Punts clau per implementar una estratègia IA exitosa a la teva companyia

Punts clau per aconseguir una companyia impulsada per la IA: framework d’adopció IA 

1. Procés de IA Discovery: Permet identificar i validar escenaris de negoci on la IA generativa té un impacte positiu. A partir d’aquesta identificació, s’estableix un full de ruta per a la seva implementació.
2. Passar de la PoC a producció: Abans de plantejar-nos grans projectes d’implantació de la IA en els nostres processos corporatius, haurem sempre de testejar-los. Els sistemes de IA són complexos, com ho són els nostres processos corporatius, per la qual cosa és vital invertir primer en petites proves de concepte o MVP, que ens permetin validar la tecnologia, i sobretot, validar que aquesta, aplicada a un cas d’ús concret dins del nostre negoci, aporta valor. És a partir d’aquest moment, quan ha quedat demostrat el ROI d’aplicar aquesta tecnologia en un procés concret, quan podrem plantejar-nos la pujada d’aquesta tecnologia a un procés productiu. 
3. Arquitectura de referència: L’arquitectura de referència ens permetrà donar sentit i coherència a tots els punts esmentats anteriorment. Es tracta de la creació d’un marc de desenvolupament que ens ofereix un govern total de la IA i sobre el qual construirem totes les nostres solucions, permetent una fàcil interacció entre models i tecnologies, accelerant-ne el desenvolupament. Els avantatges que ofereix disposar d’una arquitectura de referència són les següents: 

a. Centralització i accessibilitat: L’arquitectura permet consolidar les dades de diferents fonts en un únic repositori centralitzat, facilitant l’accés i la gestió d’aquestes. Això redueix la redundància, evita duplicitats i assegura que tots els models i tecnologies treballin amb dades actualitzades i consistents. 

b. Qualitat i governança de dades: Implementa mecanismes per assegurar la qualitat de les dades mitjançant processos automàtics de neteja, validació i estandardització. A més, facilita la governança de dades, permetent la traçabilitat, l’auditoria, la gestió de sol·licituds per part dels equips de negoci i el compliment de normatives i polítiques internes. 

c. Interoperabilitat: Gràcies a l’estandardització de formats i protocols, l’arquitectura permet una fàcil integració i comunicació entre diferents sistemes i plataformes. Això assegura que les dades puguin ser compartides i utilitzades de manera eficient per diferents models i línies de negoci. 

d. Seguretat i privacitat: Incorpora mesures avançades de seguretat per protegir les dades contra accessos no autoritzats i ciber amenaces. A més, assegura el compliment de les normatives de privacitat i protecció de dades, garantint que la informació sensible sigui gestionada adequadament. 

e. Optimització del rendiment: Utilitza tecnologies avançades d’emmagatzematge i processament que permeten gestionar grans volums de dades i fer anàlisis complexes en temps real. Això millora el rendiment i la capacitat de resposta dels sistemes, facilitant la presa de decisions basades en dades. 

f. Elasticitat i escalabilitat: L’arquitectura està dissenyada per escalar automàticament en funció de la demanda, ajustant els recursos utilitzats per al processament i emmagatzematge de dades. Això assegura un ús eficient dels recursos i permet gestionar pics de demanda sense comprometre el rendiment. 

g. Productivitat i eficiència: Proporciona eines i frameworks que faciliten el desenvolupament, prova i desplegament de models de IA, assegurant que aquests puguin accedir i utilitzar les dades de manera eficient. Això accelera el cicle de vida del desenvolupament de models i permet una ràpida adaptació a canvis en els requisits de negoci. 

h. Gestió de costos d’infraestructura: L’arquitectura autoescala, permetent que els costos s’ajustin a l’ús. És elàstica i es redueix quan hi ha poca demanda. 

i. Observabilitat: Capacitat de monitorar, entendre i optimitzar contínuament el rendiment, la qualitat i la seguretat dels sistemes. Permet treure respostes i conclusions, que són fonamentals per poder corregir i millorar el model de manera constant. 

j. Independitzar processos de negoci d’artefactes tecnològics: Estandardització de com fer accions concretes aïllant els processos de la tecnologia sobre la qual han d’executar. 

4. Centre d’Excel·lència IA (CoE IA): El Centre d’Excel·lència en IA generativa és l’organisme que lidera la innovació i adopció en tecnologies de IA, liderant i portant a terme tots els punts esmentats anteriorment. Desenvolupa solucions avançades i promou pràctiques ètiques i segures a tota l’organització. Entre les seves principals funcions destaca: 

a. Lideratge organitzacional: Està format per líders amb experiència en IA i gestió per impulsar la col·laboració departamental. 

b. Formació d’equips i empleats: Forma els empleats amb habilitats en dades, software, ètica i gestió, assegurant la seva actualització constant en IA. 

c. Seguretat i privacitat: Manté les dades accessibles i segures, complint amb regulacions de privacitat i seguretat. 

d. Tecnologia i infraestructura: Inverteix en la tecnologia necessària i s’encarrega de gestionar, administrar i millorar l’arquitectura marc de referència esmentada anteriorment i les eines adequades per explotar la IA generativa. 

e. Discovery: Identifica i valida escenaris de negoci on l’IA Generativa té un impacte positiu, seguint els passos esmentats en un dels punts anteriors. 

f. MVP o PoC: Implementa prototips per validar la IA generativa aplicada a casos d’ús concrets i millorar estratègies per a projectes més grans. 

g. Deployment: Lidera els projectes d’adopció de IA Generativa dins dels processos corporatius. 

h. Ètica en IA: Desenvolupa un marc ètic per a l’ús responsable de la IA, considerant el biaix de dades i la transparència. 

i. State of the art: Col·labora amb empreses externes per estar al dia dels avenços en IA. 

j. Impacte i escalabilitat: Estableix mètriques per avaluar i escalar solucions de IA a l’organització. 

j. Comunicació organitzacional: Promou una cultura innovadora comunicant els èxits de l’empresa en l’adopció de la IA generativa.