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Inteligencia Artificial Generativa

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Apenas pasa un día sin que aparezca en los medios de comunicación algún nuevo avance empresarial relacionado con la IA generativa. El entusiasmo es bien merecido: el estudio McKinsey estima que la IA generativa podría añadir el equivalente a entre $2,6 y $4,4 billones de dólares de valor al año.

Los CIO y los directores de tecnología (CTO) desempeñan un papel fundamental en la captación de ese valor, pero conviene recordar que ya hemos visto esta película antes. La aparición de nuevas tecnologías -Internet, telefonía móvil, redes sociales- desencadenó un aluvión de experimentos y proyectos piloto, aunque a menudo resultó más difícil obtener un valor empresarial significativo. Muchas de las lecciones aprendidas de esos desarrollos siguen siendo válidas, especialmente cuando se trata de superar la fase piloto para alcanzar la escala. Para el CIO y el CTO, el auge de la IA generativa presenta una oportunidad única de aplicar esas lecciones para guiar a la C-suite en la conversión de la promesa de la IA generativa en valor sostenible para el negocio.

A través de conversaciones con docenas de líderes tecnológicos y un análisis de las iniciativas de IA generativa en más de 50 empresas (incluida la nuestra), hemos identificado nueve acciones que todos los líderes tecnológicos pueden llevar a cabo para crear valor, orquestar la tecnología y los datos, ampliar las soluciones y gestionar el riesgo de la IA generativa (véase la barra lateral, “Introducción rápida a los términos clave”):

1, Actuar con rapidez para determinar la postura de la empresa respecto a la adopción de la IA generativa y desarrollar comunicaciones prácticas para los empleados y un acceso adecuado a la misma.

  1. Reimaginar el negocio e identificar casos de uso que generen valor a través de la mejora de la productividad, el crecimiento y nuevos modelos de negocio. Desarrollar una capacidad de “IA financiera” (FinAI) que pueda estimar los costes y beneficios reales de la IA generativa.
  2. Reimaginar la función tecnológica y centrarse en crear rápidamente capacidades de IA generativa en el desarrollo de software, acelerar la reducción de la deuda técnica y reducir drásticamente el esfuerzo manual en las operaciones de TI.
  3. Aproveche los servicios existentes o adapte los modelos de IA generativa de código abierto para desarrollar capacidades propias (construir y operar sus propios modelos de IA generativa puede costar de decenas a cientos de millones de dólares, al menos a corto plazo).
  4. Actualice la arquitectura tecnológica de su empresa para integrar y gestionar los modelos de IA generativa y organizar su funcionamiento entre sí y con los modelos, aplicaciones y fuentes de datos de IA y aprendizaje automático (ML) existentes.
  5. Desarrollar una arquitectura de datos para permitir el acceso a datos de calidad mediante el procesamiento de fuentes de datos estructurados y no estructurados.

Crear un equipo de plataforma de IA generativa centralizado e interfuncional para proporcionar modelos aprobados a los equipos de productos y aplicaciones bajo demanda.

  1. Invierta en la mejora de las competencias de los puestos clave -desarrolladores de software, ingenieros de datos, ingenieros de MLOps y expertos en seguridad-, así como del personal no tecnológico en general. Pero es necesario adaptar los programas de formación por funciones y niveles de competencia debido al impacto variable de la IA generativa.
  2. Evalúe el nuevo panorama de riesgos y establezca prácticas de mitigación continuas para abordar los modelos, los datos y las políticas.

 

Fuente de Información:

Mckinsey (2023, Julio) Technology’s generational moment with generative AI: A CIO and CTO guide

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/technologys-generational-moment-with-generative-ai-a-cio-and-cto-guide?cid=eml-web

 

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