Shadow AI: Gestionando el uso no regulado de IA para impulsar el crecimiento empresarial
Las empresas están inmersas en un ciclo constante de innovación, donde la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un aliado crucial. Sin embargo, a medida que crece el entusiasmo por implementar IA para resolver problemas cotidianos y mejorar la eficiencia, ha surgido un nuevo desafío: Shadow AI. Este fenómeno, aunque menos visible, puede comprometer gravemente la seguridad y la eficiencia de las organizaciones si no se gestiona adecuadamente.
En este artículo, exploraremos Shadow AI con ideas clave de Lucas Llarul, Infrastructure & Technology Head en Huenei, quien comparte su perspectiva sobre cómo abordar este desafío.
“Shadow AI es una amenaza que puede convertirse en una oportunidad si se maneja estratégicamente”, afirma Lucas Llarul.
La naturaleza de Shadow AI: Más allá de las herramientas no autorizadas
Shadow AI refleja una tendencia en la que los empleados, en un esfuerzo por agilizar sus tareas o satisfacer necesidades específicas, recurren a herramientas de IA sin el conocimiento o la aprobación del equipo de IT. Llarul explica: “El uso de soluciones no autorizadas, incluso con la intención de mejorar la eficiencia, conlleva riesgos significativos”. Estas herramientas no monitoreadas pueden procesar información sensible sin las medidas de seguridad adecuadas, exponiendo a la organización a vulnerabilidades críticas.
Un ejemplo claro es el caso de Samsung, donde los empleados filtraron información confidencial a los servidores de OpenAI al usar ChatGPT sin autorización. “Este incidente ilustra cómo el uso no regulado de la IA puede comprometer la seguridad de la información en cualquier organización, incluso en aquellas con políticas de seguridad estrictas”, añade Lucas.
El problema no solo es técnico, sino también estratégico: cuando cada departamento selecciona sus propias soluciones de IA, se crean silos de información que interrumpen los flujos de trabajo y el intercambio de datos entre departamentos. Esto genera un caos tecnológico que es difícil y costoso de corregir.
Fragmentación de soluciones: Una barrera para el crecimiento
La fragmentación tecnológica es uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas en crecimiento. Lucas enfatiza: “Cuando las herramientas de IA no están integradas y cada equipo adopta sus propias soluciones, la empresa no puede operar de manera fluida. Esto impacta directamente en la capacidad de tomar decisiones rápidas y basadas en datos. Además, los costos asociados con el mantenimiento de tecnologías desconectadas o redundantes pueden escalar rápidamente, poniendo en peligro el crecimiento sostenible”.
La falta de cohesión tecnológica no solo frena la innovación, sino que también crea barreras para la colaboración interna, comprometiendo la competitividad de la empresa.
Evitar el caos de Shadow AI: Una estrategia proactiva
Llarul sugiere que la clave para evitar los riesgos de Shadow AI radica en adoptar una estrategia proactiva que priorice la visibilidad y el control sobre las herramientas utilizadas dentro de la empresa. “El primer paso es crear un inventario detallado de todas las herramientas de IA en uso. Esto no solo ayuda a identificar qué tecnologías están activas, sino que también aclara su propósito, lo cual es crucial para gestionar los riesgos de seguridad y garantizar que las herramientas seleccionadas realmente satisfagan las necesidades operativas”, explica.
Desde un punto de vista técnico, la participación del equipo de IT es esencial para garantizar que las soluciones de IA estén correctamente integradas en la infraestructura de la empresa y cumplan con los estándares de seguridad y cumplimiento.
Además, no se trata de prohibir herramientas no autorizadas, sino de entender por qué los empleados recurren a ellas. “Si la organización proporciona soluciones aprobadas y personalizadas que aborden las verdaderas necesidades de los equipos, se puede fomentar un entorno donde la innovación ocurra de manera controlada y sin riesgos”, añade Lucas. Al involucrar a los equipos de IT desde el principio y alinear las soluciones con los objetivos estratégicos de la empresa, es posible centralizar el control sin sofocar el dinamismo y la eficiencia.
El valor de las soluciones personalizadas en la era de la IA
Llarul destaca que la respuesta no es solo centralizar el control, sino también ofrecer alternativas personalizadas: “Desarrollar soluciones de IA a medida, adaptadas a las necesidades específicas de cada departamento, permite optimizar la tecnología sin comprometer la seguridad ni la eficiencia operativa”. Esto también ayuda a evitar problemas derivados de la fragmentación y redundancia de herramientas, fomentando la cohesión tecnológica.
“Las empresas que implementan soluciones personalizadas alineadas con sus objetivos pueden crecer sin enfrentar los desafíos que impone la fragmentación tecnológica. Un enfoque personalizado fomenta la innovación y mejora la competitividad”, añade.
