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Nosotros encuestado recientemente Casi 700 profesionales y líderes de IA en todo el mundo para descubrir los mayores obstáculos que enfrentan los equipos de IA en la actualidad. Lo que surgió fue un patrón preocupante: casi la mitad (45%) de los encuestados carecen de confianza en sus modelos de IA.
A pesar de las grandes inversiones en infraestructura, muchos equipos se ven obligados a depender de herramientas que no proporcionan la observabilidad y seguimiento necesarios para garantizar resultados fiables y precisos.
Esta brecha deja a muchas organizaciones incapaces de escalar de manera segura su IA o aprovechar todo su valor.
Esto no es sólo un obstáculo técnico, sino también comercial. Los riesgos crecientes, las regulaciones más estrictas y los esfuerzos estancados en materia de IA tienen consecuencias reales.
Para los líderes de IA, el mandato es claro: cerrar estas brechas con herramientas y marcos más inteligentes para escalar la IA con confianza y mantener una ventaja competitiva.
Por qué la confianza es el principal problema de los profesionales de la IA
El desafío de generar confianza en los sistemas de IA afecta a organizaciones de todos los tamaños y niveles de experiencia, desde aquellas que recién comienzan su recorrido en IA hasta aquellas con experiencia establecida.
Muchos profesionales se sienten estancados, como lo describe un ingeniero de ML en la encuesta Necesidades insatisfechas de IA:
“No estamos a la altura de los mismos estándares que otras empresas más grandes. Como resultado, la fiabilidad de nuestros sistemas no es tan buena. Ojalá tuviéramos más rigor en las pruebas y la seguridad”.
Este sentimiento refleja una realidad más amplia a la que se enfrentan los equipos de IA en la actualidad. Las brechas en la confianza, la observabilidad y el seguimiento presentan puntos débiles persistentes que obstaculizan el progreso, entre ellos:
- Falta de confianza en la calidad de los resultados de la IA generativa. Los equipos luchan con herramientas que no logran detectar alucinaciones, imprecisiones o respuestas irrelevantes, lo que genera resultados poco confiables.
- Capacidad limitada para intervenir en tiempo actual.. Cuando los modelos exhiben un comportamiento inesperado en producción, los profesionales a menudo carecen de herramientas efectivas para intervenir o moderar rápidamente.
- Sistemas de alerta ineficientes. Las soluciones de notificación actuales son ruidosas, inflexibles y no logran plantear los problemas más críticos, lo que retrasa la resolución.
- Visibilidad insuficiente entre entornos.. La falta de observabilidad dificulta el seguimiento de las vulnerabilidades de seguridad, la detección de brechas de precisión o el seguimiento de un problema hasta su origen en los flujos de trabajo de IA.
- Disminución del rendimiento del modelo con el tiempo. Sin estrategias adecuadas de seguimiento y reentrenamiento, los modelos predictivos en producción pierden gradualmente confiabilidad, creando riesgos operativos.
Incluso los equipos experimentados con recursos sólidos están lidiando con estos problemas, lo que subraya las importantes brechas en la infraestructura de IA existente. Para superar estas barreras, las organizaciones (y sus líderes en IA) deben centrarse en adoptar herramientas y procesos más sólidos que empoderen a los profesionales, infundan confianza y respalden el crecimiento escalable de las iniciativas de IA.
Por qué la gobernanza eficaz de la IA es elementary para la adopción empresarial de la IA
La confianza es la base para una adopción exitosa de la IA, lo que influye directamente en el retorno de la inversión y la escalabilidad. Sin embargo, las brechas de gobernanza, como la falta de seguridad de la información, documentación de modelos y una observabilidad perfecta, pueden crear una espiral descendente que socava el progreso y genera una cascada de desafíos.
Cuando la gobernanza es débil, los profesionales de la IA luchan por construir y mantener modelos precisos y confiables. Esto socava la confianza del usuario last, frena la adopción e impide que la IA alcance una masa crítica.
Los modelos de IA mal gobernados son propensos a filtrar información confidencial y ser víctimas de ataques de inyección, donde entradas maliciosas manipulan el comportamiento de un modelo. Estas vulnerabilidades pueden dar lugar a multas regulatorias y daños duraderos a la reputación. En el caso de los modelos orientados al consumidor, las soluciones pueden erosionar rápidamente la confianza del cliente con respuestas inexactas o poco confiables.
En última instancia, tales consecuencias pueden hacer que la IA deje de ser un activo que impulsa el crecimiento y se convierta en un pasivo que socave los objetivos empresariales.
Los problemas de confianza son especialmente difíciles de superar porque sólo pueden resolverse mediante soluciones integradas y altamente personalizables, en lugar de una única herramienta. Los hiperescaladores y las herramientas de código abierto suelen ofrecer soluciones fragmentadas que abordan aspectos de confianza, observabilidad y monitoreo, pero ese enfoque traslada la carga a los profesionales de la IA, que ya están abrumados y frustrados.
Cerrar la brecha de confianza requiere inversiones dedicadas en soluciones holísticas; herramientas que alivian la carga de los profesionales y al mismo tiempo permiten a las organizaciones escalar la IA de manera responsable.
Mejorar la confianza comienza con eliminar la carga que pesa sobre los profesionales de la IA mediante herramientas eficaces. La auditoría de la infraestructura de IA a menudo descubre brechas e ineficiencias que afectan negativamente la confianza y desperdician los presupuestos.
Específicamente, aquí hay algunas cosas que los líderes de IA y sus equipos deben tener en cuenta:
- Herramientas duplicadas. La superposición de herramientas desperdicia recursos y complica el aprendizaje.
- Herramientas desconectadas. Las configuraciones complejas obligan a integraciones que requieren mucho tiempo sin resolver las brechas de gobernanza.
