Las empresas están buscando implementar la IA para mantener su competitividad, comprender mejor a sus clientes y lograr mejoras. Aunque, a pesar del creciente entusiasmo en torno al potencial de la IA, muchas iniciativas tendrán dificultades para ser relevantes.
La falta de una plataforma de colaboración respaldada por una sólida infraestructura de nube híbrida es uno de los principales responsables de este desafío. Sin una nube híbrida que respalde la estrategia de IA, el éxito seguirá siendo difícil de alcanzar.
Las nuevas herramientas basadas en Inteligencia Artificial generativa ayudan a las empresas a trabajar de forma más inteligente automatizando tareas rutinarias. También, proporcionan información más precisa a partir de datos que pueden transformar la experiencia del cliente, mostrar ahorros de costes y revelar nuevas oportunidades.
Muchas empresas dudan en adoptar la IA debido a un escepticismo comprensible en torno a la confianza en los resultados de los modelos. Cabe destacar que el modelo no consiste sólo en comprender su funcionamiento interno, sino también en garantizar que el modelo se ha entrenado con datos contrastados, propios y contextuales.
Los más valiosos para los casos de uso empresarial siguen siendo los datos de propiedad exclusiva que se encuentran almacenados en sistemas heredados y en centros de datos privados. Aquí destaca que los modelos entrenados con activos propios depurados, validados y enriquecidos pueden generar confianza ya que los resultados de la IA proceden de datos reales y veraces exclusivos de la propia organización.
Por ejemplo, cuando se entrenan los chatbots de atención al cliente con transcripciones de llamadas de clientes genuinas que se han ido etiquetando a lo largo de los años, se garantiza que las respuestas que den sean similares a las que daría un agente de atención al cliente real durante una conversación telefónica, en lugar de parecer respuestas preprogramadas o generadas automáticamente.
Los costos de la nube pública pueden descontrolarse sin una gobernanza adecuada. Lo que los equipos de ciencia de datos necesitan es un acceso flexible a los recursos de la nube pública que irrumpan desde una base de nube privada. Un modelo híbrido proporciona el entorno de entrenamiento más rentable y ágil al eliminar la capacidad no utilizada.
La nube híbrida permite el consumo de la nube pública solo cuando es necesario para satisfacer demandas temporales, al mismo tiempo que permite que los datos residan en on-premise.
Un beneficio adicional del enfoque híbrido se centra en los criterios ambientales, sociales y de buen gobierno (ASG). A medida que los consumidores y clientes se sienten cada vez más motivados por estos criterios, trasladan su poder adquisitivo a organizaciones con un marco establecido.
Las empresas pueden considerar que las estructuras de nube híbrida ofrecen un enfoque equilibrado para gestionar los costes y la sostenibilidad medioambiental. Las organizaciones pueden optimizar los recursos en función de los requisitos específicos del proyecto, garantizando que las iniciativas de IA sigan siendo rentables y responsables con el medioambiente.
Fuente: https://www.elespanol.com/invertia/disruptores-innovadores/opinion/20240115/explorando-universo-ia-enfoque-hibrido/824537542_12.html