Convertir Shadow AI en una oportunidad de crecimiento
Shadow AI es un desafío creciente, pero no insuperable. Lucas concluye: “Las empresas que gestionan proactivamente la implementación de la IA pueden convertir este desafío en una oportunidad para expandirse”. Al centralizar la adopción de herramientas, fomentar la personalización y promover una cultura de innovación responsable, las organizaciones estarán mejor posicionadas para aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial.
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Francisco Ferrando
Business Development Representative fferrando@huenei.com
La necesidad de talentos en IA altamente especializados es cada vez más crítica para las empresas que buscan implementar soluciones basadas en inteligencia artificial. Este entorno laboral está marcado por la creciente complejidad para identificar, atraer y retener profesionales adecuados.
En este artículo, con insights de Javier Pérez Lindo, Professional Services Manager de Huenei, exploraremos los desafíos para encontrar y retener este tipo de talento, los perfiles clave en IA, y las estrategias para mantenerse competitivos.
Evaluar el Talento Especializado: Un Desafío Interno en Constante Evolución
La rápida evolución tecnológica obliga a las empresas a no solo identificar, sino también a retener perfiles con habilidades en constante aprendizaje, ya que las tecnologías y herramientas que antes eran relevantes pueden quedar obsoletas rápidamente.
Según Javier Pérez Lindo, “es crucial que los profesionales de IA no solo dominen las soluciones actuales, sino que también tengan la capacidad de adaptarse y aprender continuamente, ya que el campo avanza a un ritmo vertiginoso”.
Además de los conocimientos técnicos, las empresas necesitan contar con evaluadores internos capacitados que comprendan las últimas tendencias y avances en IA. Estos profesionales juegan un papel clave en la identificación de talentos prometedores, evaluando con precisión sus competencias en un campo que cambia con gran rapidez.
“En Huenei, ponemos énfasis en que los evaluadores internos estén siempre actualizados, ya que esto garantiza que el proceso de selección refleje realmente las capacidades y el potencial de los candidatos”, señala Pérez Lindo.
Más Allá de la Compensación: Estrategias para Retener a los Mejores Talentos en IA
La competencia en el mercado laboral de IA es feroz, y los profesionales con experiencia suelen recibir múltiples ofertas. En este escenario, las empresas deben ir más allá de los salarios competitivos.
Las oportunidades de desarrollo profesional, acceso a proyectos innovadores y tecnologías de vanguardia son factores decisivos que pueden marcar la diferencia a la hora de atraer y retener a estos expertos. “Hoy, no basta con ofrecer un buen salario. Los profesionales buscan un entorno donde puedan crecer, innovar y ser desafiados constantemente”, destaca Pérez Lindo.
Para asegurar la retención del talento, es fundamental que los líderes de la organización también estén actualizados en las últimas tecnologías de IA. Crear un entorno de trabajo que fomente la colaboración entre profesionales que comparten un nivel similar de conocimientos y donde se apoye la innovación tecnológica es clave para mantener la motivación de los expertos.
Además, programas de capacitación continua que permitan a los empleados actualizarse con las nuevas tendencias son esenciales para garantizar su permanencia y compromiso a largo plazo.
Perfiles y Tecnologías Clave en el Desarrollo de IA
Los perfiles más demandados en IA combinan habilidades técnicas avanzadas y el dominio de tecnologías clave. El ingeniero de machine learning utiliza herramientas como TensorFlow y PyTorch para desarrollar modelos, mientras que el científico de datos trabaja con grandes volúmenes de información usando Python y Apache Spark.
Los desarrolladores de IA optimizan el código generado por IA, y los especialistas en infraestructura gestionan el despliegue eficiente en plataformas de nube como AWS y Azure. En procesamiento de lenguaje natural (NLP), tecnologías como GPT y BERT son esenciales, mientras que AutoML facilita la automatización de modelos. Estos perfiles son fundamentales para implementar soluciones de IA escalables y efectivas.
Agilidad y Flexibilidad en los Equipos Dedicados
Muchas empresas están optando por trabajar con equipos ágiles dedicados de desarrollo para enfrentar los retos del reclutamiento. Estos equipos permiten ajustar el tamaño del grupo de trabajo según las necesidades del proyecto, lo que evita largos procesos de contratación y permite a la organización concentrarse en decisiones estratégicas.
Este enfoque flexible facilita la escalabilidad, permitiendo que las empresas respondan rápidamente a los cambios en el mercado o nuevas oportunidades sin comprometer la calidad del trabajo ni sobrecargar a los recursos internos.