- Infraestructura de IA en la sombra. Las pilas de tecnología improvisadas generan procesos inconsistentes y brechas de seguridad.
- Herramientas en ecosistemas cerrados: Herramientas que lo encierran en jardines amurallados o requieren que los equipos cambien sus flujos de trabajo. La observabilidad y la gobernanza deben integrarse perfectamente con las herramientas y flujos de trabajo existentes para evitar fricciones y permitir la adopción.
Comprender la infraestructura precise ayuda a identificar brechas e informa los planes de inversión. Plataformas de IA efectivas debe centrarse en:
- Observabilidad. Monitoreo y análisis en tiempo actual y trazabilidad completa para identificar rápidamente vulnerabilidades y abordar problemas.
- Seguridad. Hacer cumplir el management centralizado y garantizar que los sistemas de IA cumplan constantemente con los estándares de seguridad.
- Cumplimiento. Guardias, pruebas y documentación para garantizar que los sistemas de IA cumplan con las regulaciones, políticas y estándares de la industria.
Al centrarse en las capacidades de gobernanza, las organizaciones pueden realizar inversiones más inteligentes en IA, centrándose en mejorar el rendimiento y la confiabilidad del modelo y aumentando la confianza y la adopción.
Crédito international: gobernanza de la IA en acción
Cuando Crédito World Querían llegar a una gama más amplia de clientes potenciales, necesitaban una evaluación de riesgos rápida y precisa para las solicitudes de préstamos. Dirigidos por la directora de riesgos y la directora de datos, Tamara Harutyunyan, recurrieron a la IA.
En solo ocho semanas, desarrollaron y entregaron un modelo que permitió al prestamista aumentar su tasa de aceptación de préstamos (y sus ingresos) sin aumentar el riesgo comercial.
Esta velocidad fue una ventaja competitiva crítica, pero Harutyunyan también valoró la gobernanza integral de la IA que ofrecía información sobre la deriva de datos en tiempo actual, permitiendo actualizaciones oportunas del modelo que permitieron a su equipo mantener la confiabilidad y los objetivos de ingresos.
La gobernanza fue essential para ofrecer un modelo que ampliara la base de clientes de World Credit score sin exponer el negocio a riesgos innecesarios. Su equipo de inteligencia synthetic puede monitorear y explicar el comportamiento del modelo rápidamente y está listo para intervenir si es necesario.
La plataforma de IA también proporcionó visibilidad y explicabilidad esenciales detrás de los modelos, asegurando cumplimiento de las normas reglamentarias. Esto le dio al equipo de Harutyunyan confianza en su modelo y les permitió explorar nuevos casos de uso sin dejar de cumplir con las normas, incluso en medio de cambios regulatorios.
Mejorar la madurez y la confianza de la IA
La madurez de la IA refleja la capacidad de una organización para desarrollar, entregar y gobernar consistentemente profético y IA generativa modelos. Si bien los problemas de confianza afectan a todos los niveles de madurez, mejorar la madurez de la IA requiere invertir en plataformas que cierren la brecha de confianza.
Las características críticas incluyen:
- Gestión centralizada de modelos para IA predictiva y generativa en todos los entornos.
- Intervención y moderación en tiempo actual para proteger contra vulnerabilidades como fuga de PII, ataques de inyección rápida y respuestas inexactas.
- Modelos y técnicas de protección personalizables para establecer salvaguardas para necesidades, regulaciones y riesgos comerciales específicos.
- Escudo de seguridad para modelos externos para proteger y controlar todos los modelos, incluidos LLM.
- Integración en canalizaciones de CI/CD o registro MLFlow para agilizar y estandarizar las pruebas y la validación.
- Monitoreo en tiempo actual con políticas de gobierno automatizadas y métricas personalizadas que garantizan una protección sólida.
- Equipo rojo de IA previo a la implementación para problemas de jailbreak, sesgos, imprecisiones, toxicidad y cumplimiento para evitar problemas antes de que un modelo se implemente en producción.
- Gestión del desempeño de la IA en producción para prevenir el fracaso del proyecto, abordando los 90% de tasa de fracaso debido a una pobre productización.
Estas características ayudan a estandarizar la observabilidad, el monitoreo y la gestión del rendimiento en tiempo actual, lo que permite una IA escalable en la que sus usuarios confían.
El camino hacia la gobernanza de la IA comienza con una infraestructura de IA más inteligente
La brecha de confianza afecta al 45% de los equipos, pero eso no significa que sea imposible de superar.
Comprender toda la gama de capacidades (observabilidad, monitoreo y gestión del desempeño en tiempo actual) puede ayudar a los líderes de IA a evaluar su infraestructura precise en busca de brechas críticas y realizar inversiones más inteligentes en nuevas herramientas.
Cuando la infraestructura de IA realmente aborda el dolor de los profesionales, las empresas pueden ofrecer con confianza soluciones de IA predictivas y generativas que les ayuden a alcanzar sus objetivos.
Descarga el Encuesta sobre necesidades insatisfechas de IA para obtener una visión completa de los puntos débiles más comunes de los profesionales de la IA y comenzar a desarrollar su estrategia de inversión en IA más inteligente.
Sobre el autor
Lisa Aguilar es vicepresidenta de advertising de productos y directora de tecnología de campo en DataRobot, donde es responsable de crear y ejecutar la estrategia de comercialización para su línea de productos de previsión basada en IA. Como parte de su función, colabora estrechamente con los equipos de desarrollo y gestión de productos para identificar soluciones clave que puedan abordar las necesidades de los minoristas, fabricantes y proveedores de servicios financieros con IA. Antes de DataRobot, Lisa trabajó en ThoughtSpot, líder en búsqueda y análisis impulsados por IA.
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