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Por Teófilo Benítez Granados, Rector del Centro de Estudios Superiores en Ciencias Jurídicas y Criminológicas (CESCIJUC)
Cuando se trata de IA generativa, muchos directores ejecutivos aprenden a gestionar y aprovechar al máximo esta tecnología. Las preguntas más comunes que se plantean son las siguientes:
¿Cuáles son las oportunidades específicas de la IA para esta empresa?, ¿Cómo organizamos y gobernamos la IA genérica?, ¿Con qué jugador deberíamos asociarnos?, ¿Cómo equilibramos el riesgo y la creación de valor?, ¿Cuáles son las implicaciones del talento y la pila tecnológica? y ¿Cómo nos ponemos en marcha y aprendemos rápido?
Los CEOs deben analizar cuáles son sus mayores oportunidades de negocio, de qué manera la IA, la IA genérica y los datos ayudar a crear valor y resolver esos problemas empresariales. El valor no proviene de la implementación de casos de uso esporádicos, sino de transformaciones de extremo a extremo de los dominios comerciales más prometedores.
Asimismo, la mayoría de las organizaciones tienen datos dispersos en todas las unidades de trabajo de la empresa y su tecnología no es coherente en toda la organización. Así que tiene que pensarse en cómo organizas los datos, determinar su arquitectura de datos y establecer su hoja de ruta.
Es importante determinar, por ejemplo, en qué casos de uso se va a trabajar primero. Gobernar ese proceso y organizarse en torno a él no es trivial. Por último, dado que se desea tener reutilización de los datos y el código, hay que pensar en la priorización y la organización también desde una perspectiva técnica. Es una combinación de prioridades comerciales, viabilidad técnica y velocidad y costo de ejecución.
Debemos considerar que la tecnología es un ecosistema complejo que debe gestionarse con cuidado. Tiene proveedores de nube, de datos y de modelos de lenguaje. Asimismo, se tienen herramientas de aplicación que se sitúan por encima de todo eso. Gestionar ese ecosistema es complicado e importante.
Para mantener su apalancamiento, no querrá pasar por demasiadas puertas unidireccionales en las que no pueda cambiar de opinión. Los ganadores de hoy podrían no ser los ganadores de mañana. Esto no significa que se deba cambiar constantemente de empresa, pero si implica ser honestos.
Ahora, los riesgos de la IA y la IA generativa se convierten en una conversación cotidiana para los consejos de administración. Hay todo tipo de riesgos, desde alucinaciones y riesgos cibernéticos hasta la regulación y la propiedad intelectual.
Entonces, a pesar de la necesidad de actuar con rapidez, las empresas deben abrirse camino hacia la aceptación y gestión de la tolerancia al riesgo de sus instituciones.
Para hacer que la IA genética sea a escala y rentable, la pila tecnológica es importante. Tener una plataforma en la nube, una arquitectura de datos y una gobernanza de datos bien estructuradas puede permitir a las empresas escalar soluciones de manera más rentable.
Este es un viaje de aprendizaje. Nadie puede afirmar que conoce todas las implicaciones de la IA genérica desde una perspectiva empresarial, de TI, de personas, de riesgo y financiera. Por lo tanto, es necesario ponerse en marcha en un par de áreas para aprender.