Como afirma Pérez Lindo, “los equipos dedicados permiten una agilidad que resulta clave en proyectos de IA, ya que puedes ajustar rápidamente según la necesidad sin perder enfoque en las prioridades estratégicas”.
Proyectos Llave en Mano: Beneficios de Externalizar el Desarrollo de IA
Externalizar proyectos de IA es una solución eficiente para las empresas que carecen de recursos internos especializados. Los proyectos llave en mano ofrecen la ventaja de implementar soluciones de IA rápidamente, con menor riesgo y control de costos. Este enfoque permite que las empresas se beneficien de la experiencia externa sin sobrecargar a su equipo.
Al externalizar, las organizaciones pueden enfocarse en áreas estratégicas de su negocio, mientras garantizan la calidad y reducen los riesgos de errores en el proceso de desarrollo de IA.
Conquistar el Futuro del Talento en IA
Buscar y retener talento especializado en IA requiere un enfoque estratégico y flexible, adaptado a las rápidas transformaciones tecnológicas. La capacidad de aprender y manejar nuevas tecnologías será crucial para las empresas que buscan aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial. “Las empresas que logren atraer talento especializado serán aquellas que promuevan un entorno dinámico y de constante innovación”, concluye Pérez Lindo.
Las empresas que ofrezcan proyectos desafiantes y adopten nuevas tecnologías atraerán a los mejores profesionales y potenciarán el desarrollo de sus equipos. La combinación de flexibilidad, equipos dedicados y externalización de proyectos permite a las organizaciones mantenerse competitivas y ágiles en un entorno en constante evolución.
Descubre cómo podemos ayudar a tu organización a aprovechar al máximo el potencial de la IA optimizando tus recursos. ¡Hablemos!
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Francisco Ferrando
Business Development Representative fferrando@huenei.com
Datos sintéticos: una nueva forma de entrenar modelos de IA
El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA) requiere grandes volúmenes de datos para alcanzar resultados precisos. Sin embargo, el uso de datos reales plantea riesgos significativos para la privacidad y el cumplimiento normativo.
Para abordar estos desafíos, los datos sintéticos se han convertido en una alternativa viable. Estos son datos generados artificialmente que imitan las características estadísticas de los datos reales, permitiendo a las organizaciones entrenar sus modelos de IA sin comprometer la privacidad de las personas ni incumplir regulaciones.
Cumplimiento normativo, privacidad y escasez de datos
El cumplimiento normativo en torno al uso de datos personales se ha vuelto cada vez más restrictivo con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) en los Estados Unidos.
Los datos sintéticos ofrecen una solución para entrenar modelos de IA sin poner en riesgo información personal, ya que no contienen datos identificables, pero siguen siendo representativos para garantizar resultados precisos.
Casos de uso de los datos sintéticos
El impacto de los datos sintéticos se extiende a diversos sectores donde la protección de la privacidad y la falta de datos reales son desafíos comunes. Veamos cómo esta tecnología está transformando algunas industrias clave:
Salud
En el sector de la salud, los datos sintéticos son cruciales para la investigación médica y el entrenamiento de modelos predictivos. Al generar datos simulados de pacientes, los investigadores pueden desarrollar algoritmos para predecir diagnósticos o tratamientos sin comprometer la privacidad de los individuos.
Los datos sintéticos replican las características necesarias para los análisis médicos sin riesgo de violaciones de privacidad.
Por ejemplo, herramientas como Synthea han generado datos clínicos sintéticos realistas, como SyntheticMass, que contiene información de un millón de residentes ficticios de Massachusetts, replicando tasas reales de enfermedades y visitas médicas.
Finanzas
En el sector financiero, los datos sintéticos permiten a las instituciones mejorar la detección de fraudes y combatir actividades ilícitas. Al generar transacciones ficticias que reflejan las reales, se pueden entrenar modelos de IA para identificar patrones sospechosos sin compartir datos sensibles de los clientes, asegurando el cumplimiento de estrictas normativas de privacidad.
Por ejemplo, JPMorgan Chase emplea datos sintéticos para evitar las restricciones internas de intercambio de datos. Esto le permite entrenar modelos de IA de manera más eficiente mientras protege la privacidad de los clientes y cumple con las regulaciones financieras.
Automotriz
Los datos sintéticos están desempeñando un papel crucial en el desarrollo de vehículos autónomos al crear entornos de conducción virtuales. Estos conjuntos de datos permiten entrenar modelos de IA en escenarios que serían difíciles o peligrosos de replicar en el mundo real, como condiciones climáticas extremas o comportamientos inesperados de los peatones.
