La Inteligencia Artificial (IA) está remodelando la forma en que operan las empresas. Ahora existen muchas más oportunidades para optimizar el trabajo, controlar costos y tomar decisiones mejor informadas. Sin embargo, una nueva investigación del gobierno del Reino Unido muestra una clara brecha.
Más empresas afirman que están utilizando IA, pero sólo alrededor de la mitad se sienten preparadas para ampliarla, citando el costo y la complejidad de los datos como algunas de las principales barreras. Como resultado, muchos proyectos de IA nunca pasan de la etapa piloto y no logran impactar a toda la organización.
El artículo continúa a continuación.
Director sénior de IA/ML en Teradata.
Barreras comunes para escalar la IA
Según mi experiencia, las empresas que buscan IA a gran escala a menudo enfrentan tres desafíos clave. El primero es la preparación de datos y la confianza. La mala calidad de los datos, los pedigríes poco claros y el acceso fragmentado pueden ralentizar el progreso y socavar la confianza en los resultados de la IA. Sin datos fiables, ni siquiera los modelos técnicamente sólidos pueden proporcionar resultados consistentes.
El segundo desafío es el aumento de los costos y la dispersión de las herramientas. Esto significa que ejecutar múltiples modelos y agentes puede aumentar los costos de integración y licencias de la nube. Sin regulación, las iniciativas de IA pueden volverse insostenibles, lo que limita la capacidad de escalar más allá de la fase piloto.
Finalmente, el tercer desafío es la confiabilidad y el riesgo. La seguridad, el cumplimiento y los resultados o acciones inseguros pueden descarrilar la adopción y hacer que las organizaciones duden en confiar en la IA a escala.
Una hoja de ruta práctica para escalar la IA
En este contexto, las empresas necesitan una forma clara de pasar de las pruebas al impacto real. Hay algunas formas prácticas que las empresas pueden considerar que las ayudarán a pasar de pilotos prometedores a capacidades de IA confiables para toda la empresa. Se aplican los mismos principios ya sea que esté implementando modelos tradicionales o creando sistemas de IA más agentes.
Por ejemplo, debería empezar seleccionando un proceso en el que la IA pueda marcar una diferencia real, como acortar el servicio al cliente o la previsión de la demanda, y definir de antemano cómo medirá el éxito. A partir de ahí, realice un seguimiento de métricas como precisión, tasa de resolución, tiempo de ciclo y costo por transacción. Esto garantiza que usted se centre en el impacto empresarial real y facilita la demostración de valor a medida que escala.
De cara al futuro, es importante recordar que la IA sólo puede escalar si tiene una base de datos sólida. Para lograr esto, debe asegurarse de que sus datos sean de alta calidad, estén bien controlados y tengan una propiedad clara. Defina permisos basados en roles, controles de PII y fuentes autorizadas para que sus equipos puedan trabajar con confianza.
El uso de una capa semántica o un producto de datos estructurados ayuda a reducir la complejidad y proporciona características consistentes y recursos de conocimiento a todos los que crean o usan el modelo. Por lo tanto, priorizar los datos confiables evitará errores y respaldará resultados repetibles en toda la empresa. Para la IA agente, esta base de datos confiable permite que los sistemas aprovechen el contexto relevante y el conocimiento del dominio al tomar decisiones y actuar.
Ahora que se ha establecido el papel de los datos confiables en implementaciones exitosas de IA, el siguiente paso es tratar la IA como cualquier otro sistema empresarial crítico. Esto significa aplicar prácticas de integración continua y entrega/implementación continua (CI/CD) a modelos, indicaciones y flujos de orquestación para que las actualizaciones sean predecibles y repetibles.
Además de eso, es esencial realizar pruebas automatizadas para verificar la precisión y la solidez y monitorear el rendimiento en vivo para determinar la tasa de éxito, la latencia y el costo. Sin mencionar que las prácticas operativas, como el seguimiento de la deriva, las inconsistencias y el mantenimiento de un registro versionado con aprobaciones y metadatos, garantizarán que la IA se entregue de manera confiable en producción.
Priorizar los requisitos de cifrado y residencia de datos
En esta etapa, ahora debe priorizar la implementación de requisitos de cifrado y residencia de datos, la gestión del acceso a la API y la implementación de filtros de contenido o comprobaciones de políticas para casos de uso de alto riesgo.
Esto significa registrar entradas, salidas y acciones con identificadores rastreables con fines de auditoría y utilizar la supervisión humana cuando hay mucho en juego. Con vías claras, la organización puede protegerse permitiendo que la IA se extienda a todas las unidades de negocio con confianza.
En base a esto, las organizaciones deben centrarse en desarrollar componentes repetibles, como unidades de canalización, capacidades de agentes, herramientas de evaluación y patrones de implementación. Esto permite a los equipos implementar nuevos casos de uso más rápido y al mismo tiempo mantener la confiabilidad.
Además, utilice una plataforma central para la coordinación, el seguimiento, la gestión de funciones y el control de costes. La creación de playbooks y runbooks es crucial para brindarles a los nuevos equipos un camino simple para seguir los procesos de manera segura y efectiva. Este enfoque permite que la IA se expanda a través de las organizaciones de una manera controlada y predecible.
Finalmente, para unir todo, las organizaciones deben escalar la adopción de la IA en todo el negocio y realizar un seguimiento de su impacto a través de KPI claros. Medir las mejoras en áreas como costos, ingresos y experiencia del cliente ayuda a demostrar su verdadero valor, haciendo de la IA un motor mensurable de crecimiento y eficiencia.
Seguir este enfoque proporciona un camino más estructurado desde la escala piloto hasta la empresarial. Esto garantiza que la IA sea predecible, repetible y capaz de ofrecer valor empresarial medible en todos los equipos y procesos.
Convertir los obstáculos en un éxito escalable de la IA
Al abordar primero los obstáculos clave, las empresas sientan las bases sobre las cuales la IA puede crecer de manera confiable. Los datos estandarizados y controlados generan confianza, mientras que las prácticas y salvaguardas de MLOps gestionan el riesgo y mantienen los costos bajo control.
Los componentes reutilizables y las plataformas centrales permiten ampliar la adopción de la IA en todos los equipos y flujos de trabajo sin empezar desde cero. Este enfoque convierte a los pilotos individuales en capacidades consistentes y repetibles que brindan resultados mensurables.
Ampliar con éxito la IA no es sólo un hito tecnológico; Esta es una oportunidad estratégica. Las organizaciones que siguen esta hoja de ruta están en una posición sólida para acelerar la adopción, aumentar la eficiencia operativa y hacer de la IA agente una parte confiable e integral del negocio cotidiano.
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