La IA generativa (GenAI) y la IA tradicional han ganado rápidamente terreno en diversas industrias, buscando revolucionar la manera en que las empresas operan, innovan y se relacionan con sus clientes. Muchas empresas han invertido fuertemente en GenAI, y algunas han obtenido recompensas significativas de su adopción temprana de IA tradicional.

Sin embargo, no todas las organizaciones han tenido éxito en demostrar el valor que GenAI puede ofrecer. Un desafío importante radica en el actual bombo del mercado, que a menudo sugiere que GenAI es una solución única para todos los problemas de IA o negocios. Esta percepción no solo es engañosa, sino potencialmente perjudicial para las organizaciones que no comprenden las sutilezas de dónde GenAI puede ser realmente efectivo.

GenAI es particularmente adecuada para tareas específicas como la generación de contenido y las interfaces de uso conversacional, mientras que la IA tradicional sigue destacándose en áreas como predicciones y pronósticos, inteligencia de decisiones, segmentación/clasificación y motores de recomendación. Comprender esta distinción es clave para maximizar el valor de las inversiones en IA.

En este artículo, exploraremos tres mejores prácticas que he encontrado que pueden ayudar a acelerar el valor de las inversiones en GenAI: integrar capacidades, mezclar GenAI con IA tradicional y avanzar hacia la automatización.

1. Integrando las Capacidades

Una de las barreras más significativas para realizar el valor de la IA radica en el aspecto humano, específicamente en la gestión del cambio necesaria para integrar nuevas tecnologías en los flujos de trabajo existentes. Muchas empresas cometen el error de desarrollar productos de datos independientes o plataformas para destacar nuevas capacidades de GenAI. Si bien estos nuevos productos pueden demostrar hazañas técnicas impresionantes, pueden quedar cortos al impulsar la adopción y entregar valor sostenido.

Para superar este desafío, se deben integrar las capacidades de GenAI en los sistemas, productos o procesos existentes con los que los empleados ya estén familiarizados. Al hacerlo, las organizaciones pueden reducir el esfuerzo de gestión del cambio requerido y acelerar la adopción de GenAI. Cuando las nuevas capacidades se integran sin problemas en los flujos de trabajo existentes, es más probable que los empleados interactúen con, confíen en y adopten la tecnología, lo que lleva a una realización más rápida de beneficios.

Por ejemplo, las organizaciones podrían considerar integrar estos conocimientos en los tableros o productos de datos actuales que los empleados utilizan diariamente. Este enfoque puede ayudar a simplificar el proceso de adopción y mejorar el impacto general de la nueva tecnología.

2. Mezclando GenAI y IA Tradicional

La industria está actualmente experimentando un ciclo de entusiasmo donde GenAI se promociona a menudo como una solución para cada problema de IA o negocio, desde el procesamiento lingüístico hasta análisis profundos y predicciones. Sin embargo, esta creencia es fundamentalmente errónea. Si bien GenAI sobresale en áreas específicas como la generación de contenido y las interfaces conversacionales, la IA tradicional sigue siendo superior en tareas como predicciones, pronósticos, inteligencia de decisiones, segmentación, clasificación y motores de recomendación debido a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos estructurados, aprovechar algoritmos bien establecidos y entregar información altamente precisa y basada en datos optimizados para estas tareas específicas.

Para maximizar la efectividad de las iniciativas de GenAI, descomponga el problema en cuestión y asigne la tecnología de IA apropiada a cada componente. En lugar de intentar resolver todo el problema con IA generativa o tradicional, un enfoque combinado puede ayudar a obtener mejores resultados. Al aprovechar GenAI para tareas que involucran creatividad, procesamiento del lenguaje e interacciones similares a las humanas, y la IA tradicional para tareas que requieren precisión, rigor analítico y toma de decisiones basada en datos, las organizaciones pueden lograr los mejores resultados de ambas tecnologías.

Además, es importante reconocer que resolver ciertos problemas con GenAI puede requerir configuraciones arquitectónicas específicas, etiquetado de datos y grandes cantidades de datos lingüísticos. Muchas empresas carecen de la infraestructura y los datos necesarios para utilizar completamente la IA generativa en estos casos.

Por ejemplo, la IA generativa puede crear planes de negocios y escenarios analizando un gran conjunto de datos de casos comerciales anteriores. La IA tradicional puede luego utilizarse para prever los resultados potenciales de cada plan basado en indicadores clave de rendimiento (KPI). Al combinar la IA generativa y la tradicional, se puede aplicar la tecnología adecuada a cada tarea, ayudando a mejorar los resultados.

3. Impulsar la Automatización: IA Agencial

Mientras que muchas empresas están utilizando GenAI con éxito para obtener información, mejorar las conversaciones orientadas a máquinas y mejorar la toma de decisiones, estos esfuerzos representan solo una parte del valor potencial que GenAI puede ofrecer. Creo que la verdadera oportunidad radica en ir más allá de estas aplicaciones iniciales para automatizar tareas empresariales como consecuencia directa de los conocimientos y las interacciones facilitadas por GenAI.

He encontrado que la automatización a menudo es el eslabón perdido en el proceso de innovación de IA. Al aprovechar la IA generativa para automatizar tareas manuales, las organizaciones pueden aumentar la eficiencia, escalar operaciones y maximizar el retorno de sus inversiones en IA. El enfoque no debería centrarse únicamente en mejorar las interacciones humano-máquina, sino en permitir que las máquinas tomen acciones autónomas, en el momento adecuado y con el nivel adecuado de confianza, que impulsen resultados empresariales reales.

Un chatbot conversacional de GenAI que interactúa con los clientes sobre sus pedidos, por ejemplo, puede proporcionar información y apoyo valiosos. Sin embargo, el valor aquí puede mejorarse cuando el chatbot también es capaz de automatizar tareas como crear, modificar o cancelar pedidos de manera precisa. La automatización de tareas como estas puede ayudar a reducir costos operativos y mejorar el rendimiento general del negocio.

Muchos chatbots también pueden incorporar modelos de IA en sistemas orquestados (IA agencial) diseñados para actuar como agentes autónomos, capaces de realizar tareas, tomar decisiones e interactuar con su entorno sin necesidad de intervención humana directa.

Conclusión

El camino para desbloquear todo el potencial de GenAI no está exento de desafíos. Requiere una atención cuidadosa a la representación y estructura de datos para garantizar respuestas precisas de los modelos de lenguaje grandes (LLM), así como una infraestructura robusta para escalar eficientemente el impacto de GenAI. Elementos clave como la gobernanza de datos y la ingeniería de prompts son esenciales para garantizar resultados seguros, confiables y seguros. Además, capacitar a la próxima generación para aprovechar y colaborar de manera efectiva con estas nuevas tecnologías es crítico para maximizar su valor.

Sin embargo, al considerar estas tres recomendaciones, las empresas pueden acelerar el valor derivado de sus inversiones en IA. Estas prácticas pueden ayudar a mejorar el impacto de GenAI y garantizar que las organizaciones estén estratégicamente posicionadas para capitalizar la evolución continua de las tecnologías de IA.

A medida que continuamos explorando y aprovechando el poder de la IA generativa, es crucial abordar su implementación con una comprensión clara de dónde sobresale y dónde la IA tradicional sigue siendo indispensable. Al hacerlo, podemos impulsar una innovación significativa, mejorar los resultados empresariales y realizar el potencial transformador de la IA en diversas industrias.

Para acceder al artículo original, puedes visitar el siguiente enlace: Generando Valor a partir de Iniciativas de IA: Lo Que Hacer, Lo Que No Hacer y Mejores Prácticas.