Un ejemplo destacado es Waymo, que utiliza datos sintéticos para simular escenarios de tráfico complejos. Esto les permite probar y entrenar sus sistemas autónomos de manera segura y eficiente, reduciendo la necesidad de pruebas físicas costosas y que consumen mucho tiempo.
Generación y uso de datos sintéticos
La generación de datos sintéticos se basa en técnicas avanzadas como redes generativas antagónicas (GANs), algoritmos de aprendizaje automático y simulaciones por computadora. Estos métodos permiten a las organizaciones crear conjuntos de datos que reflejan escenarios del mundo real, al mismo tiempo que se preserva la privacidad y se reduce la dependencia de fuentes de datos sensibles o escasas.
Los datos sintéticos también pueden escalarse de manera eficiente para satisfacer las necesidades de grandes modelos de IA, lo que permite una generación rápida y rentable de datos para diversos casos de uso.
Por ejemplo, plataformas como NVIDIA DRIVE Sim utilizan estas técnicas para crear entornos virtuales detallados destinados al entrenamiento de vehículos autónomos. Al simular desde condiciones meteorológicas adversas hasta escenarios complejos de tráfico urbano, NVIDIA facilita el desarrollo y la optimización de tecnologías de IA sin depender de pruebas físicas costosas.
Desafíos y limitaciones los datos sintéticos
Uno de los principales retos es garantizar que los datos generados representen con precisión las características de los datos reales. Si no son lo suficientemente representativos, los modelos entrenados podrían fallar al enfrentarse a datos reales. Además, los sesgos presentes en los datos originales pueden replicarse en los datos sintéticos, lo que afecta la precisión de las decisiones automatizadas.
Esto requiere una supervisión constante para detectar y corregir esos sesgos. A pesar de ser útiles en entornos controlados, los datos sintéticos no siempre capturan la complejidad del mundo real, lo que limita su efectividad en escenarios dinámicos o complejos.
Para organizaciones en estos sectores, contar con un socio tecnológico especializado puede ser clave para encontrar soluciones efectivas y adaptadas a sus necesidades.
El creciente papel de los datos sintéticos
Los datos sintéticos son solo una de las herramientas disponibles para proteger la privacidad mientras se entrena IA. Otras formas incluyen el uso de técnicas de anonimización de datos, donde se eliminan detalles personales sin perder información relevante para el análisis.
También están ganando relevancia enfoques como el aprendizaje federado, que permite entrenar modelos de IA utilizando datos descentralizados sin necesidad de moverlos a una ubicación central. Además, el potencial de los datos sintéticos se extiende más allá del entrenamiento de modelos.
Estos datos pueden utilizarse para mejorar la validación y prueba de software, simular mercados y comportamientos de usuarios, o incluso para el desarrollo de aplicaciones en inteligencia artificial explicativa, donde los modelos son capaces de justificar sus decisiones en base a escenarios generados artificialmente.
A medida que las técnicas para generar y controlar datos sintéticos continúan evolucionando, estos datos desempeñarán un rol aún más importante en el desarrollo de soluciones de IA más seguras y eficaces.
La capacidad de entrenar modelos sin comprometer la privacidad, junto con nuevas aplicaciones que aprovechan los datos generados artificialmente, permitirá a las empresas explorar nuevas oportunidades sin los riesgos asociados al uso de datos reales.
¿Estás listo para explorar cómo podemos ayudarte a proteger la privacidad y optimizar la implementación de IA en tu organización? Hablemos.
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Isabel Rivas
Business Development Representative irivas@huenei.com
Serverless: El Nuevo Paradigma para Empresas Ágiles y Competitivas
Lejos de ser una mera tendencia, la arquitectura serverless está marcando un cambio fundamental en la forma en que las empresas abordan la optimización de costos y la innovación. Esta tecnología está redefiniendo cómo las organizaciones diseñan, desarrollan y escalan sus aplicaciones, liberando recursos valiosos para enfocarse en su core business.
Alejandra Ochoa, Service Delivery Manager de Huenei, afirma: “Hoy, serverless abarca un ecosistema completo que incluye almacenamiento en la nube, APIs y bases de datos gestionadas. Esto permite a los equipos concentrarse en escribir código que realmente aporte valor al negocio, reduciendo la carga operativa y aumentando la agilidad. La capacidad de escalar automáticamente y responder rápidamente a los cambios del mercado es esencial para mantenerse competitivo en un entorno donde la velocidad y flexibilidad son cruciales.”
Ventaja Competitiva y ROI
Alejandra Ochoa destaca la importancia del modelo de costos serverless: “La precisión en la facturación que introduce serverless es revolucionaria. Al cobrar solo por el tiempo de ejecución real en milisegundos, este enfoque ‘pay-per-use’ alinea directamente los gastos con el valor generado, optimizando drásticamente el TCO (Total Cost of Ownership). Esto no solo impacta en los costos operativos, sino que también transforma la planificación financiera de las empresas, permitiendo una mayor flexibilidad y precisión en la asignación de recursos.”
