La IA generativa seguirá siendo la estrella del espectáculo en 2024. El estudio realizado por Forrester, encuestó a 220 responsables de la toma de decisiones de IA de grandes empresas en noviembre de 2023, y la friolera del 83% de ellos ya está explorando o experimentando la tecnología.
Pero el éxito de la IA depende de una comprensión organizativa integral de los procesos de datos y análisis eficaces más allá de la IA Generativa por sí sola. Con eso en mente, aquí hay cuatro elementos fundamentales que serán críticos para el éxito de la IA Generativa en 2024.
En un reciente estudio de State of AI, el McKinsey Global Institute identificó 63 casos de uso de IA Generativa que abarcan 16 funciones empresariales y que podrían aportar un valor total en el rango de 2,6 a 4,4 billones de dólares en beneficios económicos anuales cuando se aplican en todas las industrias.
Sin embargo, será imposible liberar este valor sin una accesibilidad compartida. Los expertos en datos poseen conocimientos especializados y están implicados en primera línea en los casos de uso empresarial, por lo que son la clave para generar el máximo valor.
Democratizar los datos y la IA significa varias cosas en este contexto. En primer lugar, las organizaciones deben esforzarse más por ofrecer a estos expertos en datos un apoyo adecuado para que puedan contribuir a la entrega de productos de datos.
Esto significa proporcionarles datos fiables, así como capacidades de limpieza de datos de autoservicio, todo ello en un entorno fácil de usar. También significa dar a los expertos en la materia la capacidad de crear, mejorar y difundir su experiencia en productos de datos con facilidad, ya se trate de conocimientos derivados de métodos predictivos clásicos o de innovadores métodos de IA generativa.
Pero democratizar la IA también significa poner de forma segura las aplicaciones de IA Generativa en sus manos y en las de todos los usuarios empresariales, incluso si no son ellos mismos los que crean esos casos de uso. Por ejemplo, LG Chem Compañia química que fabrica cosméticos, se dio cuenta de que sus empleados pasaban mucho tiempo buscando normas y directrices de seguridad, así que, con la ayuda de la IA Generativa proporcionaron un servicio de IA que les ayuda a encontrar esa información de forma rápida y precisa.
Los científicos de datos a menudo lidian con la doble complejidad de desarrollar modelos de aprendizaje automático (ML), gestionar sofisticadas herramientas y sistemas puntuales al mismo tiempo. El auge de la IA generativa no hace sino agravar este reto, haciendo aún más gravoso el desarrollo, despliegue y supervisión de modelos de toda la empresa.
Los científicos de datos merecen un entorno sólido que acelere su capacidad para crear aplicaciones tanto de ML como de IA Generativa, eliminando la necesidad de cambiar constantemente de herramienta y las integraciones con poco soporte. A la luz del ritmo de innovación de la IA Generativa, necesitan más que nunca una supervisión, orquestación e implementación simplificadas, todo ello mientras se adhiere a los marcos de seguridad y cumplimiento establecidos por TI. Ante la creciente complejidad de los modelos y el panorama cada vez más amplio de los casos de uso de la IA avanzada, esta capacidad se ha vuelto cada vez más indispensable.
Los entusiastas de la programación también pueden moverse más rápido en su día a día a través de las funciones de aceleración impulsadas por la IA Generativa dentro de Dataiku. Por ejemplo:
Mientras elaboran scripts de Python, pueden utilizar los Asistentes de Código de IA para explicar rápidamente las funciones o generar código.
AI Explain produce explicaciones para recetas de código y flujos de trabajo para audiencias técnicas, expertos de dominio y/o ejecutivos con un solo clic, eliminando la extensa documentación y promoviendo la estandarización. La estandarización también se extiende a los entornos de código, garantizando que los científicos de datos trabajen con dependencias de paquetes idénticas a las de sus colaboradores. Esto mantiene la salud y solidez del código a la vez que mantiene unos estándares de proyecto coherentes.
