La escalabilidad es crucial en tecnología y negocios, permitiendo que sistemas y procesos se adapten a mayores demandas y complejidades. En inteligencia artificial generativa (GenAI), esto es vital para generar contenido automáticamente y ajustar resultados según la retroalimentación y datos.
Para escalar herramientas basadas en GenAI, las organizaciones deben tomar medidas específicas que aseguren un manejo eficiente de más usuarios, procesar grandes volúmenes de datos y mantener un alto rendimiento, garantizando resultados precisos y valiosos ante desafíos crecientes.
¿Cuáles son los beneficios y retos al escalar GenAI?
Los objetivos para aprovechar la escalabilidad de la inteligencia artificial generativa deben estar enfocados en elevar los beneficios que esta tecnología ya ofrece a las organizaciones. Por ejemplo, manejar un mayor volumen de trabajo puede resultar en una eficiencia y productividad mejoradas al automatizar tareas que demandan grandes cantidades de tiempo o requieren conocimientos especializados. Otro de los beneficios es una mayor personalización de productos o servicios más eficientes, al analizar datos y patrones de consumo, mejorar la precisión y calidad de los resultados y reducir errores humanos.
Sin embargo, también existen retos en el uso de la inteligencia artificial generativa a gran escala.
En un entorno donde se generarán y utilizarán grandes volúmenes de información y mayores cantidades de datos personales, es fundamental:
1. Fortalecer los mecanismos de supervisión y control para asegurar que los resultados cumplan con los estándares de calidad y alineamiento con los objetivos de la organización.
2. Incrementar la protección de la privacidad, así como el cumplimiento de regulaciones y políticas de seguridad de la información.
3. Desarrollar sistemas de supervisión y control para mitigar y corregir cualquier nuevo sesgo en los resultados generados.
¿Cuándo escalar las soluciones de GenAI?
Decidir cuándo escalar las aplicaciones de la GenAI depende de varios factores que permitan tomar una decisión informada y equilibrada sobre la oportunidad y la preparación dentro de la empresa. Entre los puntos clave que se pueden incluir en la estrategia se encuentran:
Factores críticos para la escalabilidad de la GenAI
Los avances en la inteligencia artificial generativa han permitido el desarrollo de modelos complejos, capaces de realizar tareas de manera innovadora y transformadora. Sin embargo, para que esta tecnología sea verdaderamente efectiva a gran escala, es crucial considerar con anticipación los diversos factores que favorecen su escalabilidad.
Volumen de datos
Conforme una empresa escala sus herramientas de inteligencia artificial generativa, es necesario aumentar el volumen de datos para alimentar y entrenar los modelos generativos. Este incremento en la cantidad de información servirá para que la tecnología pueda brindar resultados relevantes y precisos, a partir del aprendizaje y la extracción de patrones. Asimismo, contar con un volumen suficiente y diverso de datos, puede mitigar el riesgo de sesgos y a lograr una mayor objetividad en los resultados generados.
Capacidad de cómputo
Se refiere a la potencia y los recursos de un sistema informático para realizar cálculos y procesar datos de manera eficiente. Esto es esencial para abordar y escalar aplicaciones de inteligencia artificial, como la GenAI. Cuanto mayor sea la capacidad de cómputo de un sistema, más rápido y eficiente podrá realizar los cálculos necesarios para entrenar y ejecutar algoritmos más complejos, lo que acelera el proceso de desarrollo y mejora la productividad.
Diversidad de casos de uso
La escalabilidad en la inteligencia artificial generativa está relacionada con atender una variedad de necesidades y aplicaciones en áreas como marketing, diseño, producción o atención al cliente. Al identificar y priorizar los casos de uso más relevantes y beneficiosos en toda la organización, se puede aumentar el retorno de la inversión (ROI) y lograr una implementación más sólida y efectiva de la GenAI.
¿Qué más se necesita para abordar la escalabilidad en GenAI?
El escalamiento de la inteligencia artificial generativa también requiere analizar y evaluar los aspectos relacionados con el estado actual de la empresa, en cuanto a los programas o sistemas que ya son utilizados, así como con la preparación que las personas deben tener para lograr una colaboración humano-IA enfocada en alcanzar los objetivos establecidos.
Integración con sistemas existentes
Prospectar cómo se integrará el escalamiento de la GenAI con los sistemas y procesos ya establecidos requiere tomar en cuenta la interoperabilidad y la compatibilidad, buscando que esta tecnología pueda funcionar de manera armoniosa con las infraestructuras y aplicaciones que ya están en uso. Una integración efectiva facilitará la adopción y el uso de la GenAI en un nuevo proceso escalado, permitiendo una transición fluida y minimizando las interrupciones en las operaciones.
Gestión del cambio y capacitación
De igual forma, el proceso de ampliar la capacidad y el rendimiento de la inteligencia artificial generativa demanda escalar las habilidades del talento para dar continuidad a una transformación tecnológica efectiva. Los programas de capacitación deben incluir una nueva explicación sobre los beneficios adicionales en la ejecución de las tareas y en su alineación con los objetivos organizacionales. Estas modificaciones exigen una gestión del cambio que acompañe y apoye al talento durante la implementación de la herramienta en un nuevo nivel operativo, fomentando una perspectiva de apertura hacia la innovación y proporcionando el apoyo necesario para superar cualquier resistencia o desafío en la adaptación.
Estrategias para generar valor: ¿Cómo estimar el ROI potencial al escalar el uso de GenAI?
Para obtener un ROI al escalar GenAI en entornos más grandes o con mayor demanda, se requiere una visión estratégica y la identificación de patrones aplicables a los procesos de la empresa en general. Estimar el ROI potencial implica comparar los beneficios esperados con los costos asociados a la escalabilidad. Algunos pasos para esta estimación incluyen:
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