Este modelo permite a las empresas escalar automáticamente durante picos de demanda sin incurrir en gastos fijos durante períodos de baja actividad, mejorando significativamente sus márgenes operativos. Esta capacidad para escalar sin esfuerzo es un factor diferenciador en términos de agilidad, permitiendo a las empresas mantenerse competitivas en mercados altamente dinámicos.
Desafíos y Consideraciones Estratégicas
Si bien serverless ofrece beneficios transformadores, es crucial abordar desafíos como la latencia en el inicio frío, el potencial vendor lock-in y la complejidad en el monitoreo. Alejandra Ochoa señala: “Estos desafíos requieren un enfoque estratégico, especialmente en lo que respecta a la elección de lenguajes de programación y plataformas.”
Por ejemplo, el tiempo de inicio en frío para funciones Java en AWS Lambda es casi tres veces más largo que para Python o Node.js, lo que es un factor importante a considerar al elegir el lenguaje de programación para cargas de trabajo críticas. Del mismo modo, en Google Cloud Functions, el tiempo de inicio en frío para funciones escritas en Go es considerablemente más largo que para funciones en Node.js o Python, lo que puede afectar el rendimiento en aplicaciones sensibles al tiempo.
“Además de los desafíos técnicos,” agrega Ochoa, “es importante considerar el impacto en el modelo operativo de TI. La transición a serverless requiere un cambio en las habilidades y roles dentro de los equipos de TI. Es crucial invertir en la formación del personal y en la adaptación de los procesos para maximizar los beneficios de esta tecnología.”
Sinergia con Tecnologías Emergentes
La convergencia de serverless con IA y edge computing está abriendo nuevas fronteras en innovación. Esta sinergia permite el procesamiento de datos en tiempo real y la implementación de soluciones de IA más ágiles y económicas, acelerando el time-to-market de productos innovadores. Además, el surgimiento de plataformas serverless especializadas en desarrollo frontend está democratizando el desarrollo full-stack y permitiendo experiencias de usuario más rápidas y personalizadas.
Ochoa ofrece una perspectiva más específica sobre esta tendencia: “En el ámbito de la IA, estamos viendo cómo serverless está transformando el despliegue de modelos de machine learning. Por ejemplo, ahora es posible implementar modelos de procesamiento de lenguaje natural que se escalan automáticamente según la demanda, reduciendo costos y mejorando la eficiencia. En cuanto al edge computing, serverless está permitiendo el procesamiento de datos IoT en tiempo real, crucial en aplicaciones como la monitorización de infraestructuras críticas o la gestión de flotas de vehículos autónomos.”
Impacto Estratégico y Casos de Uso
Serverless brilla en escenarios donde la agilidad y la escalabilidad son cruciales. Facilita la transformación de aplicaciones monolíticas en microservicios más manejables, mejorando la velocidad de desarrollo y la capacidad de respuesta al mercado. En el ámbito de IoT e IA, permite procesar eficientemente grandes volúmenes de datos y desplegar modelos de machine learning de manera más ágil.
Ochoa comparte su perspectiva sobre el impacto estratégico: “En la industria financiera, serverless está revolucionando el procesamiento de transacciones y el análisis de riesgos en tiempo real. En el sector salud, vemos un enorme potencial para el análisis de datos médicos a gran escala, lo que podría acelerar la investigación y mejorar los diagnósticos. Además, serverless está redefiniendo cómo las empresas abordan la innovación y el time-to-market. La capacidad de desplegar rápidamente nuevas funcionalidades sin preocuparse por la infraestructura está permitiendo ciclos de desarrollo más cortos y una respuesta más ágil a las demandas del mercado.”
Conclusión
La adopción de arquitecturas serverless representa una oportunidad estratégica para las empresas que buscan mantener una ventaja competitiva en la era digital. Al liberar a los equipos de las complejidades de la gestión de infraestructura, serverless permite a las organizaciones focalizarse en la innovación y en entregar valor real a sus clientes.
“Para los líderes tecnológicos, la pregunta ya no es si deben considerar serverless, sino cómo pueden implementarlo estratégicamente,” concluye Ochoa. “Esto implica no solo una evaluación técnica, sino también una consideración cuidadosa de los proveedores y tecnologías disponibles, así como una planificación para la evolución futura de la arquitectura. En Huenei, estamos comprometidos a ayudar a nuestros clientes a navegar esta transición y aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece serverless, incluyendo su integración con tecnologías emergentes como la IA y el edge computing.”
