{"id":38960,"date":"2023-09-12T12:36:26","date_gmt":"2023-09-12T11:36:26","guid":{"rendered":"https:\/\/keepler.io\/?p=38960"},"modified":"2023-11-13T12:36:48","modified_gmt":"2023-11-13T12:36:48","slug":"implementar-responsable-iagenerativa-organizacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keepler.io\/es\/2023\/09\/12\/implementar-responsable-iagenerativa-organizacion\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo implementar de manera responsable la IA Generativa en tu organizaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

La IA Generativa est\u00e1 en boca de todos y cada vez son m\u00e1s las empresas que quieren incorporarla a sus filas. La accesibilidad inmediata<\/strong> que nos proporciona esta tecnolog\u00eda hace que sea diferente a todas sus predecesoras. A diferencia de otras herramientas tecnol\u00f3gicas, para usarla, interactuar con ella y obtener valor, no necesitamos conocimientos ni certificaciones<\/strong>. Pr\u00e1cticamente cualquier persona puede utilizarla, ya que el mecanismo es sencillo y est\u00e1 al alcance de todo el mundo. Una plataforma de IA Generativa puede dar lugar a innumerables aplicaciones para p\u00fablicos de cualquier edad o nivel educativo que tengan acceso a internet.<\/p>\n

Al haber roto esta barrera de accesibilidad, la IA Generativa se ha convertido en una tecnolog\u00eda muy atractiva para todo el mundo, y el \u00e1mbito corporativo no es menos. Sus usos son muy variados y nos puede ayudar a optimizar tareas<\/strong>, procesos<\/strong> y crear contenido original<\/strong> entre otras cosas. Sin embargo, el hecho de que sea tan f\u00e1cil implementarla, puede conllevar riesgos a la hora de lanzarse a trabajar con ella sin ninguna preparaci\u00f3n previa. Las compa\u00f1\u00edas necesitan ser especialmente cuidadosas a la hora de introducir la IA Generativa en su negocio. Deber\u00e1n crear una estrategia s\u00f3lida de implementaci\u00f3n<\/strong> para evitar da\u00f1ar los resultados, perder dinero, o no utilizar al equipo de la mejor manera posible. La barrera de accesibilidad es menor, s\u00ed, pero el riesgo es alto.<\/p>\n

Riesgos y dificultades<\/h3>\n

Uno de los principales riesgos a tener en cuenta a la hora de implementar la IA Generativa, es lo que conocemos como Alucinaciones<\/strong> 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 m\u00e1s 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 deber\u00eda ser controvertida, puede pasar a serlo.<\/p>\n

Los modelos no son deterministas<\/strong>, no se puede determinar de manera matem\u00e1tica 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.<\/p>\n

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<\/strong>, y tampoco lo son las m\u00e1quinas necesarias para hacerlos funcionar, ya que se necesita que sean bastante robustas, ni el coste por token tampoco lo es.<\/p>\n

Best practices en GenAI<\/h3>\n

Para adoptar adecuadamente la IA Generativa en nuestro negocio debemos tener en cuenta lo siguiente:<\/p>\n

    \n
  1. Necesitamos una comprensi\u00f3n s\u00f3lida<\/strong> 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.<\/li>\n
  2. Lo siguiente es el motor de datos que proporciona la personalizaci\u00f3n y el ajuste de los datos necesarios para permitir que el modelo base utilice correctamente los datos empresariales.<\/li>\n
  3. Posteriormente, necesitamos una plataforma de desarrollo para crear aplicaciones LLM, comparar indicaciones y variantes de modelos, e implementar aplicaciones en producci\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n

    Como vemos, es una tecnolog\u00eda compleja<\/strong> que requiere de un conocimiento base s\u00f3lido para entender c\u00f3mo funciona. Adem\u00e1s, por lo general, las implementaciones a nivel empresarial de la IA Generativa implican cierto grado de desarrollo interno<\/strong> de sus propias aplicaciones. Esto sirve para que las compa\u00f1\u00edas puedan personalizar y ajustar los modelos para optimizar el rendimiento de sus casos espec\u00edficos y adaptarlos lo m\u00e1ximo posible a sus necesidades. Cada negocio tiene unas necesidades \u00fanicas<\/strong> que requieren un gran ajuste y una ingenier\u00eda r\u00e1pida de los modelos de cimentaci\u00f3n base. Los modelos comerciales y de c\u00f3digo abierto son muy generales, para los casos de uso empresarial se quedan cortos, ya que requieren un conocimiento del dominio o de los datos espec\u00edficos de la empresa. Por eso es necesaria una estrategia de implementaci\u00f3n s\u00f3lida.<\/p>\n

    \u00bfC\u00f3mo se puede empezar a crear esta estrategia?<\/p>\n

      \n
    1. En primer lugar, es muy dif\u00edcil integrar algo si no se habla o se ense\u00f1a a los equipos<\/strong>. Se necesitan tener en cuenta m\u00faltiples factores y llevar a cabo una serie de pasos para ser responsable en la instalaci\u00f3n. No siempre los equipos est\u00e1n al tanto de todo eso, por eso es necesario capacitarles.<\/li>\n
    2. Tambi\u00e9n se debe implementar una estrategia tecnol\u00f3gica s\u00f3lida<\/strong>. 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 qu\u00e9 opci\u00f3n es m\u00e1s 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.<\/li>\n
    3. Las compa\u00f1\u00edas deben asegurar que sus modelos funcionan de manera responsable<\/strong> y transparente<\/strong>. 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 \u00e9ticos y las regulaciones gubernamentales.<\/li>\n<\/ol>\n

      Los \u00faltimos meses han sido un per\u00edodo muy emocionante de innovaci\u00f3n y experimentaci\u00f3n con la IA Generativa. Ahora es el turno de las empresas de lidiar con la competici\u00f3n habitual mientras se preocupan por implementar de manera responsable y efectiva esta tecnolog\u00eda. Como hemos visto, es un proceso que presenta desaf\u00edos complejos para cualquier empresa, pero con una estrategia y un plan s\u00f3lidos, deber\u00edan sentirse bien posicionadas para convertirse en pioneras<\/strong> en el uso de IA Generativa.<\/p>\n

      La integraci\u00f3n de la IA Generativa en las compa\u00f1\u00edas debe darse de una forma natural y mediante un proceso org\u00e1nico. As\u00ed se mejorar\u00e1 la experiencia de la propia compa\u00f1\u00eda, de los trabajadores, e incluso de los clientes.<\/p>\n

       <\/p>\n

      Imagen: Unsplash | Mojahid Mottakin<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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