Por revistaeyn.com
Un estudio reciente muestra que las compañías estadounidenses están entusiasmadas con el potencial de la inteligencia artificial (IA) generativa para aumentar la productividad de su negocio y de sus empleados.
Sin embargo, a pesar de este entusiasmo, los directivos consideran que las brechas de conocimiento, la falta de planeación estratégica y la escasez de talento son impedimentos para aprovechar y medir todo el valor de esta tecnología.
El estudio, realizado a principios de este año por Coleman Parkes Research Ltd. y patrocinado por SAS, encuestó a 300 responsables de la toma de decisiones sobre estrategia IA generativa o analítica de datos en Estados Unidos para conocer las principales áreas de inversión y los obstáculos a los que se enfrentan las organizaciones.
"Las organizaciones se están dando cuenta de que los grandes modelos de lenguaje por sí solos no resuelven los retos empresariales", dijo Marinela Profi, Asesora Estratégica de IA en SAS.
"La IA Generativa debe ser tratada como un colaborador ideal para la hiper-automatización y la aceleración de los procesos y sistemas existentes, más que como el nuevo juguete brillante que ayude a las organizaciones a hacer realidad todas sus aspiraciones empresariales. Dedicar tiempo al desarrollo de una estrategia progresiva y a la inversión en tecnología que ofrece integración, gobernabilidad y explicabilidad de los LLM son pasos cruciales que todas las organizaciones deberían dar antes de lanzarse con los dos pies y quedarse "bloqueados".
Las organizaciones se están enfrentando a obstáculos en cuatro áreas clave de la implementación:
- Aumentar la confianza en el uso de los datos y lograr el cumplimiento. Sólo una de cada 10 organizaciones dispone de un sistema eficaz para medir la parcialidad y el riesgo para la privacidad en los LLM. Además, el 93 % de las empresas estadounidenses carece de un marco de gobernanza integral para la IA Generativa, y la mayoría corre el riesgo de incumplir la normativa.
- Integrar la IA generativa en sistemas y procesos existentes. Las organizaciones revelan que están experimentando problemas de compatibilidad cuando intentan combinar IA generativa con sus sistemas actuales.
- Talento y habilidades. Falta IA generativa interna. A medida que los departamentos de RRHH se encuentran con una escasez de contrataciones apropiadas, los líderes de las empresas se preocupan por no tener acceso a las habilidades necesarias para sacar el máximo provecho de su inversión en IA generativa.
- Predicción de costos. Los directivos mencionan que el uso de los LLM conlleva unos elevados gastos directos e indirectos. Los creadores de modelos proporcionan una estimación de costos simbólicos (que ahora las empresas se dan cuenta de que es prohibitiva). Pero los gastos de preparación de conocimiento privado, capacitación y gestión de ModelOps son largos y complejos.
" Todo se reducirá a identificar casos de uso en el mundo real que aporten el máximo valor y resuelvan necesidades humanas de forma sostenible y escalable", afirma Profi.
"A través de este estudio, continuamos con nuestro compromiso de ayudar a las organizaciones a seguir siendo relevantes, invertir su dinero sabiamente y seguir siendo resistentes". En una era en la que la tecnología de IA evoluciona casi a diario, la ventaja competitiva depende en gran medida de la capacidad de adoptar las reglas de resiliencia."
