Las herramientas de inteligencia artificial están avanzando a gran velocidad, permitiendo la creación de texto, imágenes y otros recursos a partir del aprendizaje de patrones y estructuras en los datos de entrenamiento originales. Esto facilita la generación de nuevos contenidos con características similares, que las organizaciones están comenzando a aprovechar y explotar.
Hoy en día, la inteligencia artificial se ha vuelto fundamental para cualquier empresa que busque mantenerse relevante en un entorno tan competitivo. Sin embargo, implementar una estrategia de IA va más allá de simplemente adquirir software y procesar datos; requiere un enfoque estructurado y seguro.
En esta línea, recientemente me encontré con una infografía que presenta un marco conceptual llamado «c» o «Sándwich Tecnológico de la IA», una guía visual diseñada para construir y ejecutar un sistema de IA confiable, desde la base de datos hasta su operación descentralizada.
Comenzando por la base y la centralización de datos
Toda estrategia de IA necesita una base sólida de datos. Aquí, la centralización juega un papel clave, permitiendo que los datos estén accesibles, organizados y listos para alimentar los modelos de IA. Sin una infraestructura de datos bien estructurada, cualquier intento de implementar inteligencia artíficial será un castillo de naipes a punto de caerse.
La construcción de la infraestructura y plataforma para IA
Una vez que tenemos los datos centralizados, es momento de armar las capas de infraestructura y plataforma para IA, dos componentes esenciales para el desarrollo y la ejecución de modelos:
- Infraestructura para IA: Incluye el hardware y software que permitirá que los modelos de IA funcionen de forma óptima. Aquí estamos hablando de servidores potentes, herramientas de almacenamiento y gestión de datos.
- Plataforma de IA: Este es el entorno en el que se desarrollan y gestionan los modelos de IA. Contar con una plataforma adecuada facilita el entrenamiento y despliegue de modelos, permitiendo optimizar recursos y tiempo.
Tipos de IA construida y combinada
A medida que avanzamos en el “sándwich”, encontramos dos tipos de IA:
- IA Construida: Son modelos de IA desarrollados internamente, enfocados en resolver problemas específicos de la organización y adaptados a sus particularidades.
- IA Combinada: Se refiere a la integración de herramientas de IA de terceros con los propios modelos de la empresa, combinando capacidades externas e internas para un enfoque más completo.
Gestión de riesgos y seguridad
Uno de los aspectos más críticos en cualquier estrategia de IA es la gestión de la confianza, los riesgos y la seguridad. Aquí es donde entran en juego los protocolos que aseguran que el sistema opere de manera segura y conforme a las regulaciones. La inteligencia artifical tiene un gran potencial, pero si no se controla bien, puede llevar a problemas éticos y de seguridad.
Supervisión y prácticas
El “sándwich” también resalta la importancia de la supervisión humana en la estrategia de IA, que asegura que el sistema esté alineado con los valores de la organización y las normas éticas:
- Comité central de IA: Un equipo que guía la estrategia de IA para asegurar que esté en sintonía con la misión y objetivos de la empresa.
- Comunidades de práctica: Grupos de expertos que comparten conocimientos y mejores prácticas, fomentando una cultura de mejora continua en la IA.
- Equipo de supervisión de confianza, riesgo y seguridad: Encargados de monitorear y gestionar los riesgos en la IA, garantizando que los modelos sean confiables, transparentes y justos.
IA embebida y personalizada
En la capa superior del sándwich encontramos la implementación de IA descentralizada:
- IA Embebida: La IA se integra en las operaciones diarias, optimizando procesos y mejorando la experiencia del cliente en tiempo real.
- Bring-Your-Own AI (BYO AI): Aquí, los empleados pueden elegir sus propias herramientas de IA, siempre dentro de límites seguros, lo que permite personalizar la tecnología para necesidades específicas.
Este concepto del «Sándwich Tecnológico de la IA» es una guía clave para implementar una estrategia de manera segura y eficiente. Según Gartner, la clave está en construir desde una base de datos centralizadas hasta una capa operativa descentralizada, desarrollando un sistema que potencie las capacidades tecnológicas mientras reduce los riesgos asociados. En un panorama donde la inteligencia artificial avanza rápidamente, disponer de una estructura sólida y bien definida resulta esencial para alcanzar resultados sostenibles y de alto impacto.
