Cómo pueden prepararse los líderes tecnológicos para la IA generativa

Me fascinan los puntos de inflexión tecnológicos de la historia que han despertado la imaginación general: la primera emisión de televisión, el primer vuelo espacial tripulado o la primera videoconferencia…Cada uno de estos acontecimientos hizo tangible una tecnología o un concepto hasta entonces inmaterial.

El ejemplo actual más evidente de esta tecnología emergente es la IA (inteligencia artificial) generativa. Para el público general, ha surgido aparente-mente de la nada. Pero si profundizamos un poco más, nos daremos cuenta de que las ideas en las que se basan las soluciones de IA generativa se remontan a inventos como el perceptrón Mark I de 1958 y las redes neuronales de finales del siglo XX.

Los avances en las técnicas estadísticas, el gran crecimiento de los datos disponibles públicamente y el poder de la nube han sido fundamentales para hacer posible la IA generativa. Los Foundational Models (FM) son modelos de aprendizaje automático (ML) entrenados en cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados, que se pueden ajustar o adaptar para tareas más específicas. Los Large Language Modeles (LLM) son un subconjunto de FMs enfocados en comprender y generar texto similar al humano.

AWS y la IA Generativa

AWS lleva varios años invirtiendo y usando FMs en áreas como la búsqueda en Amazon.com y las experiencias conversacionales con Alexa. Con todo el revuelo y el marketing que pueden rodear a las nuevas tecnologías, es fundamental que los ejecutivos comprendan claramente en qué consiste y los motivos.

Desde el lanzamiento de Amazon SageMaker en 2017, ha habido un flujo continuo de servicios de aprendizaje automático e IA que han ampliado el alcance de estas herramientas a tecnólogos y no tecnólogos por igual. Por ejemplo, el enfoque con Amazon Bedrock proporciona un amplio acceso a modelos preentrenados que se pueden personalizar con datos propios, permite mantener la privacidad de los datos y aprovechar la potencia de la nube para ofrecer capacidades de forma segura y a escala.

Las empresas no tienen que pensar en alojar, entrenar o supervisar los modelos y pueden centrarse en los resultados que persiguen. La IA generativa no pasa inadvertida para nadie. El potencial es enorme. Imagina que las empresas farmacéuticas aceleran el diseño de terapias genéticas, que los prestatarios tienen experiencias de conversación enriquecedoras con los proveedores de hipotecas que aprueban rápidamente sus préstamos, o que todo el mundo en cualquier lugar puede acceder a oportunidades mediante la ampliación del acceso a formación y los itinerarios educativos disponibles. Cualquier CTO o directivo de ámbitos tecnológicos debería tener muy presente los siguientes aspectos para preparase.

Céntrate en tu itinerario hacia la nube

Quieres que tus equipos se centren en resolver problemas e innovar, no en gestionar la complejidad subyacente y el coste de la infraestructura y las licencias. La nube es el catalizador de la IA generativa, ya que pone a disposición de los usuarios lagos de datos rentables, aprovisionamiento escalable, redes de alta velocidad y costes basados en el consumo.

Junto con instancias informáticas equipadas con los chipsets AWS Trainium y AWS Inferentia para optimizar el entrenamiento y las inferencias de los modelos, la nube puede ofrecer costes más bajos, mejor rendimiento y una huella de carbono mejorada en comparación con las soluciones on-premises.

Establece una base sólida para tus datos ya

Aunque es habitual hablar de la deuda tecnológica, debemos reconocer que muchas organizaciones han acumulado sin saberlo una deuda análoga con los datos. .

Esto suele deberse a la falta de calidad de los datos, a la fragmentación o compartimentación de las fuentes de datos, a la falta de conocimiento, a consideraciones iniciales inadecuadas sobre cómo deben integrarse los datos en los productos y a una cultura que habla de datos pero no los utiliza en el día a día. Ahora es el momento de poner en práctica estos fundamentos.

Piensa más allá de la tecnología

Plantéate tu postura en torno la ética, la transparencia, la atribución de datos, la seguridad y la privacidad con la IA. ¿Cómo puedes garantizar que la tecnología se utilice de forma precisa, justa y adecuada? Existen recursos y excelentes lecturas como el libro de Michael Kearns The Ethical Algorithm (El algoritmo ético), pero por sí solos no bastan.

Por ejemplo, da prioridad a la diversidad de competencias y visiones del mundo, y asegúrate de que quienes participan en la creación y el uso de modelos representan la diversidad de tus clientes; esto contribuye a garantizar la pertinencia y la identificación temprana de posibles sesgos. Facilita formación sobre estas consideraciones; incorpóralas a tus marcos de gobierno corporativo y cumplimiento e incluso a tus procesos de selección de proveedores para contar con socios que compartan los mismos valores que tú.

Mejora tus competencias y las de tu personal

La IA despierta entusiasmo y preocupación al mismo tiempo. Abre un mundo de conocimientos, innovación y eficiencia, pero hace que muchos duden sobre las implicaciones para su seguridad laboral. La continua aparición de la IA como herramienta de profundo impacto exige considerar qué competencias podrían ser menos necesarias en el futuro y cuáles se demandarán. Competencias como el pensamiento crítico y la resolución de problemas serán aún más vitales. En última instan- cia, queremos que las personas, ayudadas por la IA, resuelvan retos empresariales reales, y evalúen y cuestionen críticamente las inferencias de los modelos de aprendizaje automático.

Empieza a plantearte casos de uso

¿Qué problemas difíciles, imposibles o que requieren mucho tiempo podrían resolverse con la IA generativa? ¿Dónde tienes datos que te ayuden en este proceso? Piensa a lo grande en las oportunidades, pero empieza poco a poco con los problemas que causan trabajo diario. ¿Pueden automatizarse liberando tiempo de organización y mejorando al mismo tiempo la comprensión de la IA?

Por ejemplo, los desarrolladores pueden utilizar Amazon Code Whisperer para comprender el poder de la IA generativa a la hora de ayudar a mejorar la productividad, a la vez que hace sugerencias para utilizar APIs, programar de forma más segura, etc. Las referencias internas muestran una notable mejora del 57% en la productividad, al tiempo que aumentan la tasa de éxito en la realización de tareas.

¡Una oportunidad fantástica e inmediata de convertirte en todo un ejemplo de productividad en tu organización! Estamos en un punto de inflexión con los LLMs. A veces parece que cuanto más aprendemos sobre la IA, menos sabemos. Aborda la IA generativa con mente abierta y curiosidad, pero sin el hype. Valora de forma crítica todo lo que leas y no pienses que habrá un único modelo óptimo para su adopción. El mejor enfoque es reconocer que los distintos FMs abordarán necesidades diferentes. Esto democratiza el acceso para todos los agentes, permitiendo así la adopción de FMs de código abierto.