4 claves para incorporar la IA generativa a la empresa
Kyndryl recomienda establecer fuentes de datos de confianza, examinar casos de uso, aprovechar los LLMOps y recurrir a expertos.
La inteligencia artificial (IA) generativa es uno de los fenómenos tecnológicos más pujantes de los últimos tiempos. Se está abriendo paso entre usuarios y empresas por igual aunque existen condicionantes que podrían recomendar o desaconsejar su uso.
Kyndryl España ha publicado una lista con cuatro aspectos que las organizaciones deberían tener en cuenta antes de incorporar la IA generativa a su cartera de soluciones.
Para empezar, tienen que “establecer una fuente de datos de confianza para una IA generativa fiable y escalable”, explican los expertos en IA. Y es que la calidad de los datos determinará el resultado final.
“Antes de que una organización pueda realizar su sueño de convertir la IA generativa en una realidad dentro de su empresa, primero debe apostar por una base de datos que incluya una estrategia de datos sólida y ágil, que haga hincapié en la privacidad y la calidad de los datos y que contemple la incorporación de nuevas tecnologías a través de su parque informático, en lugar de limitarse a un solo silo”, es la sugerencia de Kyndryl.
También hay que “examinar los casos de uso antes de aplicar la tecnología de IA generativa”, porque “no todas las oportunidades justifican la inversión”. Para identificar casos que merezcan la pena se necesitan profesionales especializados en el tema.
En tercer lugar, las empresas tienen que valorar el impacto que sufrirá su arquitectura de datos e inteligencia artificial. Esto pasa por “aprovechar los marcos de operaciones de modelos de gran tamaño”, conocidos como LLMOps, que ayudarán a encaminar el conocimiento logrado.
“Recurrir a un socio informático de confianza con sólidos conocimientos en la gestión del parque informático” es la última indicación sobre IA generativa, dado que esto permitirá afrontar el cambio y facilitará la gestión. Kyndryl pone el punto de mira en los servicios AIOps y FinOps y en los expertos en automatización.