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Francisco Ferrando
Business Development Representative fferrando@huenei.com
La etapa de prueba, error y aprendizaje con la IA Generativa ha terminado. Los CIOs ahora buscan escalar la implementación de estas soluciones para obtener una ventaja competitiva real en el mercado. Sin embargo, muchos se encuentran con obstáculos que les impiden alcanzar su máximo potencial.
Los factores que pueden frenar el avance de la IA Generativa pueden englobarse en categorías que son compartidas entre organizaciones, pero la búsqueda de soluciones para los mismos debe realizarse mediante un análisis de necesidades únicas.
Comenzando por la toma de postura
El primer punto por considerar es la postura que tomará la empresa respecto de cómo abordará la incorporación de estas nuevas herramientas. Las posibilidades serán tres: el uso de herramientas preexistentes, la integración de modelos con datos propios o bien tomar el control completo y embarcarse en la construcción de LLMs.
Los principales factores a considerar al momento de decidir cómo abordar la incorporación de la IA generativa son:
Recursos y presupuesto disponibles: El uso de herramientas preexistentes es la opción más económica y rápida, pero ofrece menos control y personalización. Integrar modelos con datos propios implica invertir en infraestructura y talento. Construir LLMs desde cero requiere una inversión muy grande en recursos computacionales, talento de vanguardia y tiempo de desarrollo.
Necesidades y casos de uso específicos: Si sólo se requieren tareas genéricas, las herramientas existentes pueden ser suficientes. Pero si se necesita IA generativa muy especializada y personalizada para los productos/servicios core del negocio, construir soluciones a medida será más valioso a largo plazo.
Propiedad de datos y cumplimiento normativo: Para sectores altamente regulados o que manejan datos sensibles, integrar modelos con datos propios o construir soluciones internas puede ser obligatorio por cuestiones de privacidad y cumplimiento.
Estrategia de IA a largo plazo: Si la IA es sólo una herramienta más, herramientas preexistentes pueden bastar. Pero si se quiere desarrollar una ventaja competitiva basada en IA, será necesario construir capacidades internas diferenciales.
La empresa FinanceCorp decidió inicialmente utilizar herramientas de IA generativa de propósito general para tareas como redacción y resúmenes. Sin embargo, al intentar aplicarlas a casos financieros complejos como análisis de riesgos y contratos, rápidamente vieron las limitaciones. Tuvieron que avanzar hacia una solución de modelos personalizados con datos propios para obtener el rendimiento requerido.
Tomando las riendas de la IA Generativa
En segundo lugar, y esto surge del aprendizaje obtenido en las pruebas piloto, será crucial evitar el exceso de plataformas y herramientas. En una encuesta reciente de McKinsey, de hecho, los encuestados citaron “demasiadas plataformas” como el principal obstáculo tecnológico para implementar la IA generativa a escala. Cuantas más infraestructuras y herramientas, mayor es la complejidad y el costo de las operaciones, lo que a su vez hace que los despliegues a escala sean inviables. Para llegar a escala, las empresas necesitan un conjunto manejable de herramientas e infraestructuras.
Una posible solución sería establecer una plataforma de IA generativa empresarial centralizada y de fuente única. Si bien esto implica un esfuerzo inicial de estandarización, a mediano plazo permitirá reducir drásticamente la complejidad operativa, los costos de mantenimiento múltiple y los riesgos asociados. Facilitará también el despliegue consistente y escalable de la IA generativa en toda la empresa. Un enfoque híbrido con participación interna y externa puede ser la mejor ruta. Aliarse con un partner tecnológico líder que provea la base de una plataforma sólida y robusta de IA generativa. Pero conformar un equipo interno de talento en ciencia de datos, ingeniería de IA, etc. que pueda personalizar, extender y hacer crecer esta plataforma según los requerimientos específicos del negocio.
Luego de pilotos con 7 diferentes proveedores de IA generativa, el banco HSBC se encontró con altos costos de mantenimiento, problemas de gobernanza y complejidades de integración. Decidieron entonces unificar todo en la plataforma de Microsoft y estandarizar APIs, flujos de datos, monitoreo, etc. Esto les permitió reducir más del 60% de sus costos operativos de IA.
Atravesando con éxito la fase de aprendizaje
Por último, pero siendo uno de los factores más influyentes, se encuentra la temida curva de aprendizaje. Si bien los CIOs conocen las habilidades técnicas de IA Generativa necesarias, como el ajuste fino de modelos, la administración de bases de datos vectoriales, la ingeniería de solicitudes y la ingeniería de contexto, atravesar por esta etapa de toma de conocimiento puede resultar una montaña rusa no apta para cardíacos. Desarrollar internamente todas las habilidades especializadas desde cero puede ser extremadamente desafiante y lento. Incluso con una curva de aprendizaje acelerada, se requerirían meses para que un equipo interno alcance un buen nivel de madurez.
