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Los CIO y CTO pueden tomar nueve medidas para reinventar el negocio y la tecnología con IA generativa. 

Difícilmente pasa un día sin que aparezca en los medios algún nuevo desarrollo que irrumpa en el negocio relacionado con la IA generativa. La emoción es bien merecida: la investigación de McKinsey estima que la IA generativa podría agregar el equivalente de $ 2.6 billones a $ 4.4 billones de valor anualmente.1 

Los CIO y los directores de tecnología (CTO) tienen un papel fundamental en la captura de ese valor, pero vale la pena recordar que hemos visto esta película antes. Surgieron nuevas tecnologías (Internet, dispositivos móviles, redes sociales) que desencadenaron una gran cantidad de experimentos y pilotos, aunque a menudo resultó más difícil obtener un valor comercial significativo. Muchas de las lecciones aprendidas de esos desarrollos aún se aplican, especialmente cuando se trata de superar la etapa piloto para alcanzar la escala. Para el CIO y el CTO, el auge de la IA generativa presenta una oportunidad única de aplicar esas lecciones para guiar al C-suite a convertir la promesa de la IA generativa en un valor sostenible para el negocio. 

A través de conversaciones con docenas de líderes tecnológicos y un análisis de iniciativas de IA generativa en más de 50 empresas, hemos identificado nueve acciones que todos los líderes tecnológicos pueden tomar para crear valor, orquestar tecnología y datos, escalar soluciones y administrar riesgos. para la IA generativa: 

  1. Muévase rápidamente para determinar la postura de la empresa para la adopción de la IA generativa y desarrolle comunicaciones prácticas y acceso apropiado para los empleados. Determinar la postura de la empresa para la adopción de IA generativa. A medida que el uso de la IA generativa se generaliza cada vez más, hemos visto a los CIO y CTO responder bloqueando el acceso de los empleados a las aplicaciones d isponibles públicamente para limitar el riesgo. Al hacerlo, estas empresas corren el riesgo de perder oportunidades de innovación, y algunos empleados incluso p erciben que estos movimientos limitan su capacidad para desarrollar nuevas h abilidades importantes.
  2. Vuelva a imaginar el negocio e identifique casos de uso que generen valor a través de la mejora de la productividad, el crecimiento y nuevos modelos comerciales . Desarrollar una capacidad de «IA financiera» (FinAI) que pueda estimar los costos y retornos reales de la IA generativa. Los CIO y CTO deberían ser el antídoto contra el frenesí de «muerte por caso de uso» que ya vemos en muchas empresas. Pueden ser más útiles si trabajan con el director ejecutivo, el director financiero y otros líderes empresariales para pensar cómo la IA generativa desafía los modelos comerciales existentes, abre puertas a otros nuevos y crea nuevas fuentes de valor. 
  3. Vuelva a imaginar la función tecnológica y concéntrese en crear rápidamente capacidades generativas de IA en el desarrollo de software, acelerar la reducción de la deuda técnica y reducir drásticamente el esfuerzo manual en las operaciones de TI. La IA generativa tiene el potencial de rehacer por completo el funcionamiento de la función tecnológica. Los CIO y CTO deben realizar una revisión exhaustiva del impacto potencial de la IA generativa en todas las áreas de la tecnología, pero es importante actuar rápidamente para adquirir experiencia y conocimientos.
  4. Aproveche los servicios existentes o adapte los modelos de IA generativa de código abierto para desarrollar capacidades patentadas (crear y operar sus propios modelos de IA generativa puede costar decenas o cientos de millones de dólares, al menos a corto plazo). Existe una variación de la decisión clásica de «alquilar, comprar o construir» cuando se trata de estrategias para desarrollar capacidades de IA generativa. La regla básica es cierta: una empresa debe invertir en una capacidad de IA generativa en la que pueda crear una ventaja de propiedad para el negocio y acceder a los servicios existentes para aquellos que son más como productos básicos. 
    • Taker : utiliza modelos disponibles públicamente a través de una interfaz de chat o una API, con poca o ninguna personalización.
    • Shaper: integra modelos con datos y sistemas internos para generar resultados más personalizados.
    • Maker : crea un modelo básico para abordar un caso de negocio discreto. La creación de un modelo de base es costosa y compleja, y requiere grandes volúmenes de datos, experiencia profunda y poder de cómputo masivo.
  5. Actualice la arquitectura de su tecnología empresarial para integrar y administrar modelos generativos de IA y orquestar cómo funcionan entre sí y con los modelos, aplicaciones y fuentes de datos de IA y aprendizaje automático (ML) existentes. Desarrollar una arquitectura de datos para permitir el acceso a datos de calidad. La capacidad de una empresa para generar y escalar valor, incluidas reducciones de costos y mejores protecciones de datos y conocimientos, a partir de modelos generativos de IA dependerá de qué tan bien aproveche sus propios datos. La c creación de esa ventaja se basa en una arquitectura de datos que conecta modelos generativos de IA con fuentes de datos internas, que brindan contexto o ayudan a ajustar los modelos para crear resultados más relevantes.
  6. Desarrolle una arquitectura de datos para permitir el acceso a datos de calidad mediante el procesamiento de fuentes de datos estructurados y no estructurados. La capacidad de una empresa para generar y escalar valor, incluidas reducciones de costos y mejores protecciones de datos y conocimientos, a partir de modelos generativos de IA dependerá de qué tan bien aproveche sus propios datos. La creación de esa ventaja se basa en una arquitectura de datos que conecta modelos generativos de IA con fuentes de datos internas, que brindan contexto o ayudan a ajustar los modelos para crear resultados más relevantes.
  7. Cree un equipo de plataforma de IA generativa interfuncional y centralizado para proporcionar modelos aprobados a los equipos de productos y aplicaciones bajo demanda. La mayoría de las organizaciones tecnológicas están en camino hacia un modelo operativo de producto y plataforma . Los CIO y CTO deben integrar capacidades de IA generativa en este modelo operativo para aprovechar la infraestructura existente y ayudar a escalar rápidamente la adopción de IA generativa.
  8. Invierta en mejorar las habilidades de los roles clave (desarrolladores de software, ingenieros de datos, ingenieros de MLOps y expertos en seguridad), así como en la fuerza laboral no tecnológica más amplia. Pero debe adaptar los programas de capacitación por roles y niveles de competencia debido al impacto variable de la IA generativa.
  9. Evalúe el nuevo panorama de riesgos y establezca prácticas de mitigación continuas para abordar modelos, datos y políticas. La IA generativa presenta un nuevo conjunto de preguntas y riesgos éticos, incluidas las «alucinaciones», en las que el modelo de IA generativa presenta una respuesta incorrecta basada en la respuesta de mayor probabilidad; la divulgación accidental de información confidencial de identificación personal; sesgo inherente en los grandes conjuntos de datos que utilizan los modelos; y altos grados de incertidumbre relacionados con la propiedad intelectual (PI). 

 La IA generativa está lista para ser una de las categorías de tecnología de más rápido crecimiento que jamás hayamos visto. Los líderes tecnológicos no pueden permitirse retrasos innecesarios en la definición y configuración de una estrategia de IA generativa. Si bien el espacio continuará evolucionando rápidamente, estas nueve acciones pueden ayudar a los CIO y CTO a aprovechar de manera responsable y efectiva el poder de la IA generativa a escala. 

Fuente: El momento generacional de la tecnología con IA generativa: una guía para CIO y CTO

 

Publicado por Contenidos Digitales de Ingenieros de Marketing  IMKGlobal   

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