La IA continúa avanzando, con la era de la experimentación cada vez más en el pasado, la IA se ha abierto paso para convertirse en un negocio crítico para muchas organizaciones. Hoy, presenta una enorme oportunidad para convertir los datos en conocimientos y acciones, para ayudar a ampliar las capacidades humanas, disminuir los riesgos y aumentar el ROI con innovaciones revolucionarias.
Es por eso, que la IA dejó de ser una opción para convertirse en un imperativo. Pero el éxito no se mide solo en términos de velocidad porque con el uso de los modelos fundacionales, el tiempo que le toma a una empresa implementar sistemas impulsados por IA se reduce drásticamente.
Si su negocio proporciona productos o servicios esenciales a las personas o entrega información precisa rápidamente, diagnósticos o recomendaciones a escala, sus sistemas no pueden darse el lujo de trabajar sólo una parte del tiempo o contener errores.
La gestión del ciclo de vida de los datos y la IA desempeña un papel esencial para mejorar el acceso a los datos, aplicar la gobernanza, reducir los costos y obtener modelos de IA en producción que sean confiables y de calidad, más rápido.
Cuanto más ajustado y personalizado sea un modelo fundacional para las necesidades del negocio, más única será la creación de valor. Por lo tanto, es esencial tener la capacidad de ajustar y personalizar un modelo fundacional para una amplia gama de necesidades específicas de una organización.
En la mayoría de las organizaciones, los datos están en todas partes y en promedio, usan hasta diez nubes. Las empresas quieren tener la capacidad de hacer uso de todos sus datos, dondequiera que residan. Para impulsar con éxito el valor comercial, la IA debe integrarse en los flujos de trabajo y sistemas existentes para automatizar procesos claves en áreas complejas como el servicio al cliente, la cadena de suministros y la ciberseguridad.
La IA requiere de un trabajo en equipo y por eso, ante un futuro impulsado por IA tocando a nuestra puerta, debemos abogar por la transparencia, la confiabilidad y la explicabilidad de los sistemas.
Por Tonny Martins, presidente y Technology General Manager, IBM América Latina