Hoy en día, cada vez más organizaciones están explorando el poder de la IA generativa para impulsar la innovación, aumentar la productividad y ofrecer experiencias excepcionales a los clientes.
Pero con modelos básicos mejores y más rentables que surgen cada semana, nuevos casos de uso que surgen y mejores prácticas en constante evolución, la industria está evolucionando rápidamente. Entonces, algunas organizaciones se preguntan cómo pueden mantener el ritmo de las capacidades avanzadas de la tecnología.
Sin embargo, sólo hay una estrategia de IA generativa que se debe evitar: adoptar un enfoque de esperar y ver y no hacer nada.
Para tener éxito con la IA generativa, las organizaciones deben comenzar, priorizando un enfoque que permita la personalización y la adaptabilidad, permitiéndoles integrar de forma segura datos propietarios en sus soluciones de IA generativa y permanecer flexibles a medida que avanza la tecnología.
Al aplicar un enfoque estratégico a la IA generativa que prioriza la seguridad, la agilidad y la flexibilidad desde el principio, las empresas pueden aprovechar todo el potencial de la tecnología y adaptar rápidamente las aplicaciones a casos de uso específicos que ayuden a sus clientes hoy y les permitan crear una ventaja competitiva.
Adopta la agilidad
Al adoptar una nueva tecnología, puede resultar tentador centrarse en una única solución y abordar todos los desafíos u oportunidades a la vez. Pero la IA generativa está evolucionando tan rápidamente que las empresas necesitan adoptar una mentalidad experimental y ágil que les permita probar ideas, aprender de los resultados e innovar rápidamente.
Por ejemplo, en lugar de esperar que un único modelo de IA generativa pueda servir como una solución universal, las empresas deberían probar e iterar con diferentes modelos base o modelos de lenguaje extendido (LLM) hasta identificar el que mejor se adapte a sus casos de uso y resultados deseados. Con las herramientas y la infraestructura adecuadas, las empresas pueden optar por utilizar varios modelos, actualizarlos o perfeccionarlos con el tiempo o incluso crear un modelo desde cero.
Un enfoque ágil de la IA generativa también divide el proceso de desarrollo en sprints más pequeños, lo que permite a los equipos revisar y ajustar periódicamente los modelos basándose en comentarios y resultados en tiempo real. Esto les permite corregir rápidamente imprecisiones y otros problemas, lo que genera mejores resultados comerciales. Las retrospectivas periódicas y los ciclos de retroalimentación permiten a los equipos aprender y mejorar continuamente, un proceso esencial para mantenerse actualizado con los últimos avances en IA generativa.
La colaboración es otra característica de un enfoque ágil. Los equipos multifuncionales, compuestos por científicos de datos, desarrolladores, expertos en dominios y usuarios finales, deben trabajar en estrecha colaboración para garantizar que sus aplicaciones de IA sean técnicamente sólidas y estén alineadas con los objetivos comerciales. Diversas perspectivas y conocimientos son esenciales para abordar los complejos desafíos que plantea la IA generativa.
Al adoptar metodologías ágiles, las empresas pueden responder rápidamente a nuevos conocimientos de datos, necesidades cambiantes de los usuarios y tecnologías emergentes, garantizando que sus aplicaciones de IA generativa sigan siendo relevantes y efectivas. Este enfoque no solo mejora el rendimiento técnico de los modelos de IA, sino que también garantiza que las soluciones se alineen con las necesidades de los usuarios y los objetivos comerciales, lo que en última instancia conduce a iniciativas de IA más efectivas y sostenibles.
IA generativa a través de la organización
Empresas de todos los sectores están adoptando un enfoque ágil para innovar con IA generativa. Thomson Reuters, la empresa global de tecnología e información que presta servicios a las profesiones jurídica, contable, editorial y otras, utiliza IA generativa para ayudar a sus equipos a obtener información y automatizar flujos de trabajo que les permitan centrarse en las necesidades más importantes de sus clientes.
Para fomentar la exploración y la innovación en toda la organización, haciendo que las soluciones de IA sean accesibles a equipos técnicos y no técnicos, Thomson Reuters utilizó La base del Amazonasun servicio totalmente gestionado que ofrece una amplia variedad de modelos base de alto rendimiento, para desarrollar Open Arena. Open Arena, un conjunto de aplicaciones empresariales de autoservicio de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML), basado en la web, está diseñado para ayudar a los empleados a innovar de manera rápida y segura con inteligencia artificial generativa.
Gracias a la sencilla interfaz de usuario de Amazon Bedrock y a las funciones de seguridad y privacidad de nivel empresarial, Thomson Reuters ahora puede implementar sus modelos de IA en horas en lugar de días, agilizar las pruebas y la innovación, aumentar la accesibilidad a las herramientas de IA generativa y simplificar la experiencia del usuario.
«Tener la capacidad de utilizar una amplia gama de modelos a medida que aparecen fue un factor clave para nosotros, especialmente teniendo en cuenta la rapidez con la que está evolucionando este espacio», afirma Joel Hron, director de IA y Thomson Reuters Laboratories.
«La facilidad con la que podemos implementar nuevos casos de uso es una gran ventaja», explica Hron. “En una industria en rápida evolución, es necesario diversificarse y poder capitalizar los últimos avances a medida que surgen. »
Manténgase al día con los rápidos desarrollos
La mentalidad estratégica de introducir IA generativa con seguridad, flexibilidad y agilidad se aplica a cualquier industria.
El PGA TOUR, la principal organización de golf para los mejores jugadores del mundo, utilizó Amazon Bedrock para seleccionar el mejor LLM para su prueba de concepto para poder construir y optimizar su asistente virtual con el objetivo final de ayudar a los fanáticos del golf a acceder a la información que necesitan. Y Nexxiot, una startup de transporte de carga, utiliza la misma tecnología para albergar un asistente de conversación para sus clientes a fin de brindarles la mejor información conversacional en tiempo real sobre sus activos de transporte. «El acceso directo a una variedad de modelos básicos impulsa la innovación de Nexxiot al permitir una experimentación, desarrollo e implementación rápidos y fluidos», explica Maja Rudinac, CTO de Nexxiot.
Independientemente de la industria, la clave para una sólida estrategia de IA generativa es la agilidad: la flexibilidad para adoptar de forma segura el espíritu de experimentación que impulsa la innovación.
En un panorama de IA generativa en constante cambio, las organizaciones no pueden darse el lujo de quedarse atrás o apegarse a iniciativas inflexibles y tecnología rápidamente obsoleta. Es fundamental que las organizaciones sigan siendo flexibles y ágiles en su planificación y desarrollo con IA generativa para beneficiarse de sus últimos avances, que pueden ayudarlas a crecer.
Las empresas innovadoras necesitan experimentación rápida y mejora iterativa. De esta manera, pueden mejorar la experiencia de sus clientes y empleados y al mismo tiempo estar preparados para evolucionar con tecnologías y necesidades comerciales en constante cambio. El mayor riesgo que puede correr una empresa con la IA generativa es no correr ningún riesgo experimental.
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