A medida que la Inteligencia Artificial (IA) continúa su progresión hacia el uso generalizado en las empresas, trae consigo una multitud de retos de escalado que muchas empresas encuentran difíciles de superar. Con el despliegue de agentes de IA en diferentes departamentos, las organizaciones a menudo se encuentran con un "muro de ampliación" a medida que navegan por las complejidades de la gestión de estas alternativas inteligentes a los agentes humanos.
Según May Habib, redactora de VentureBeat, los métodos tradicionales de desarrollo de software se quedan cortos cuando se aplican a agentes de IA. Esto se debe a las diferencias entre la gestión de software diseñado por humanos y la gestión de modelos de IA que mejoran automáticamente aprendiendo de las interacciones de los usuarios a lo largo del tiempo.
Entonces, ¿qué están haciendo las empresas Fortune 500 para abordar este problema? La respuesta está en su enfoque de la integración de la gestión de estos agentes de IA en varios departamentos. En lugar de tratar los modelos de IA como el típico software, estas grandes organizaciones están adoptando un enfoque más personalizado, entendiendo que la gestión de la IA requiere una estrategia diferente.
Con el software tradicional, los equipos de desarrollo diseñan, crean, prueban y despliegan el software. Una vez desplegado, si surge algún problema, se repite el mismo proceso hasta resolverlo. Sin embargo, con los modelos de IA, el proceso es más dinámico. Estos modelos aprenden de cada interacción con el usuario, mejorando y modificando continuamente sus algoritmos basándose en nuevos datos. Por lo tanto, gestionar la calidad y el rendimiento de los modelos de IA a escala exige algo más que un flujo de trabajo de desarrollo de software tradicional.
Los modelos de IA se entrenan para imitar la toma de decisiones humana, lo que introduce un nuevo conjunto de complejidades. Los distintos departamentos de una organización pueden tener distintas definiciones y normas de lo que constituye un rendimiento adecuado, en función de las tareas específicas que deban realizar los modelos de IA. Gestionar estas diferentes expectativas al tiempo que se garantiza que los modelos de IA siguen aprendiendo y mejorando con el tiempo supone un reto importante para muchas empresas.
Las empresas que encabezan la lista Fortune 500 están abordando estas cuestiones mediante la aplicación de estrategias específicas de IA. En lugar de adherirse estrictamente a las metodologías tradicionales de desarrollo de software, están adoptando implantaciones iterativas y una supervisión continua de los modelos de IA para garantizar un rendimiento óptimo en todos los departamentos de la organización.
Estas estrategias incluyen la creación de equipos multifuncionales compuestos por científicos de datos, gestores de proyectos, equipos operativos y expertos en la materia que trabajan juntos para garantizar que los modelos de IA se entrenan, supervisan y ajustan adecuadamente para satisfacer las necesidades específicas de la organización.
Además, estas empresas están invirtiendo en herramientas específicas de IA diseñadas para gestionar el ciclo de vida de los modelos de IA desde la concepción hasta la implantación y la mejora continua. Al tratar la IA como una entidad independiente en lugar de como una extensión del software tradicional, estas empresas están derribando con éxito el "muro de la ampliación" con el que se topan tantas otras organizaciones.
En conclusión, las complejidades de escalar la IA a través de diferentes departamentos requieren un enfoque divergente del desarrollo de software tradicional. Al reconocer esto y aplicar estrategias de gestión únicas y adecuadas para la IA, las empresas de la lista Fortune 500 han demostrado que sí es posible ampliar eficazmente la IA dentro de una organización.
Para saber más sobre este tema, consulte el artículo completo de May Habib aquí.