Con el rápido crecimiento del campo de la IA Generativa, invertir únicamente en un LLM no es una opción viable. Un único sistema LLM no satisface todas las necesidades, y puede resultar arriesgado a largo plazo debido a los efectos de la dependencia del proveedor, en la que su estrategia ya no está guiada por sus elecciones, sino por las de su único proveedor.
Dataiku lanzo la solución LLM Mesh en 2023, un puente bien diseñado que facilita la comunicación sin fisuras, el intercambio de recursos y la colaboración para Large Language Models (LLMs). De este modo, Dataiku proporciona a los LLM el mismo tipo de servicio de datos robusto que a las IA de otras especies.
La malla LLM de Dataiku no solo facilita un enfoque armonizado, sino que también sirve como herramienta esencial para la gestión de costos y la optimización del rendimiento. Supervisa meticulosamente el coste por consulta a varios LLM, agregando estos gastos por aplicación y servicio, lo que permite a los equipos prever con precisión los gastos y tomar decisiones juiciosas con respecto a la utilización del servicio.
Una encuesta reciente de BCG X reveló que el 52% de los altos directivos desaconsejan activamente el uso de la IA Generativa. Cuando se les pregunta, las razones de esta falta de confianza giran en torno al origen de los datos, la transparencia o la privacidad de los datos utilizados por la IA Generativa, todo lo cual puede ser objeto de escepticismo.
Para cambiar este sentimiento y evitar quedarse atrás en la adopción de la IA, es crucial construir sistemas que sean transparentes y gobernados. Sin embargo, la confianza no es sencilla dada la multitud de proyectos, modelos específicos y diferentes LLM en juego.
Infundir confianza -ya sea en datos, análisis, ML o IA Generativa- requiere visibilidad, transparencia y auditabilidad en toda la organización, entre todas las partes interesadas y en todos los sistemas.
Anticipándose a los inminentes cambios normativos de 2024, es indispensable realizar un seguimiento del progreso de múltiples iniciativas de datos, relacionadas con la IA Generativa o de otro tipo, y garantizar que se aplican los flujos de trabajo y procesos adecuados para ofrecer una IA responsable y transparente.
Desde Keyrus, te guiaremos a lo largo de todo el data journey, independientemente de tu nivel de madurez en analítica. A lo largo de este camino, iremos aplicando casos de uso de gran impacto para tu negocio y sector, gracias al know-how que hemos ido adquiriendo en proyectos a nivel mundial. Dataiku es la plataforma para inteligencia artificial que sistematiza el uso de los datos para obtener resultados de negocio excepcionales y tiene fuertes características para ayudarte a iniciar un viaje seguro hacia la IA:
Es fácil de usar: todas las empresas pueden utilizarlo porque ofrece una visión simplificada de cada caso. Los equipos tendrán una visión global de todo el data journey y de todos los procesos, desde la manipulación de los datos hasta la visualización de los mismos y la aplicación final.
Facilita el escalado: la herramienta puede conectarse, de forma agnóstica a los datos, a cualquier tipo de motor computacional y a cualquier tipo de datos (en la nube, en las instalaciones o híbridos). Por ejemplo, Snowflake es la plataforma más conectada a Dataiku. El conector nativo de Snowflake permite a los científicos de datos ejecutar una consulta durante dos minutos y pagar sólo por esos dos minutos de tiempo de cálculo.
Sencilla y accesible: las funcionalidades de Dataiku permiten crear proyectos de IA de principio a fin. La herramienta permite la creación de aplicaciones finales destinadas a los usuarios finales, por lo que se adapta a la fase de industrialización.
La mayor cualidad de Dataiku es su capacidad para reunir a todos en una única herramienta. Gracias a esta plataforma todos colaboran en el mismo lugar, cada uno con su parte del proyecto. Todos pueden "ver" lo que hacen los demás, sin poder modificarlo (si no tienen permiso para ello). El científico de datos se encargará de la parte de aprendizaje automático, el analista de datos se conectará a los conjuntos de datos de resultados, el director de ventas tendrá acceso a los cuadros de mando, etc.
Permite el desarrollo de IA desde cero, pero también permite el uso de lenguajes, librerías, plugins y todo tipo de componentes que permiten la reutilización de código existente.