La inteligencia artificial (IA), y especialmente la inteligencia artificial generativa (IAG), se han convertido en un factor clave para la transformación digital de las organizaciones, al ofrecer soluciones innovadoras que mejoran la eficiencia, la productividad, la competitividad y la experiencia de los usuarios. Sin embargo, la adopción de la IA y la IAG no está exenta de desafíos, que hacen que en la actualidad sólo un reducido número de organizaciones hayan conseguido adoptar a escala la IAG y generar un valor de negocio cuantificable. Según McKinsey sólo un 11% de las organizaciones han alcanzado este estado [1] , mientras que la gran mayoría por el momento no van más allá de la fase de elaboración de pruebas de concepto aisladas con un impacto limitado en su negocio.
Algunos de los principales desafíos que se presentan a la hora de adoptar a escala la IAG son:
- Cultura y mentalidad de laboratorio: Es habitual que los desarrolladores se centren en experimentar con tecnologías y algoritmos sin tener en cuenta las necesidades reales de los usuarios o los requisitos del negocio. Esta forma de trabajar puede generar soluciones innovadoras, pero también dificultar el éxito de la iniciativa, ya que se corre el riesgo de crear productos que no resuelven problemas reales, o que no se integren con los sistemas existentes. Por eso, es importante que los equipos de desarrollo adopten una mentalidad más orientada al usuario y al valor, y que se coordinen con otras áreas de la organización para garantizar el alineamiento estratégico y la viabilidad de las soluciones de inteligencia artificial.
- Foco únicamente en la tecnología: La rápida evolución de las tecnologías existentes en el ámbito de la IAG exige un gran esfuerzo a los equipos de desarrollo para mantenerse al día sobre el estado del arte de la tecnología y las diferentes alternativas existentes. Es importante evitar que los equipos se centren únicamente en los aspectos técnicos, y que pongan foco también en explorar sus potenciales usos y en el valor añadido para los usuarios o el negocio.
- Falta de sensibilidad acerca de seguridad, marco legal y uso ético: Es necesario evitar situaciones que puedan generar desconfianza, rechazo o consecuencias legales si el contenido generado por los sistemas de IAG no respeta los derechos de autor, la privacidad, la veracidad o los valores de los usuarios y la sociedad. Por lo tanto, es necesario establecer unos principios y unas normas claras que garanticen el uso responsable y seguro de la IA Generativa, así como educar y sensibilizar a los usuarios sobre sus ventajas y limitaciones.
- Estructura de talento incompleta: Además de personal técnico, como ingenieros de datos o ingenieros en IA, también es necesario incorporar a los equipos personal con conocimiento de los dominios de negocio, como por ejemplo los ámbitos de ventas o cadena de suministro, que puedan entender las necesidades de los usuarios, definir los casos de uso, evaluar el impacto y gestionar el cambio cultural.
- Falta de gestión de cambio cultural: Es necesario comunicar de forma clara y transparente los objetivos, los beneficios y los riesgos de la IA Generativa, así como involucrar a los usuarios en el diseño, el desarrollo y la evaluación de las soluciones. También es importante fomentar una cultura de aprendizaje continuo, proporcionar formación, apoyo y motivación a los usuarios para que puedan adaptarse a los nuevos procesos, roles y responsabilidades que implica la IAG.
En DXC Technology tenemos como prioridad ayudar a nuestros clientes a superar estos obstáculos y acelerar el proceso de implementación de la IAG y generación de valor en sus organizaciones, y para ello adoptamos un modelo de propuesta de valor basado en el uso de principios de ingeniería de plataformas, o “Platform Engineering”, aplicados en el ámbito de la IAG. Las plataformas de IAG proporcionan los elementos de desarrollo y gestión comunes a todos los proyectos, y facilitan el desarrollo de casos de uso a partir de dichos elementos. El objetivo último es minimizar el tiempo que transcurre desde que se define un caso de uso hasta que éste puede ser desplegado en un entorno productivo y ser utilizado por los usuarios, y para ello la plataforma proporciona un entorno de trabajo estandarizado, que permite desarrollar las soluciones con eficiencia, consistencia y calidad. Con este enfoque dotamos a las organizaciones de herramientas para afrontar los desafíos descritos y acelerar la adopción a escala de la IAG, facilitando que se consigan los siguientes beneficios:
- Foco en los casos de uso: El equipo de desarrollo de la Plataforma de IAG se centra en los aspectos técnicos como la gestión de costes, la observabilidad, el aseguramiento de calidad, la integración y el despliegue continuos (CI/CD), y en el desarrollo de componentes comunes y reutilizables, habilitando a equipos multidisciplinares de desarrollo de casos de uso para trabajar de un modo más eficiente y con más foco en los requisitos de negocio.
- Seguridad y gobernanza: La plataforma permite catalogar los casos de uso en función del marco regulatorio vigente, y gestionar la seguridad de acceso a la información, los costes, la disponibilidad de los servicios, la observabilidad, la trazabilidad, la gestión de errores, así como la gestión de prompts y la recogida de feedback de los usuarios para cada respuesta.
- Adaptabilidad: La rápida evolución de las diferentes tecnologías disponibles en el ámbito de la IAG dificulta decidir por qué tipo de modelos utilizar (open source o propietarios, on-premise o en la nube, etc.), y por ello es importante que la plataforma facilite la utilización del modelo más apropiado en términos de coste, rendimiento y precisión para cada caso de uso y en cada momento.
- Aceleración de la innovación: A medida que se desarrollan soluciones cada vez más sofisticadas para implementar nuevos casos de uso, las nuevas mejoras y avances en la plataforma y sus componentes beneficiarán también de manera inmediata a todos los casos de uso desarrollados con anterioridad y que estén desplegados sobre la plataforma. De este modo se consigue también una gestión más eficiente de la deuda técnica que pudiese existir.
Este planteamiento se materializa en la práctica en la plataforma Quercus, que DXC comercializa y desarrolla en colaboración con Ferrovial y Microsoft [2], y con la que se proporciona la capacidad de acelerar la adopción a escala de la IAG en corporaciones dando autonomía a cualquier equipo de la organización para desarrollar sus propios casos de uso personalizados, de manera inmediata y en un entorno gestionado y gobernado.
Para afrontar los desafíos de estructura de talento y cambio cultural, nuestras áreas de Consulting y Data&AI trabajan conjuntamente a la hora de abordar iniciativas de IAG en nuestros clientes, centrándose en el “para qué” y en el “cómo” respectivamente. Desde el área de Consulting, se complementan plataformas como Quercus con un marco de adopción de la IA y la IAG al que llamamos DAIA, que incluye aspectos como la educación y sensibilización de los usuarios, la evaluación de madurez y capacidades existentes en la organización, desarrollo de una estrategia personalizada, identificación de casos de uso, establecimiento de un modelo operativo, gestión de la gobernanza, análisis del retorno y gestión del cambio y cultura organizacional.
El camino para la generación de valor cuantificable y a escala en las organizaciones gracias a la IA y la IAG no ha hecho más que comenzar, por lo que estamos convencidos de que la clave del éxito es comprender los desafíos existentes, contar con una estrategia eficaz para afrontarlos y con capacidades técnicas para implementar en la práctica dicha estrategia. Con Quercus y DAIA hemos dado un primer paso que nos permite mirar al futuro con gran ilusión y optimismo.
Andrés García-Rodeja, Data & AI Iberia Lead en DXC Technology
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