¿Qué es la IA empresarial?

Al implementar la IA empresarial, puede resolver desafíos que antes no tenían solución. Ayuda a impulsar nuevas fuentes de ingresos y eficiencias en las grandes organizaciones.

Impulse la innovación

Las grandes empresas suelen tener varios cientos de equipos empresariales, pero no todas tienen el presupuesto y los recursos necesarios para adquirir conocimientos de ciencia de datos. La IA a escala empresarial permite a los líderes democratizar las tecnologías de inteligencia artificial y machine learning (IA/ML) y hacerlas más accesibles para toda la empresa. Cualquier miembro de la organización puede sugerir, experimentar e incorporar herramientas de IA en sus procesos empresariales. Los expertos en el dominio con conocimientos empresariales pueden contribuir a los proyectos de IA y liderar la transformación digital.

Mejore la gobernanza

Los enfoques aislados para el desarrollo de la IA proporcionan una visibilidad y una gobernanza limitadas. Los enfoques aislados reducen la confianza de las partes interesadas y limitan la adopción de la IA, especialmente en las predicciones críticas para la toma de decisiones.

La IA empresarial aporta transparencia y control al proceso. Las organizaciones pueden controlar el acceso a los datos confidenciales de acuerdo con los requisitos reglamentarios y, al mismo tiempo, fomentar la innovación. Los equipos de ciencia de datos pueden utilizar enfoques de IA explicables para aportar transparencia a la toma de decisiones de IA y aumentar la confianza de los usuarios finales.

Reduzca los costos

La gestión de costos de los proyectos de IA requiere un control cuidadoso del esfuerzo de desarrollo, el tiempo y los recursos informáticos, especialmente durante el entrenamiento. Una estrategia de IA empresarial puede automatizar y estandarizar los esfuerzos de ingeniería repetitivos dentro de la organización. Los proyectos de IA obtienen un acceso centralizado y escalable a los recursos informáticos y, al mismo tiempo, garantizan que no se superpongan ni desperdicien. Puede optimizar la asignación de recursos, reducir los errores y mejorar la eficiencia de los procesos a lo largo del tiempo.

Incremente la productividad

Al automatizar las tareas rutinarias, la IA puede reducir la pérdida de tiempo y liberar recursos humanos para un trabajo más creativo y productivo. Agregar inteligencia al software empresarial también puede aumentar la velocidad de las operaciones empresariales y reducir el tiempo necesario entre las diferentes etapas de cualquier actividad empresarial. Un plazo más corto desde el diseño hasta la comercialización o desde la producción hasta la entrega puede proporcionar un retorno inmediato de la inversión.

El despliegue exitoso de la IA empresarial requiere que las organizaciones implementen lo siguiente.

Administración de datos

Los proyectos de IA requieren un acceso fácil y seguro a los activos de datos empresariales. Las organizaciones deben desarrollar sus procesos de ingeniería de datos, ya sea el procesamiento de datos en streaming o por lotes, la malla de datos o el almacenamiento de datos. Deben garantizar que existan sistemas como los catálogos de datos para que los científicos de datos puedan encontrar y utilizar rápidamente los conjuntos de datos que necesitan. Los mecanismos de gobernanza de datos centralizados regulan el acceso a los datos y respaldan la gestión de riesgos sin crear obstáculos innecesarios en la recuperación de datos.

Infraestructura de entrenamiento de modelos

Las organizaciones deben establecer una infraestructura centralizada para crear y entrenar modelos de machine learning nuevos y existentes. Por ejemplo, la ingeniería de características implica extraer y transformar variables o características, como listas de precios y descripciones de productos, a partir de datos sin procesar para el entrenamiento. Un almacén de características centralizado permite que diferentes equipos colaboren, lo que promueve la reutilización y evita los silos con esfuerzos de trabajo duplicados.

Del mismo modo, se necesitan sistemas que admitan la generación aumentada por recuperación (RAG) para que los equipos de ciencia de datos puedan adaptar los modelos de IA existentes con datos empresariales internos. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se entrenan en grandes volúmenes de datos y utilizan miles de millones de parámetros para generar resultados originales. Puede usarlos para tareas como responder preguntas, traducir idiomas y procesar lenguaje natural. RAG extiende las ya poderosas capacidades de los LLM a dominios específicos o a la base de conocimientos interna de una organización, todo ello sin la necesidad de volver a entrenar el modelo.

Registro central de modelos

Un registro central de modelos es un catálogo empresarial para modelos de machine learning y LLM creados y entrenados en diferentes unidades de negocio. Permite el control de versiones de modelos, lo que facilita que los equipos realicen muchas tareas:

• realizar un seguimiento de las iteraciones de los modelos a lo largo del tiempo,
• comparar el rendimiento entre diferentes versiones,
• asegúrese de que los despliegues utilicen las versiones más eficaces y actualizadas.

Los equipos también pueden mantener registros detallados de los metadatos del modelo, incluidos los datos de entrenamiento, los parámetros, las métricas de rendimiento y los derechos de uso. Esto mejora la colaboración entre los equipos y agiliza la gobernanza, el cumplimiento y la auditabilidad de los modelos de IA.

Implementación de modelos

Prácticas como MLOps y LLMOps introducen la eficiencia operativa para el desarrollo de la IA empresarial. Aplican los principios de DevOps a los desafíos únicos de la IA y el machine learning.

Por ejemplo, puede automatizar varias etapas del ciclo de vida de ML y LLM, como la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, las pruebas y el despliegue, para reducir los errores manuales. La creación de canales operativos de ML y LLM facilita la integración y la entrega continuas (CI/CD) de los modelos de IA. Los equipos pueden iterar y actualizar rápidamente los modelos en función de los comentarios en tiempo real y los requisitos cambiantes.

Monitoreo de modelos

El monitoreo es crucial para gestionar los modelos de IA, ya que garantiza la fiabilidad, la precisión y la relevancia del contenido generado por la IA a lo largo del tiempo. Los modelos de IA son propensos a alucinar o, en ocasiones, a generar información inexacta. La salida del modelo también puede volverse irrelevante debido a la evolución de los datos y los contextos.

Las organizaciones deben implementar mecanismos human in the loop (intervención humana) para gestionar eficazmente los resultados del LLM. Los expertos en el dominio evalúan periódicamente los resultados de la IA para garantizar su precisión y adecuación. Al utilizar los comentarios en tiempo real de los usuarios finales, las organizaciones pueden mantener la integridad del modelo de IA y garantizar que satisfaga las necesidades cambiantes de las partes interesadas.