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IA generativa Es increíblemente prometedor, pero su potencial a menudo se ve bloqueado por malas experiencias con las aplicaciones.
Los líderes de IA no sólo están lidiando con el desempeño del modelo: están lidiando con las realidades prácticas de convertir la IA generativa en aplicaciones fáciles de usar que ofrecen valor empresarial mensurable.
Las demandas de infraestructura, las expectativas de producción poco claras y los complejos procesos de creación de prototipos frenan el progreso y frustran a los equipos.
El rápido ritmo de la innovación en IA también ha introducido un creciente mosaico de herramientas y procesos, lo que ha obligado a los equipos a dedicar tiempo a la integración y la funcionalidad básica en lugar de ofrecer soluciones comerciales significativas.
Este weblog explora por qué los equipos de IA enfrentan estos obstáculos y ofrece soluciones prácticas para superarlos.
¿Qué se interpone en el camino de las aplicaciones efectivas de IA generativa?
Si bien los equipos avanzan rápidamente en avances técnicos, a menudo enfrentan barreras importantes para ofrecer aplicaciones comerciales utilizables y efectivas:
- Complejidad tecnológica: Construir la infraestructura para apoyar aplicaciones de IA generativa (desde bases de datos vectoriales hasta la orquestación de modelos de lenguaje grande (LLM)) requiere una profunda experiencia técnica de la que carecen la mayoría de las organizaciones. Elegir el LLM adecuado para necesidades comerciales específicas agrega otra capa de complejidad.
- Objetivos poco claros: La imprevisibilidad de la IA generativa dificulta la definición de objetivos claros y alineados con el negocio. Los equipos a menudo tienen dificultades para conectar las capacidades de IA en soluciones que satisfagan las necesidades y expectativas del mundo actual.
- Talento y experiencia: La IA generativa se mueve rápido, pero el talento capacitado para desarrollar, gestionar y rigen estas aplicaciones es escaso. Muchas organizaciones dependen de un mosaico de roles para llenar los vacíos, lo que aumenta el riesgo y ralentiza el progreso.
- Brechas de colaboración: La desalineación entre los equipos técnicos y las partes interesadas del negocio a menudo resulta en aplicaciones de IA generativa que no cumplen con las expectativas, tanto en lo que ofrecen como en cómo los usuarios las consumen.
- Barreras de creación de prototipos: La creación de prototipos de aplicaciones de IA generativa es lenta y requiere muchos recursos. Los equipos luchan por probar las interacciones de los usuarios, perfeccionar las interfaces y validar los resultados de manera eficiente, lo que retrasa el progreso y limita la innovación.
- Dificultades de alojamiento: Las altas demandas computacionales, las complejidades de la integración y los resultados impredecibles a menudo dificultan la implementación. El éxito requiere no solo una colaboración interdisciplinaria, sino también una orquestación sólida y herramientas que puedan adaptarse a las necesidades cambiantes. Sin flujos de trabajo que unan los procesos, los equipos se quedan administrando sistemas desconectados, lo que retrasa aún más la innovación.
¿El resultado? Un proceso de desarrollo fracturado e ineficiente que socava el potencial transformador de la IA generativa.
A pesar de estos obstáculos en la experiencia con las aplicaciones, algunas organizaciones han superado este panorama con éxito.
Por ejemplo, después de evaluar cuidadosamente sus necesidades y capacidades, The New Zealand Submit (una institución de 180 años) integró IA generativa en sus operacionesreduciendo las llamadas de los clientes en un 33%.
Su éxito resalta la importancia de alinear las iniciativas de IA generativa con los objetivos comerciales y equipar a los equipos con herramientas flexibles para adaptarse rápidamente.
Convierta los desafíos de la IA generativa en oportunidades
El éxito de la IA generativa depende de algo más que la tecnología: requiere una alineación estratégica y una ejecución sólida. Incluso con las mejores intenciones, las organizaciones pueden cometer errores fácilmente.
Si se pasan por alto consideraciones éticas, se gestionan mal los resultados del modelo o se confía en datos erróneos, los pequeños errores rápidamente se convierten en costosos reveses.
