Desde chatbots de servicio al cliente hasta equipos de marketing que analizan datos de centros de llamadas, la mayoría de las empresas (alrededor del 90% según datos recientes) han comenzado a explorar la IA. Sin embargo, existe una diferencia significativa entre quienes experimentan con IA y quienes la integran completamente en sus operaciones. Para las empresas que invierten en ciencia de datos, obtener el retorno de estas inversiones requiere integrar profundamente la IA en los procesos comerciales.
La IA mejora la eficiencia organizacional al automatizar tareas repetitivas, lo que permite a los empleados concentrarse en responsabilidades más estratégicas y creativas. Hoy en día, las empresas están aprovechando varios tipos de IA para lograr sus objetivos. Investigaciones recientes muestran que el 67% de las empresas utilizan IA generativa para crear nuevos contenidos y datos basados en patrones aprendidos; El 50% utiliza IA predictiva, que emplea algoritmos de aprendizaje automático (ML) para pronosticar eventos futuros; y el 45 % utiliza el aprendizaje profundo, un subconjunto de ML que impulsa modelos tanto generativos como predictivos. Para beneficiarse plenamente de la IA, las organizaciones deben tomar medidas audaces para acelerar el tiempo de generación de valor de estas aplicaciones. Aquí es donde entra en juego la IA operativa.
La IA operativa implica la aplicación de la IA en operaciones comerciales del mundo real, lo que permite la ejecución de un extremo a otro de los casos de uso de la IA. Integra la IA en los procesos comerciales, procesa datos en tiempo real y proporciona información procesable para automatizar tareas, mejorar la eficiencia y tomar decisiones basadas en datos. En última instancia, simplifica la creación de modelos de IA, permite que más empleados fuera del departamento de TI utilicen la IA y escala los proyectos de IA de manera efectiva.
Adoptando IA operativa
Las organizaciones que deseen adoptar la IA operativa deben considerar tres pilares de implementación básicos: personas, procesos y tecnología.
- Gente: Para implementar una estrategia operativa de IA exitosa, una organización necesita un equipo de plataforma de aprendizaje automático dedicado para administrar las herramientas y los procesos necesarios para poner en funcionamiento los modelos de IA. Este equipo sirve como el principal punto de contacto cuando surgen problemas con los modelos: los expertos a los que recurrir cuando algo no funciona. El equipo debe estar estructurado de manera similar a los equipos tradicionales de TI o ingeniería de datos. Así como DevOps se ha convertido en un modelo eficaz para organizar equipos de aplicaciones, aquí se puede aplicar un enfoque similar a través de operaciones de aprendizaje automático, o “MLOps”, que automatiza los flujos de trabajo y las implementaciones de aprendizaje automático.
- Proceso: Para generar confianza en la confiabilidad de la implementación de IA de una organización, es esencial estandarizar los procesos y las mejores prácticas para implementar modelos en producción. Por ejemplo, debería haber un procedimiento claro y consistente para monitorear y reentrenar los modelos una vez que están en ejecución (esto se conecta con el elemento Personas mencionado anteriormente). A medida que las organizaciones integran más IA en sus operaciones y amplían sus casos de uso, estandarizar estas prácticas ayuda a mantener un alto nivel de confianza tanto en los métodos como en los modelos.
- Tecnología: Las cargas de trabajo que soporta un sistema cuando los modelos de capacitación difieren de los de la fase de implementación. Si bien en la fase de experimentación la velocidad es una prioridad, la fase de implementación requiere más atención a la resiliencia, la disponibilidad y la compatibilidad con otras herramientas. Por este motivo, las organizaciones que buscan aprovechar la IA operativa necesitan una plataforma de IA operativa que respalde específicamente los requisitos para la operacionalización, gestión y monitoreo de modelos en producción.
La IA operativa ofrece a las organizaciones beneficios significativos, incluidos ahorros de tiempo y costos, y ventajas competitivas críticas en el panorama empresarial actual. Los beneficios clave de la IA operativa incluyen:
- Mayor eficiencia a través de la automatización de tareas
- Prestación de servicios mejorada
- Reducción del tiempo de comercialización de nuevos modelos de IA
- Menores costos operativos
- Capacidades de toma de decisiones mejoradas
Además, la IA operativa proporciona una mayor supervisión de los modelos de IA, lo cual es crucial para las industrias reguladas que deben gestionar el riesgo con diligencia.
Sin embargo, el mayor desafío para la mayoría de las organizaciones al adoptar la IA operativa es una infraestructura de datos obsoleta o inadecuada. Para tener éxito, la IA operativa requiere una arquitectura de datos moderna. Estas arquitecturas avanzadas ofrecen la flexibilidad y visibilidad necesarias para simplificar el acceso a los datos en toda la organización, romper los silos y hacer que los datos sean más comprensibles y procesables. Apoyan la integración de diversas fuentes y formatos de datos, creando un marco coherente y eficiente para las operaciones de datos. Garantizar implementaciones de IA efectivas y seguras exige una adaptación e inversión continuas en infraestructuras de datos sólidas y escalables.
Llevando la IA operativa a las empresas
En un esfuerzo por abordar los mayores obstáculos en las implementaciones de IA al permitir a las organizaciones construir, operar, monitorear, proteger y escalar modelos de manera efectiva en toda la empresa, Cloudera adquirió la plataforma operativa de IA y el equipo de Verta, profundizando su propiedad intelectual y agregando aún más talento a servir mejor a sus clientes con experiencia inigualable y soluciones innovadoras.
Al aprovechar la plataforma de Verta, Cloudera ahora está equipada para simplificar el proceso de reforzar los conjuntos de datos privados de los clientes para crear aplicaciones personalizadas de generación aumentada de recuperación (RAG) y de ajuste. Como resultado, los desarrolladores, independientemente de su experiencia en aprendizaje automático, podrán desarrollar y optimizar modelos de lenguajes grandes (LLM) listos para el negocio. La plataforma Verta Operational AI admite cargas de trabajo de producción AI-ML en los entornos de TI más complejos. Verta Model Catalog, Model Operations y GenAI Workbench han ayudado a clientes que van desde nuevas empresas de IA hasta empresas Fortune 100 a administrar, ejecutar y gobernar sin problemas modelos AI-ML en las instalaciones y en la nube.
Adoptar una mentalidad de IA operativa ayuda a las organizaciones a aprovechar plenamente los beneficios de la IA en todas sus empresas. Es la diferencia entre un puñado de historias de éxito de IA y llegar al punto en que toda la empresa funcione con inteligencia.
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