La adopción de la IA generativa requiere una comprensión profunda de esta tecnología en rápida evolución. Gran parte de este trabajo recae en los CTO y el personal de tecnología. Pero los directores ejecutivos y otros líderes empresariales también toman decisiones que controlan los costos, aceleran la innovación y ayudan a garantizar que la IA generativa cumpla con los objetivos de su organización.
¿Qué aspectos de la IA generativa merecen su atención? Varias áreas clave determinarán el costo y el valor generado por la IA generativa.
Elige una FModelo de cimentación
Probablemente conozca los datos básicos sobre los modelos de IA generativa: los modelos fundamentales (FM) sirven como punto de partida para crear aplicaciones de IA generativa, y los modelos de lenguaje grande (LLM) son FM entrenados en grandes cantidades de datos y texto con los que los usuarios pueden interactuar en lenguaje natural.
La IA generativa implica dos fases principales: entrenamiento, cuando el modelo aprende de datos seleccionados, e inferencia, cuando el modelo utiliza lo que ha aprendido para analizar, reconocer y responder.
La elección de FM tiene un impacto significativo en los costos y capacidades de sus aplicaciones de IA generativa. No existe un enfoque único para elegir un modelo, por lo que es importante evaluar sus capacidades de manera rigurosa y colaborativa para equilibrar precio y rendimiento.
Su organización puede elegir entre una gama cada vez mayor de modelos en función de criterios como latencia (tiempo de respuesta), escalabilidad e idoneidad para sus necesidades específicas. Esta decisión a menudo involucra a partes interesadas de la alta dirección, departamentos comerciales y expertos técnicos. Experimentar con múltiples modelos y realizar evaluaciones exhaustivas puede ayudar a su equipo a tomar una decisión técnica y comercial informada.
Enfoques de personalización de modelos
Existen muchas técnicas para la personalización de modelos: el proceso de entrenar un modelo para su caso de uso o dominio específico. La personalización es una decisión empresarial importante porque estas técnicas varían en costo y complejidad y afectan la precisión y utilidad de sus aplicaciones de IA generativa. El ajuste fino modifica el modelo para hacer que sus respuestas sean más relevantes, mientras que la recuperación de generación aumentada (RAG), una técnica más simple y rentable, optimiza la precisión de la salida de un modelo al recuperar datos seleccionados de fuentes de datos externas sin modificar el modelo. .
Los datos como diferenciador
La integración de sus datos en sus aplicaciones de IA generativa a través de la personalización transforma una aplicación genérica en una que realmente conoce su organización. Sus datos mejoran la precisión del modelo al ayudarlo a comprender los procesos, productos, clientes y terminología de su empresa. Esto muestra a los clientes y otros usuarios que usted los conoce y conoce sus preferencias, creando valor y creando una ventaja competitiva.
Las técnicas de personalización como RAG ayudan a que su modelo aproveche varios almacenes de datos para ofrecer rápidamente los resultados precisos y relevantes y las recomendaciones personalizadas que los usuarios necesitan.
Los detalles más finos de los datos son dominio de los CDO, CTO y científicos de datos, pero el conocimiento empresarial ayuda a garantizar que sus datos sean un diferenciador crucial. Es posible que deba considerar si su organización necesita invertir en actualizar su infraestructura de datos para hacerla más adecuada para impulsar sus aplicaciones de IA generativa. La condición y la disponibilidad de los datos pueden afectar en gran medida la relevancia de los resultados, el éxito de sus aplicaciones de IA generativa y el costo de implementación.
Mitigación de riesgos
Cualquier nueva tecnología conlleva riesgos. Mitigar el riesgo de la IA generativa significa implementar tecnologías y emplear técnicas que ayuden a garantizar la seguridad, la privacidad y una IA responsable para proteger financieramente su organización, proteger la reputación de su marca y preservar la lealtad del cliente.
La seguridad nunca puede ser una ocurrencia tardía. Necesita proteger sus datos desde el principio. Sus clientes confían en que usted esté atento a su información y cualquier violación de la privacidad es una violación de su confianza.
El equipo técnico de su organización puede orientar técnicas que ayuden a reducir todo tipo de riesgos. La conexión a tierra contextual es una técnica de personalización que compara los resultados de su modelo con fuentes de información verificables, lo que ayuda a eliminar sesgos, reducir las alucinaciones y generar confianza. Implementar barreras de seguridad efectivas y probar los resultados de sus aplicaciones de IA generativa con respecto a sus políticas definidas ayuda a garantizar resultados precisos, relevantes e imparciales.
La mitigación de riesgos hace más que proteger a su organización. Para 2026, las organizaciones que implementen transparencia, confianza y seguridad en sus modelos de IA experimentarán una mejora del 50 % en la adopción, el cumplimiento de los objetivos comerciales y la aceptación de los usuarios. según Gartner.
Explore los costos de manera integral
El costo es un problema en muchos niveles. Los ejecutivos deben considerar el impacto financiero de las decisiones técnicas clave: la elección del modelo, cómo se personaliza el modelo, el volumen previsto de interacciones de los usuarios después del escalado. Los líderes empresariales deben considerar todos los costos más allá del modelo en sí, incluida la personalización, las pruebas y la preparación de datos. Durante la inferencia, cuando se implementa y utiliza el modelo, entran en juego otros factores: más interacciones aumentan el costo, especialmente si su aplicación está orientada al cliente y está disponible a través de Internet.
Sea la voz del valor
Incluso las decisiones técnicas aparentemente oscuras pueden afectar el valor que la IA generativa aporta a su organización, su gente y sus clientes. Mientras explora la IA generativa, recuerde por qué tantas organizaciones la están adoptando: para crear valor.
El valor puede significar muchas cosas: mayores ingresos, mejores experiencias para los clientes, innovación revolucionaria. Pero haga una pregunta en cada paso de su viaje hacia la IA generativa: «¿Cuál es el valor comercial aquí?»—puede ayudar a su organización a mantenerse encaminada.
Los líderes empresariales que utilicen su curiosidad para explorar la IA con sus colegas tecnológicos estarán mejor preparados para crear una hoja de ruta viable para la IA generativa y guiar a su organización desde los experimentos iniciales hasta la producción de aplicaciones que ofrezcan un valor significativo a escala y al costo adecuado. .
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