Cómo implementar de manera responsable la IA Generativa en tu organización

La IA Generativa está en boca de todos y cada vez son más las empresas que quieren incorporarla a sus filas. La accesibilidad inmediata que nos proporciona esta tecnología hace que sea diferente a todas sus predecesoras. A diferencia de otras herramientas tecnológicas, para usarla, interactuar con ella y obtener valor, no necesitamos conocimientos ni certificaciones. Prácticamente cualquier persona puede utilizarla, ya que el mecanismo es sencillo y está al alcance de todo el mundo. Una plataforma de IA Generativa puede dar lugar a innumerables aplicaciones para públicos de cualquier edad o nivel educativo que tengan acceso a internet.

Al haber roto esta barrera de accesibilidad, la IA Generativa se ha convertido en una tecnología muy atractiva para todo el mundo, y el ámbito corporativo no es menos. Sus usos son muy variados y nos puede ayudar a optimizar tareas, procesos y crear contenido original entre otras cosas. Sin embargo, el hecho de que sea tan fácil implementarla, puede conllevar riesgos a la hora de lanzarse a trabajar con ella sin ninguna preparación previa. Las compañías necesitan ser especialmente cuidadosas a la hora de introducir la IA Generativa en su negocio. Deberán crear una estrategia sólida de implementación para evitar dañar los resultados, perder dinero, o no utilizar al equipo de la mejor manera posible. La barrera de accesibilidad es menor, sí, pero el riesgo es alto.

Riesgos y dificultades

Uno de los principales riesgos a tener en cuenta a la hora de implementar la IA Generativa, es lo que conocemos como Alucinaciones de los Modelos de Lenguaje (LLM). Esto sucede cuando los modelos intentan responder una pregunta y, aunque no conozcan la respuesta, van a crear una. Esto puede ser bueno si queremos utilizar el modelo de una forma más creativa o subjetiva, pero si buscamos una respuesta concreta que sea correcta, puede suponer un problema. Si, por ejemplo, una empresa introduce un chatbot de Q&A en su web y un cliente hace una pregunta cuya respuesta no se encuentra entre los documentos con los que se ha entrenado a la IA, no podemos asegurar que el modelo no vaya a crear una respuesta de la nada. Una respuesta que no debería ser controvertida, puede pasar a serlo.

Los modelos no son deterministas, no se puede determinar de manera matemática las respuestas que va a dar. Se deben poner nuevas pautas y barreras para garantizar que el modelo se comporte como se espera, y esto no es algo sencillo.

El coste es probablemente otra de las variables a tener en cuenta antes de implementar la IA Generativa en un negocio. Los modelos no son baratos, y tampoco lo son las máquinas necesarias para hacerlos funcionar, ya que se necesita que sean bastante robustas, ni el coste por token tampoco lo es.

Best practices en GenAI

Para adoptar adecuadamente la IA Generativa en nuestro negocio debemos tener en cuenta lo siguiente:

1. Necesitamos una comprensión sólida de lo que es en su conjunto la IA Generativa. En la base encontramos los modelos base, como el GPT-4 o el PaLM 2. Estos modelos nos proporcionan las capacidades fundamentales para las aplicaciones de IA Generativa.
2. Lo siguiente es el motor de datos que proporciona la personalización y el ajuste de los datos necesarios para permitir que el modelo base utilice correctamente los datos empresariales.
3. Posteriormente, necesitamos una plataforma de desarrollo para crear aplicaciones LLM, comparar indicaciones y variantes de modelos, e implementar aplicaciones en producción.

Como vemos, es una tecnología compleja que requiere de un conocimiento base sólido para entender cómo funciona. Además, por lo general, las implementaciones a nivel empresarial de la IA Generativa implican cierto grado de desarrollo interno de sus propias aplicaciones. Esto sirve para que las compañías puedan personalizar y ajustar los modelos para optimizar el rendimiento de sus casos específicos y adaptarlos lo máximo posible a sus necesidades. Cada negocio tiene unas necesidades únicas que requieren un gran ajuste y una ingeniería rápida de los modelos de cimentación base. Los modelos comerciales y de código abierto son muy generales, para los casos de uso empresarial se quedan cortos, ya que requieren un conocimiento del dominio o de los datos específicos de la empresa. Por eso es necesaria una estrategia de implementación sólida.

¿Cómo se puede empezar a crear esta estrategia?

1. En primer lugar, es muy difícil integrar algo si no se habla o se enseña a los equipos. Se necesitan tener en cuenta múltiples factores y llevar a cabo una serie de pasos para ser responsable en la instalación. No siempre los equipos están al tanto de todo eso, por eso es necesario capacitarles.
2. También se debe implementar una estrategia tecnológica sólida. Escoger el proveedor en la nube del modelo adecuado es un paso fundamental. Los tres proveedores (AWS, Google y Azure) tienen su propia oferta, se trata de hacer un estudio acerca de qué opción es más beneficiosa para los objetivos de negocio. Por eso, es necesario tener muy claros los objetivos y lo que se pretende conseguir con la IA Generativa.
3. Las compañías deben asegurar que sus modelos funcionan de manera responsable y transparente. Las empresas que implementan la gobernanza en sus iniciativas de IA pueden verse beneficiados en varios aspectos. Pueden detectar y mitigar mejor el riesgo del modelo al mismo tiempo que fortalecen su capacidad para cumplir con los principios éticos y las regulaciones gubernamentales.

Los últimos meses han sido un período muy emocionante de innovación y experimentación con la IA Generativa. Ahora es el turno de las empresas de lidiar con la competición habitual mientras se preocupan por implementar de manera responsable y efectiva esta tecnología. Como hemos visto, es un proceso que presenta desafíos complejos para cualquier empresa, pero con una estrategia y un plan sólidos, deberían sentirse bien posicionadas para convertirse en pioneras en el uso de IA Generativa.

La integración de la IA Generativa en las compañías debe darse de una forma natural y mediante un proceso orgánico. Así se mejorará la experiencia de la propia compañía, de los trabajadores, e incluso de los clientes.

Imagen: Unsplash | Mojahid Mottakin