El retail GiganteCorp destinó un presupuesto de $15 millones para conformar un equipo de élite de 50 científicos e ingenieros de datos con experiencia comprobada en ajuste de modelos de lenguaje de última generación, ingeniería de solicitudes, bases de conocimiento vectoriales, etc. Sin embargo, sólo lograron cubrir el 40% de los puestos en un año debido a la alta demanda en el mercado por estos perfiles.
La falta de experiencia previa y la necesidad de dominar nuevas tecnologías emergentes pueden hacer que la implementación de IA Generativa parezca una tarea desalentadora. Sin embargo, al asociarse con un socio tecnológico experimentado, las empresas pueden superar estos desafíos y aprovechar al máximo el potencial de la IA Generativa para transformar sus operaciones.
Tras varios intentos fallidos de desarrollar modelos de IA generativa propios, la firma legal BigLaw se asoció con expertos de Anthropic. Su asesoramiento en mejores prácticas, benchmarking, refinamiento iterativo y pruebas exhaustivas permitió que el sistema de revisión de contratos superara el 95% de precisión en menos de 6 meses, un 30% más que los intentos previos.
Un partner especializado en IA generativa puede y debería continuar brindando servicios de consultoría y soporte continuos, incluso una vez que se hayan implementado las capacidades iniciales en la empresa. Inevitablemente surgirán desafíos, cuellos de botella o requerimientos muy específicos a medida que se despliegue y escale el uso de IA generativa. Poder recurrir al “conocimiento profundo” de los consultores expertos puede ser clave para resolverlos eficazmente.
Los modelos de IA generativa desplegados por la fintech Novo inicialmente arrojaban excelentes resultados en tareas como detección de fraude y soporte al cliente. Sin embargo, luego de 8 meses comenzaron a observarse degradaciones en el rendimiento a medida que los datos variaban. Tuvieron que implementar tuberías de reentrenamiento y reciclaje de datos continuos para mantener los niveles de precisión.
En conclusión, los sistemas de IA generativa no son proyectos de una sola vez, requieren refinamiento y actualización continuos. Es clave adoptar un mindset de prueba, aprendizaje y mejora constantes en base a retroalimentación y datos empíricos.
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Francisco Ferrando
Business Development Representative fferrando@huenei.com
Las Progressive Web Apps (PWA) están revolucionando la forma en que las empresas ofrecen experiencias web. Al fusionar los mejores aspectos de los sitios web tradicionales y de las aplicaciones móviles nativas, las PWA ofrecen una experiencia de usuario similar a una aplicación, sin problemas y accesibles a través de cualquier navegador web.
Lo mejor de dos mundos
Las PWA funcionan para todos los usuarios, independientemente del navegador que estén utilizando. Proporcionan una experiencia mejorada para los navegadores modernos que admiten los últimos estándares web, al tiempo que siguen funcionando como un sitio web tradicional en los navegadores más antiguos. Pueden funcionar sin conexión o con una conexión de red deficiente aprovechando los service workers, un script que actúa como un proxy del lado del cliente, y almacenando en caché los recursos y datos de la aplicación para su uso sin conexión.
Además, son rastreables desde los motores de búsqueda, al igual que los sitios web regulares, lo que les brinda un mayor alcance en comparación con las aplicaciones nativas en las tiendas de aplicaciones.
Las Progressive Web Apps eliminan la necesidad de desarrollar y mantener aplicaciones nativas separadas para diferentes plataformas (iOS, Android, etc.). Un único código base puede apuntar a múltiples plataformas, reduciendo los costos de desarrollo y mantenimiento. A diferencia de las aplicaciones nativas, las PWA no requieren instalación desde las tiendas de aplicaciones, lo que las hace accesibles para cualquier persona con un navegador web. Se pueden actualizar de forma transparente sin intervención del usuario, asegurando que siempre cuenten con acceso a la última versión. Esto elimina la necesidad de actualizaciones manuales, reduciendo la sobrecarga y asegurando una experiencia coherente en todos los usuarios.
Las PWA pueden aprovechar la infraestructura y las API web existentes, lo que facilita la integración con los sistemas y procesos existentes dentro de la organización. Esto puede reducir la necesidad de reestructuraciones o esfuerzos de migración exhaustivos. Además, se pueden construir utilizando una arquitectura modular, lo que permite que los diferentes componentes o características se desarrollen e implanten de forma independiente. Esto puede ayudar en la escalabilidad y permitir que se implementen gradualmente nuevas funciones o actualizaciones.
