La inteligencia artificial generativa (Gen AI) es una de las formas de utilización de IA que permite la producción de contenido original a partir de instrucciones entregadas por los usuarios.
Desde la perspectiva de la industria, los casos de uso de la Gen AI para lograr eficiencias son cada vez más frecuentes, con muchos ejemplos alrededor de la atención de usuarios, productividad de empleados, optimización de procesos y similares. La amplia oferta de soluciones de este tipo de tecnologías hace que tengan un protagonismo destacado en las estrategias de negocio de muchas organizaciones.
Sin embargo, la adopción generalizada de Gen AI enfrenta retos estructurales. El estudio Readiness Report 2024 de Kyndryl encontró que el 18% de los encuestados indicó ya tener aplicaciones corriendo en sus empresas utilizando Gen AI y sólo el 10% de los encuestados dice tener ya una estrategia documentada para la implementación.
Otro estudio de Kyndryl sobre AI reveló que apenas 4 de cada 10 líderes considera que su infraestructura TI está preparada para enfrentar nuevas tendencias y sus amenazas.
Para ser exitosas en sus iniciativas de IA, las empresas deben contar con una arquitectura de datos robusta que les permita asegurar su integridad, accesibilidad e interoperabilidad.
Con igual relevancia, las compañías deben proteger su información y la de sus clientes haciendo uso de principios de seguridad que contemplen estrategias de cifrado, control de acceso, sistemas de respaldo, respuesta y recuperación con un enfoque ciber resiliente.
Si bien la Gen IA ofrece beneficios de innovación, productividad y eficiencia, el uso de esta tecnología exige el tratamiento de riesgos asociados, incluyendo sesgos de entrenamiento, alucinaciones (construcciones imprecisas o falsas) o la exposición involuntaria de datos.
Para mitigar estas amenazas, cada organización debe definir principios de uso de Inteligencia Artificial responsable y trabajar con esquemas de supervisión humana con una sólida gobernanza de datos. Los beneficios de la Gen IA en una implementación responsable y con la utilización marcos operativos estructurados (por ejemplo LLMOps), sumados a una adecuada gestión de riesgos, constituyen un elemento central en la diferenciación de cualquier actividad económica.
Las inversiones en proyectos de IA, junto con una estrategia de datos efectiva, permiten a las empresas mejorar sus indicadores de eficiencia y optimizar el retorno de sus iniciativas de transformación digital.
*CTO de Kyndryl Colombia, Ecuador y Centro América
