Con razón, muchas empresas están entusiasmadas con la IA generativa y los beneficios que puede aportar. Este año ChatGPT informó más de 100 millones de usuariosy el valor de mercado de la IA generativa es se espera que crezca año con año.
Actualmente, tiene sentido que las empresas quieran participar, pero muchas se enfrentan a importantes desafíos a la hora de afrontar el rápido surgimiento de la IA generativa. Existe el riesgo de avanzar demasiado rápido. Es difícil para las empresas predecir con seguridad cuán beneficiosa será la IA generativa. En algunos casos, podría incluso resultar más un obstáculo que una ayuda.
¿Adelantarse?
Existe el riesgo de que, en su prisa por adoptar, las empresas acaben haciendo un “lavado de IA generativa”, alegando que están utilizando la tecnología para ofrecer mejores productos o servicios, cuando en realidad no está teniendo mucho impacto, si es así. tener alguno en absoluto. Esto podría causar un daño importante a la reputación y hacer que las organizaciones se queden atrás de sus competidores.
En un sentido más general, el lavado con IA ha sido un problema durante años. Gartner tiene empresas advertidas desde hace tiempo sobre los riesgos Y ahora hay un problema similar con la IA generativa. Para prepararse para un éxito duradero, hay tres áreas clave que las organizaciones deben cubrir antes de realizar cualquier anuncio público o lanzamiento relacionado con el uso de la IA generativa.
- Acordar una estrategia global de la empresa
Es posible que algunas empresas estén empezando a utilizar la IA generativa con un enfoque gradual. Otros tienen casos de empleados que utilizan IA generativa bajo el radar. Ambos métodos pueden causar problemas, incluyendo que diferentes departamentos tomen sus propias direcciones o no aprendan de los éxitos y fracasos de los demás. Por ejemplo, un equipo de recursos humanos puede utilizar IA generativa para crear descripciones de puestos que no satisfacen completamente las necesidades del departamento para el que se contrata.
El uso de IA generativa demasiado rápido también podría plantear riesgos de seguridad o comprometer información confidencial. Por ejemplo, si se ingresa información confidencial en un mensaje utilizado para generar contenido, estos datos podrían terminar convirtiéndose en parte de la base de datos de capacitación de la herramienta de IA generativa. A su vez, esto podría dañar las relaciones con los clientes o generar multas por violar regulaciones como el RGPD. Las implicaciones legales de la IA generativa han sido bajo escrutinio y debate por la UE desde al menos abril. Sin una política empresarial general a la que referirse, las empresas podrían verse en problemas.
- Levante el capó de la pila tecnológica de su empresa
La IA generativa no puede tener éxito sin acceso a los datos. Con los datos relevantes a mano, las empresas pueden tomar decisiones estratégicas sobre la elección de arquitectura, herramientas y plataformas necesarias para lograr el éxito con el uso de la IA generativa. Pero primero, deben estar seguros de que pueden acceder a esos datos. Si los datos se dejan aislados, la IA generativa que se utiliza para automatizar ciertas tareas, como consultas interdepartamentales, no podrá brindar los beneficios deseados.
También hay otras consideraciones clave a tener en cuenta en toda la pila tecnológica. Por ejemplo, las empresas deberían considerar cómo se integrará la IA generativa con las herramientas existentes. ¿Necesitan actualizar alguna aplicación heredada para que funcione en la práctica? Está lejos de garantizarse que la IA generativa se integre perfectamente.
- Implementar las habilidades adecuadas
La tercera área en la que las empresas deben centrarse son las habilidades de los empleados: pueden entender qué es la IA generativa, pero eso no significa que se convertirán instantáneamente en expertos en su uso. Inevitablemente, el personal necesitará tiempo para desarrollar nuevas habilidades, desde configurar e integrar la IA generativa hasta aprovechar al máximo sus resultados.
Dependiendo de la escala de la actividad, es posible que también se requieran nuevas contrataciones con nuevas habilidades, como ingenieros rápidos. Estos profesionales diseñan las indicaciones (o entradas) que la IA generativa utiliza para generar contenido. Reclutar personas con estas nuevas habilidades puede requerir más tiempo y dinero del que las organizaciones tienen disponible, ya que la tecnología aún está surgiendo y los expertos tienen una gran demanda. Por ejemplo, Hays Recruitment recientemente observó que Los ingenieros rápidos con sede en el Reino Unido pueden esperar salarios iniciales de £ 40 000, que aumentarán hasta un potencial de £ 300 000. Por lo tanto, podría ser más eficaz buscar asociarse con consultores externos que posean estas habilidades y aporten una gama más amplia de experiencia para aprovecharlas en diferentes casos de uso.
Alineando tus miras
Las empresas están, con razón, entusiasmadas por aprovechar el poder de la IA generativa, pero no deberían hacerlo con todas sus armas. Especialmente en el caso de las empresas que se beneficiarán enormemente de la IA generativa, el riesgo de daño a la reputación por una adopción apresurada es grande.
Solo una vez que hayan acordado una estrategia general, hayan encontrado la arquitectura de datos adecuada y hayan implementado las habilidades adecuadas para maximizar sus capacidades con IA generativa, que una empresa podrá comenzar a explorar casos de uso e integrarlos de manera efectiva.
De lo contrario, podrían ser acusados de “lavado de IA generativo”, ya que el tiempo y los recursos que invierten generan en última instancia poco valor.
Credito de imagen: phonlamai/ depositphotos.com
.