En general, las PWA ofrecen a las empresas una solución rentable, escalable y amigable para el usuario para ofrecer experiencias web atractivas en múltiples plataformas, al tiempo que aprovechan la infraestructura y las tecnologías web existentes. Esto puede conducir a un mayor compromiso del usuario, reducción de los costos de desarrollo y mantenimiento, y un mejor cumplimiento de los estándares de seguridad y privacidad.
La obsesión por la Inteligencia Artificial
Las Progressive Web Apps pueden integrar tecnología de Inteligencia Artificial para proporcionar funcionalidad y experiencias de usuario mejoradas.
Estas nuevas aplicaciones pueden aprovechar el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para habilitar comandos de voz, chatbots o asistentes virtuales. Esto permite a los usuarios interactuar con la aplicación utilizando lenguaje natural, mejorando la accesibilidad y proporcionando una experiencia de usuario más intuitiva.
Además, los algoritmos de aprendizaje automático se pueden integrar en las PWA para diversos propósitos, como:
Personalización: Analizar el comportamiento y las preferencias del usuario para proporcionar recomendaciones, contenido o experiencias personalizadas.
Análisis predictivo: Predecir acciones, necesidades o preferencias del usuario basadas en datos y patrones históricos.
Reconocimiento de imágenes/objetos: Identificar objetos, rostros o características en imágenes o videos dentro de la PWA.
La IA se puede utilizar para ayudar a los usuarios a completar formularios al rellenar automáticamente los campos basados en datos previos, reduciendo la fricción y mejorando la experiencia general. También puede analizar el comportamiento, preferencias y contexto del usuario para entregar notificaciones altamente relevantes y personalizadas en el momento adecuado, mejorando el compromiso con la PWA.
Con la ayuda de tecnologías como TensorFlow.js, los modelos de IA se pueden integrar en las PWA y ejecutarse directamente en el navegador del usuario, habilitando funciones inteligentes incluso cuando el dispositivo esté sin conexión.
¿Qué pasa con la privacidad de los datos?
Desarrollar una Aplicación Web Progresiva (PWA) impulsada por IA que cumpla con estrictos estándares de privacidad y cumpla con certificaciones como la ISO 27001 exige un enfoque integral. Las empresas deben adoptar una mentalidad de “Privacidad desde el diseño”, tejiendo los principios de protección de datos en cada fase del desarrollo.
La minimización de datos es clave, recopilando solo la información esencial del usuario para la funcionalidad de IA mientras se proporciona una comunicación transparente sobre el uso de los datos. Sólidas medidas de manejo de datos, incluida la encriptación, protocolos seguros y almacenamiento reforzado, salvaguardan la privacidad del usuario.
Empoderar a los usuarios con mecanismos de consentimiento claros y control sobre sus datos fomenta la confianza. Auditorías rigurosas, registros y evaluaciones periódicas de riesgos mantienen la responsabilidad y permiten identificar rápidamente posibles problemas.
Adherirse a regulaciones de privacidad como el RGPD e implementar procesos seguros de entrenamiento de modelos de IA refuerzan aún más el cumplimiento. Principios éticos de IA, como transparencia, equidad y explicabilidad, sustentan la operación responsable del sistema.
Al integrar medidas de privacidad y seguridad de manera holística a lo largo del ciclo de vida, las empresas pueden entregar innovadoras PWA impulsadas por IA que priorizan la confianza y la protección de datos de los usuarios, estableciendo nuevos estándares para una tecnología responsable.
¿Demasiado bueno para ser verdad?
Considerando la amplitud de habilidades requeridas, puede ser un desafío para un solo equipo u organización poseer toda la experiencia necesaria. En tales casos, encontrar un socio experimentado o una firma consultora especializada en desarrollo impulsado por IA puede ser una opción viable.
Un socio experimentado puede proporcionar:
Experiencia comprobada y un equipo capacitado con las capacidades técnicas requeridas
Mejores prácticas, metodologías y herramientas establecidas para el desarrollo de PWA e IA
Experiencia en la navegación de requisitos regulatorios y de cumplimiento
Acceso a recursos e infraestructura especializados
Capacidad para escalar recursos según sea necesario y proporcionar soporte y mantenimiento continuos
Las PWA equipadas con capacidades de IA representan una poderosa herramienta para las empresas que buscan entregar una experiencia de usuario superior, reducir costos y obtener una ventaja competitiva. Al asociarse con una firma de desarrollo de software experimentada, puede aprovechar esta tecnología al tiempo que garantiza que se cumplan los más altos estándares de seguridad y privacidad.
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Isabel Rivas
Business Development Representative irivas@huenei.com
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