Pensando en el futuro, será esencial contar con una estructura híbrida para el consumo de Inteligencia Artificial (IA) en diversas aplicaciones y entornos empresariales.
La flexibilidad será un factor crucial. Pues ningún enfoque de IA ni ningún proveedor de plataformas de IApodrán satisfacer las necesidades de todas las organizaciones.
La adopción de la IA se verá impulsada por la combinación de soluciones personalizadas, modelos prediseñados, y la integración segura con datos propios.
Para entender el uso de la IA en aplicaciones internas y externas, analicemos cómo las organizaciones invierten en esta tecnología.
IA, la respuesta
Según Deloitte en ‘El estado de la IA generativa en la empresa en 2024’, las ventajas de invertir en IA generativa es centrarse en la eficiencia, la productividad y la automatización de tareas repetitivas.
Estos modelos son capaces de generar nuevos contenidos, pero, el verdadero valor proviene de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Estos comprenden y procesan grandes cantidades de datos para reconocer patrones.
Aun así, el proceso de adopción de la IA puede variar. La adopción empieza por realizar pruebas pilotode casos de uso no críticos.
Así, aprovechar las herramientas listas para usar, como los asistentes de código automatizados, que liberan el tiempo de las tareas repetitivas.
A medida que aumenta la confianza en el valor que ofrece la IA, los desarrolladores y las empresas comienzan a incorporar procesos y aplicaciones de negocio específicos.
El paso final es la personalización. Desarrollar modelos de IA que se basan en datos exclusivos de la organización, lo cual permite que la IA genere conocimientos y decisiones específicas.
En los últimos años, muchos de nosotros ya hemos interactuado con la IA generativa para automatizar y optimizar el trabajo de rutina. En particular, los desarrolladores e ingenieros.
Los asistentes de código son un caso de uso común para los LLM, dado que agilizan las tareas repetitivas en varios lenguajes de programación.
En la práctica, permite ciclos de iteración rápidos y elimina el trabajo redundante, lo que concede a los desarrolladores enfocarse en la resolución de problemas y la toma de decisiones críticas.
Para los equipos de TI, estos modelos prediseñados son fáciles de implementar, tienen un ajuste mínimo y pueden funcionar sin cambios significativos en la infraestructura. Lo que los convierte en una opción accesible para los equipos que recién se inician en la IA.
Esta es la razón por la que uno de los enfoques comunes del uso de la IA es mejorar la eficiencia en el lugar de trabajo.
Una vez que las empresas se familiarizan con estas herramientas, suelen adoptar modelos de IA en sus operaciones comerciales. En esta etapa, la IA se integra para mejorar la interacción del usuario o respaldar tareas que se pueden escalar.
Inteligencia artificial, una realidad accesible
En definitiva, el uso de la IA en aplicaciones modernas permite que tengan un contexto más profundo.
Al combinar modelos base con datos empresariales por medio de API y marcos de orquestación de la IA, como LangChain, muchas de las acciones con IA tradicionalmente complejas ahora se manejan por medio de llamadas de funciones en la misma aplicación.
Para quienes estén listos para asumir la responsabilidad plena de sus modelos de IA, el siguiente paso es personalizarlos con datos propios: ‘alineación de modelos’.
Aquí es donde el potencial de la IA pasa a ser una herramienta comercial estratégica, ya que adapta fielmente el modelo al contexto operativo de una empresa.
No existe un enfoque estandarizado en cuanto al camino que tomarán las organizaciones con rumbo a la IA. No obstante, para lograr que la IA sea más accesible, ten presente las tres áreas que se deben priorizar: el aprovechamiento, la adopción y la personalización de la IA generativa.
Por Frank La Vigne, Principal AI Product Marketing Manager en Red Hat.