Los líderes de IA también deben lidiar con tecnologías en rápida evolución, brechas de habilidades y demandas crecientes de las partes interesadas, al mismo tiempo que garantizan que sus modelos sean seguros, conformes y funcionen de manera confiable en escenarios del mundo actual.
Aquí hay seis estrategias para mantener sus iniciativas encaminadas:
- Alineación empresarial y evaluación de necesidades.: Ancle sus iniciativas de IA a la misión, visión y objetivos estratégicos de su organización para garantizar un impacto significativo.
- Preparación de la tecnología de IA: Evalúe su infraestructura y herramientas. ¿Su organización tiene la tecnología, el {hardware}, las redes y el almacenamiento para respaldar la implementación de IA generativa? ¿Tiene herramientas que permitan una orquestación perfecta y colaboración, ¿Permitir a los equipos implementar y perfeccionar modelos rápidamente?
- AI seguridad y gobernanza: Incorpore la ética, la seguridad y el cumplimiento en sus iniciativas de IA. Establecer procesos para el monitoreo, mantenimiento y optimización continuos para mitigar los riesgos y garantizar la responsabilidad.
- Gestión del cambio y formación.: Fomente una cultura de innovación desarrollando habilidades, brindando capacitación específica y evaluando la preparación en toda su organización.
- Escalamiento y mejora continua: Identifique nuevos casos de uso, mida y comunique el impacto de la IA y refine continuamente su estrategia de IA para maximizar el retorno de la inversión. Concéntrese en reducir el tiempo de obtención de valor mediante la adopción de flujos de trabajo que se adapten a sus necesidades comerciales específicas, garantizando que la IA brinde resultados reales y mensurables.
La IA generativa no es un secreto de la industria: está transformando empresas en todos los sectores, impulsando la innovación, la eficiencia y la creatividad.
Sin embargo, según nuestra Encuesta sobre necesidades insatisfechas de IAel 66% de los encuestados citó dificultades para implementar y alojar aplicaciones de IA generativa. Pero con la estrategia adecuada, las empresas de prácticamente todos los sectores pueden obtener una ventaja competitiva y aprovechar todo el potencial de la IA.
Liderar el camino hacia el éxito de la IA generativa
Los líderes de IA tienen la clave para superar los desafíos de Implementar y alojar aplicaciones de IA generativa.. Al establecer objetivos claros, optimizar los flujos de trabajo, fomentar la colaboración e invertir en soluciones escalables, pueden allanar el camino hacia el éxito.
Para lograrlo, es basic ir más allá del caos de herramientas y procesos desconectados. Los líderes de IA que unifican sus modelos, equipos y flujos de trabajo obtienen una ventaja estratégica, lo que les permite adaptarse rápidamente a las demandas cambiantes y, al mismo tiempo, garantizar la seguridad y el cumplimiento.
Equipar a los equipos con las herramientas adecuadas, capacitación específica y una cultura de experimentación transforma la IA generativa de una iniciativa desalentadora a una poderosa ventaja competitiva.
¿Quiere profundizar en las brechas que enfrentan los equipos al desarrollar, entregar y gobernar la IA? Explora nuestro Informe sobre necesidades de IA insatisfechas para obtener concepts y estrategias prácticas.
Sobre el autor
Savita tiene más de 15 años de experiencia en la industria del software program empresarial. Anteriormente se desempeñó como vicepresidenta de advertising and marketing de productos en Primer AI, una empresa líder en tecnología de defensa de IA.
La profunda experiencia de Savita abarca la gestión de datos, IA/ML, procesamiento de lenguaje pure (NLP), análisis de datos y servicios en la nube en modelos IaaS, PaaS y SaaS. Su carrera incluye roles impactantes en destacadas empresas de tecnología como Oracle, SAP, Sybase, Proofpoint, Oerlikon y MKS Devices.
Tiene un MBA de la Universidad de Santa Clara y una Maestría en Ingeniería Eléctrica del Instituto de Tecnología de Nueva Jersey. Apasionada por retribuir, Savita se desempeña como miembro de la junta directiva de Conard Home, una organización sin fines de lucro del Área de la Bahía que brinda viviendas de apoyo y servicios de salud psychological en San Francisco.
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