Cómo llevar tu negocio al siguiente nivel con inteligencia artificial generativa

¿Cómo pueden las empresas crear una estrategia para maximizar los beneficios de la IA generativa? Aunque se ha escrito mucho sobre los modelos de lenguajes grandes (LLM) y sus posibles aplicaciones, muchos clientes preguntan: "¿Cómo puedo crear una diferenciación?". Con un LLM, casi todos tendrán acceso a las mismas capacidades, como la experiencia de chatbot o la creación de contenido y correos electrónicos de marketing; si todos tienen los mismos casos de uso, no es un diferenciador. La clave es cambiar el enfoque de los casos de uso generales a encontrar áreas de optimización y comprensión específicas para su negocio y sus circunstancias. Por ejemplo, si está en el sector manufacturero y necesita trasladar la producción fuera de China, ¿cómo planifica para la incertidumbre en logística, mano de obra y otros factores? O, si desea crear productos más sostenibles, el material, los proveedores y la estructura de costos cambiarán. ¿Cómo lo modelas? Estos casos de uso son algunas de las formas en que las empresas intentan utilizar la inteligencia artificial para gestionar sus negocios y planificar en un mundo incierto. Encontrar especificidad y adaptar la tecnología a sus necesidades únicas es quizás la mejor manera de utilizar la inteligencia artificial para encontrar una verdadera ventaja competitiva. ¿Cuáles son los principales desafíos a los que se enfrentan las empresas al implementar la IA generativa y cómo se pueden superar? Al escuchar a los clientes, aprendimos que, si bien muchos han experimentado con IA generativa, solo unos pocos han trasladado todo a producción debido a costos prohibitivos y preocupaciones de seguridad. Pero, ¿qué pasaría si sus modelos pudieran entrenarse solo con sus propios datos, ejecutándose en CPU en lugar de requerir GPU, con resultados precisos y transparencia sobre cómo obtener esos resultados? ¿Qué pasaría si todos los problemas regulatorios y de cumplimiento se resolvieran sin dejar dudas sobre de dónde provienen los datos o cuántos datos se están reentrenando? Esto es lo que ofrece Ikigai con modelos gráficos de gran tamaño. Uno de los problemas que hemos ayudado a las empresas a resolver es el problema de los datos. Casi el 100% de las organizaciones trabajan con datos limitados o imperfectos, y en muchos casos esto supone una barrera para cualquier acción con inteligencia artificial. Las empresas suelen hablar de limpieza de datos, pero en realidad, esperar a tener datos perfectos puede obstaculizar el progreso. Las soluciones de inteligencia artificial que puedan funcionar con datos limitados y escasos son esenciales porque permiten a las empresas aprender de lo que tienen y tener en cuenta la gestión del cambio. Otro desafío es cómo los equipos internos pueden colaborar con la tecnología para lograr mejores resultados. Especialmente en industrias reguladas, el control humano, la validación y el aprendizaje por refuerzo son esenciales. Agregar un experto al circuito garantiza que la IA no tome decisiones en el vacío, por lo que encontrar soluciones que incorporen la experiencia humana es clave. ¿Hasta qué punto cree que la implementación exitosa de la inteligencia artificial generativa requiere cambios en la cultura y la mentalidad de la empresa? La implementación exitosa de la IA generativa requiere cambios significativos en la cultura y la mentalidad de la empresa, así como un fuerte compromiso de liderazgo y educación continua. Vi esto de primera mano en Eightfold cuando presentamos nuestra plataforma de IA a empresas en más de 140 países. Siempre recomiendo que los equipos primero enseñen a los líderes qué es posible, cómo hacerlo y cómo lograrlo. Deben tener el compromiso de llevar a cabo las cosas, lo que implica cierta experimentación y algún curso de acción. También deben comprender las expectativas que se depositan en los colegas para que estén preparados para que la IA se convierta en parte de la vida cotidiana. El compromiso y la comunicación de arriba hacia abajo por parte de los ejecutivos son fundamentales porque hay mucho alarmismo que sugiere que la IA eliminará puestos de trabajo, y los líderes deben marcar la pauta de que, si bien la IA no destruirá puestos de trabajo por completo, el trabajo de todos cambiará en el futuro. próximos años, no sólo para la gente de nivel medio o bajo, sino para todos. El aprendizaje continuo durante toda la implementación es clave para que los equipos aprendan a beneficiarse de las herramientas y adapten su forma de trabajar para implementar nuevos conjuntos de habilidades. También es importante implementar tecnologías que correspondan a la realidad de la empresa. Por ejemplo, debe dejar de lado la idea de que necesita obtener todos sus datos para poder actuar. En el pronóstico de series de tiempo, cuando se pasan cuatro trimestres limpiando los datos, habrá más datos disponibles y probablemente sea un desastre. Si sigue esperando datos perfectos, no podrá utilizarlos en absoluto.