Por Kasia Borowska, MD y cofundadora de Brainpool AI
Apurado por capitalizar la bomba de IA, casi la mitad De las empresas aprovechan las soluciones estándares que prometen victorias rápidas, despliegue rápido y menores costos hacia arriba. Pero, ¿qué pasa si las empresas que aprovechan estas tecnologías están cotizando IA a largo plazo y sostenible por soluciones de cortador de cookies a corto plazo?
Es por eso que muchas empresas están luchando por responder la misma pregunta cuando buscan implementar AI, ¿debería comprar o construir? Construir soluciones de IA en torno a las necesidades de su negocio es la solución adecuada a largo plazo para muchas empresas, pero el proceso puede venir con su propia gama de desafíos. Este es especialmente el caso de las empresas que se ahogan en un lío de datos estructurados y no estructurados.
Entonces, ¿cómo se compara este enfoque con las soluciones estándar y dónde deberían comenzar las empresas con la construcción de sus propios modelos de IA?
Soluciones listos para usar vs agnóstico ai
Las soluciones previas a la construcción permiten a las empresas implementar rápidamente la IA sin tener que desarrollar su propia tecnología, por lo que muchos se han atraído inicialmente por este enfoque. Sin embargo, estas soluciones crean desafíos para las empresas, especialmente aquellas que buscan escalar IA dentro de su organización. Es por eso que las empresas están recurriendo a la IA agnóstica.
La IA agnóstica es un enfoque que significa que las empresas no están vinculadas a un solo proveedor o marco: son libres de utilizar diferentes modelos y construir una red de modelos para resolver diferentes desafíos comerciales. Este método produce requisitos de cómputo más bajos, mayor precisión y proporciona a las empresas una solución que evoluciona junto con los avances tecnológicos.
Con la IA agnóstica, las empresas pueden aprovechar el LLM más efectivo para cada tarea. Esto permite a las empresas adaptar cada caso de uso a un dominio específico para mejorar la efectividad general del modelo. También permite a las empresas reducir los costos solo usando los servicios que necesitan en lugar de pagar una solución estándar que incluye herramientas que no utilizarán.
Al adoptar este enfoque, las empresas pueden permanecer ágiles y mantenerse al día con los cambios en la dinámica del mercado y los requisitos reglamentarios. Esto se debe a que proporciona a las empresas la flexibilidad para cambiar los modelos a medida que evolucionan las regulaciones para garantizar que mantengan su ventaja competitiva y sigan siendo constantemente compatibles.
Las empresas que aprovechan las soluciones estándar también tendrán un mayor riesgo de datos y infracciones de derechos de autor porque tendrán un control limitado sobre su seguridad de datos y no hay libertad para personalizar sus modelos para garantizar el cumplimiento. En comparación, las empresas que aprovechan la IA agnóstica tendrán el control de su cumplimiento y sus datos, por lo tanto, mitigan los riesgos de seguridad innecesarios.
Finalmente, las empresas que aprovechan las soluciones estándar se verán obligadas a ingresar todos los datos de su empresa en la interfaz de un solo proveedor. Durante este proceso, estas empresas están entregando su IP, lo que los expone a riesgos a largo plazo y evita que sean realmente innovadores. El negocio debe recordar que son sus datos, su contexto y, por lo tanto, debe ser su IP. Para mantener la IP más importante, las empresas deben adoptar un enfoque agnóstico para la implementación de la IA.
Resolver el mayor desafío de implementación de IA: preparación de datos
Para las empresas que buscan construir soluciones de IA y adoptar un enfoque agnóstico, el mayor desafío que enfrentarán es la preparación de datos. Con 42% De los líderes que citan la calidad de los datos como el mayor desafío que enfrentan al implementar la inteligencia artificial, no sorprende que muchas empresas estén utilizando soluciones estándar en un intento por escapar de sus datos no estructurados.
Para las empresas que buscan construir su IA en torno a sus necesidades comerciales y casos de uso únicos, el primer obstáculo a superar es garantizar que sus datos estén listos. Las empresas deben recordar que los modelos ML son tan buenos como los datos en los que están capacitados, por lo que aunque preparar sus datos para la implementación de IA puede llevar mucho tiempo, es posiblemente el paso más crucial para desarrollar modelos de IA efectivos.
Para ayudar a Prime Data para una implementación efectiva de IA, las empresas deben aprovechar las técnicas de procesamiento de datos para comprender el ciclo de vida, la fuente, la importancia y el uso previsto de los datos. Para comprender el ciclo de vida de todos los datos, las empresas deben hacer cumplir una función de linaje de datos y cambio de datos que permitirá a las organizaciones rastrear datos a lo largo de todo su ciclo de vida. Esta pista de auditoría clara permitirá a las empresas monitorear cualquier cambio y comprender realmente la fuente de todos los datos para ayudar a todos los modelos ML a ser consistentemente eficientes.
Las empresas también deben utilizar el modelado semántico para mejorar la calidad de sus datos. El modelado semántico implica representar datos de una manera que capture su fuente, lo que permite a las empresas comprender su importancia y su uso previsto. Esto permitirá a las empresas hacer interpretaciones más precisas de todos los datos para garantizar que se aproveche y procese correctamente para crear modelos ML efectivos
En una carrera para aprovechar el máximo potencial de la IA, las empresas deben resistir el impulso de saltar de cabeza. La implementación exitosa de la IA requiere una comprensión clara de la tecnología y una estrategia arraigada en datos de alta calidad. Para aquellas empresas que buscan implementar la IA agnóstica, no olvide que sus modelos son tan buenos como los datos que los alimentan. Para desbloquear la IA que transforma su negocio en lugar de solo apoyarlo, asegúrese de que sus datos estén a la altura de la tarea y cosechen los beneficios que un enfoque agnóstico tiene para ofrecer.