Jugando por las reglas de la IA

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El futuro de la IA es brillante, pero su evolución continua y un entorno regulatorio incierto nubla su realidad para muchas empresas. El Año Nuevo ha comenzado con una postura más relajada sobre la política de IA y la supuesta "mejor trampa" de Deepseek, dando a CIOS pausa en qué dirección ir.

Pero estos son buenos recordatorios para que las organizaciones establezcan de manera proactiva las mejores prácticas para la implementación de la IA. Hacerlo garantizará el cumplimiento futuro al tiempo que aprovecha efectivamente la IA para la transformación y el crecimiento.

Cómo la regulación puede afectar la innovación

En los EE. UU., La legislación de California ha tenido una primera puñalada para definir las barandillas a nivel nacional, siguiendo los pasos de la Ley de Inteligencia Artificial de la UE. Sin embargo, estos primeros intentos de regulación tomarán tiempo para promulgar y ser examinados por éxitos, fallas y ajustes inevitables.

Esperamos que la IA se gobierne de manera diferente según tres categorías amplias:

1. AI Creadores: Operai e hiperscalers creando modelos de IA desde cero. Estas entidades enfrentan desafíos regulatorios únicos relacionados con el abastecimiento de datos responsable y demostrable.
2. Adaptadores de IA: Los ajustadores de los modelos de los creadores que los incrustan junto con la generación de recuperación y una generación similares, adaptándolos para el desarrollo específico de aplicaciones comerciales. Las empresas deben asegurarse de que estén obteniendo modelos que puedan ser atestiguados de infracción de propiedad intelectual (IP) o que tengan algún tipo de protección contra la infracción de IP.
3. AI consumidores: La mayoría de las empresas aprovechan las aplicaciones de IA de los adaptadores en sus operaciones diarias. Estas organizaciones deben asegurarse de que sus conjuntos de datos estén limpios y cumplen con las regulaciones.

Los peligros de los pasos en falso

Hemos visto mucho entusiasmo por los CIO que intentan cientos de usos diferentes para la IA generativa. Pero dos años después, todavía se pierden en gran medida sobre cómo escalarlo y monetizarlo.

Las empresas deben volver a los conceptos básicos, tratando iniciativas de IA como el desarrollo tradicional de aplicaciones de TI en lugar de un territorio desconocido. Reducir el alcance a dos o tres proyectos puede hacer que la innovación sea más manejable y aportar un valor demostrable. Eso significa hacer preguntas fundamentales como: ¿Cómo examinamos el caso de uso? ¿Cómo lo validaremos? ¿Cómo lo apoyaremos una vez que se construya?

Comience con una comprensión clara del problema comercial, cree requisitos y asegúrese de que la solución genere una ventaja medible, como una mayor productividad o ahorro de costos. También es crucial seguir un ciclo de vida de desarrollo estructurado que incluye controles de costos, medidas de seguridad y gobernanza.

Construya desde donde ya tiene buenas métricas de utilización. Por ejemplo, puede ejecutar un centro de llamadas y saber que sus representantes de servicio al cliente manejan 10 llamadas por hora. Si implementa una herramienta que les permite manejar 15 llamadas, eso es fácilmente medible. La clave es encontrar oportunidades dentro de su organización que pueda optimizar y ofrecer un proceso más inteligente.

6 pasos prácticos para la IA

Hay varias formas en que su organización puede establecer un estándar de IA sólido:

1. Primer mira hacia adentro: Concéntrese en aplicaciones internas para optimizar los flujos de trabajo, automatizar procesos y reducir los riesgos. Son más fáciles de identificar, y más seguros porque no te estás exponiendo a vulnerabilidades externas. Comenzar aquí también permite a las organizaciones la gracia de aprender y adaptarse antes de expandirse a aplicaciones que afectan a más partes interesadas, incluidos los clientes. Puede escalar hacia afuera una vez que comprenda las implicaciones completas de una solución, como las preocupaciones de seguridad, las ramificaciones legales de cómo se capacitaban los modelos, cómo realmente tienen licencia y sus costos operativos.
2. Asegurar la integridad y el cumplimiento de los datos: La integridad y el cumplimiento de los datos son críticos para las tres categorías de casos de uso de IA. Para los creadores, es esencial garantizar el abastecimiento responsable de los datos. Los adaptadores deben limpiar y cumplir con los conjuntos de datos, mientras que los consumidores deben examinar los proveedores de software como servicio y confirmar la gestión adecuada de datos.
3. Sigue el ejemplo: Aprender de las regulaciones a nivel estatal, como las de California, puede ofrecer información sobre futuros marcos federales. Las empresas deben aprender de cómo otros se adaptan en consecuencia.
4. Adoptar la IA ética: La implementación de prácticas responsables es imprescindible para navegar en el paisaje regulatorio. Los líderes y tecnólogos empresariales deben priorizar la transparencia, la privacidad de los datos, el cumplimiento y el aprendizaje continuo en sus programas de IA, junto con la flexibilidad para adaptarse a regulaciones y tecnologías nuevas o cambiantes.
5. Rodéate de equipos expertos: Los líderes deben rodearse de equipos expertos para navegar por las complejidades de la IA y comprender las verdaderas necesidades de su negocio. El éxito de los proyectos de IA depende de un esfuerzo cooperativo de equipos interfuncionales, incluidas áreas funcionales comerciales que abordan desafíos específicos, desarrollo, ciencia de datos, TI y fines. Establecer un centro de excelencia de IA los une.
6. Evite los errores pasados: La prisa actual para adoptar AI refleja los ciclos de adopción de tecnología pasados, como la prisa por adoptar servicios en la nube sin una planificación adecuada. Evite ser influido por el encanto de la nueva tecnología sin evaluar sus implicaciones. En su lugar, se acerque metódicamente a la IA como lo haría con cualquier otra herramienta empresarial.

Nuestra industria está en un punto de salto desde la abstracción y el pensamiento conceptual hasta la implementación de IA tangible. El objetivo es encontrar el valor real en los desafíos que puede resolver para su negocio.

Para que la IA genere nuevas fuentes de ingresos y operaciones simplificadas, priorice soluciones prácticas sobre grandes innovaciones. Concéntrese primero en el trabajo inseguro que libera a sus empleados de las tareas mundanas que a nadie ama.

Ir más allá simplemente intentando Ai a haciendo La IA requiere comenzar con procesos de sonido y aplicaciones prácticas que no solo aislarán a su organización de futuras incertidumbres, sino que lo impulsen. Volver a los fundamentos es la clave para hacer realidad la IA.

Juan Orlandini es CTO, América del Norte de Insight Enterprises.