Puntos clave para conseguir una compañía impulsada por la IA
- Proceso de IA Discovery: Permite identificar y validar escenarios de negocio donde la IA Gen tiene un impacto positivo. A partir de esta identificación, se establece una hoja de ruta para su implementación.
- Pasar de la PoC a producción: Antes de plantearnos grandes proyectos de implantación de la IA en nuestros procesos corporativos, deberemos siempre, realizar una prueba. Los sistemas de IA son complejos, como lo son nuestros procesos corporativos, por lo que es vital invertir primero en pequeñas pruebas de concepto o MVP, que nos permitan validar la tecnología, y sobre todo, validar que esta, aplicada a un caso de uso concreto dentro de nuestro negocio, aporta valor. Es a partir de ese momento, cuando ha quedado demostrado el ROI de aplicar esta tecnología en un proceso concreto, cuando podremos plantearnos la subida de esta tecnología a un proceso productivo.
- Arquitectura de referencia: La arquitectura de referencia nos permitirá dar sentido y coherencia a todos los puntos mencionados anteriormente. Se trata de la creación de un marco de desarrollo que nos ofrece un gobierno total de la IA y sobre el que construiremos todas nuestras soluciones, permitiendo una fácil interacción entre modelos y tecnologías y acelerando el desarrollo y la interrelación entre modelos y líneas de negocio. Las ventajas que ofrece disponer de una arquitectura de referencia son las siguientes:
a. Centralización y accesibilidad: La arquitectura permite consolidar los datos de diferentes fuentes en un único repositorio centralizado, facilitando el acceso y la gestión de los mismos. Esto reduce la redundancia, evita duplicidades y asegura que todos los modelos y tecnologías trabajen con datos actualizados y consistentes.
b. Calidad y gobernanza de datos: Implementa mecanismos para asegurar la calidad de los datos mediante procesos automáticos de limpieza, validación y estandarización. Además, facilita la gobernanza de datos, permitiendo la trazabilidad, la auditoría, la gestión de solicitudes por parte de los equipos de negocio y el cumplimiento de normativas y políticas internas.
c. Interoperabilidad: Gracias a la estandarización de formatos y protocolos, la arquitectura permite una fácil integración y comunicación entre diferentes sistemas y plataformas. Esto asegura que los datos puedan ser compartidos y utilizados de manera eficiente por distintos modelos y líneas de negocio.
d. Seguridad y privacidad: Incorpora medidas avanzadas de seguridad para proteger los datos contra accesos no autorizados y ciberamenazas. Además, asegura el cumplimiento de las normativas de privacidad y protección de datos, garantizando que la información sensible sea manejada adecuadamente.
e. Optimización del rendimiento: Utiliza tecnologías avanzadas de almacenamiento y procesamiento que permiten manejar grandes volúmenes de datos y realizar análisis complejos en tiempo real. Esto mejora el rendimiento y la capacidad de respuesta de los sistemas, facilitando la toma de decisiones basadas en datos.
f. Elasticidad y escalabilidad: La arquitectura está diseñada para escalar automáticamente en función de la demanda, ajustando los recursos utilizados para el procesamiento y almacenamiento de datos. Esto asegura un uso eficiente de los recursos y permite manejar picos de demanda sin comprometer el rendimiento.
g. Productividad y eficiencia: Proporciona herramientas y frameworks que facilitan el desarrollo, prueba y despliegue de modelos de IA, asegurando que estos puedan acceder y utilizar los datos de manera eficiente. Esto acelera el ciclo de vida del desarrollo de modelos y permite una rápida adaptación a cambios en los requisitos de negocio.
h. Gestión de costes de infraestructura: La arquitectura autoescala, permitiendo que los costes se ajusten al uso. Es elástica y se reduce cuando hay poca demanda, evitando duplicidades.
i. Observabilidad: Capacidad de monitorear, entender y optimizar continuamente el rendimiento, la calidad y la seguridad de los sistemas. Permite sacar respuestas y conclusiones, que son fundamentales para poder corregir y mejorar el modelo de forma constante.
j. Independizar procesos de negocio de artefactos tecnológicos: Estandarización de cómo hacer acciones concretas asilando a los procesos de la tecnología sobre la que tienen que ejecutar.
- Centro de Excelencia IA (CoE IA): El Centro de Excelencia en IA generativa es el organismo que lidera la innovación y adopción en tecnologías de IA, liderando y llevando a cabo todos los puntos mencionados anteriormente. Desarrolla soluciones avanzadas y promueve prácticas éticas y seguras en toda la organización. Entre sus principales funciones destaca:
a. Liderazgo organizacional: Está formado por líderes con experiencia en IA y gestión para impulsar la colaboración departamental.
b. Formación de equipos y empleados: Forma a los empleados con habilidades en datos, software, ética y gestión, asegurando su actualización constante en IA.
c. Seguridad y privacidad: Mantiene los datos accesibles y seguros, cumpliendo con regulaciones de privacidad y seguridad.
d. Tecnología e infraestructura: Invierte en la tecnología necesaria y se encarga de gestionar, administrar y mejorar la arquitectura marco de referencia anteriormente mencionada y las herramientas adecuadas para explotar la IA generativa.
e. Discovery: Identifica y validar escenarios de negocio donde la IA Gen tiene un impacto positivo, siguiendo los pasos mencionados en uno de los puntos anteriores.
f. MVP o PoC: Implementa prototipos para validar la IA generativa y mejorar estrategias para proyectos mayores.
g. Deployment: Lidera los proyectos de adopción de IAGen dentro de los procesos corporativos.
h. Ética en IA: Desarrolla un marco ético para el uso responsable de la IA, considerando el sesgo de datos y transparencia.
i. State of the art: Colabora con empresas externas para estar al día de avances en IA.
j. Impacto y escalabilidad: Establece métricas para evaluar y escalar soluciones de IA en la organización.
k. Comunicación organizacional: Promueve una cultura innovadora comunicando los logros de la empresa en la adopción de la IA generativa.
