Cómo escalar la IA en tu empresa

Tu empresa se verá afectado por la inteligencia artificial. Para que la IA funcione en tu favor y no al contrario, tendrás que llevar las iniciativas más allá de la etapa piloto y hacia las operaciones diarias.

Los primeros motores están mostrando el camino: utilizan la IA para mejorar la velocidad y la precisión de los procesos de cuentas por cobrar y pagar, elaborar resúmenes legales y otras investigaciones, y agregar una capa de garantía a tareas críticas como la lectura de rayos X. Estos líderes utilizan la IA para detectar fraudes en medio de millones de transacciones financieras y tomar decisiones rápidas en almacenes dinámicos y en plantas de fabricación exigentes. Utilizan chatbots de IA para gestionar llamadas de soporte cada vez más complejas y guiar a los vendedores al mejor paso para cada cliente.

Y esto es solo el principio.

Sin embargo, para cada una de estas victorias, la organización tuvo que trabajar a través de un proceso de escala, reuniendo herramientas y personas y haciendo los ajustes técnicos y culturales necesarios para que la IA funcione en el mundo real.

A continuación, analizaremos las muchas facetas del desafío de escalar la IA para las empresas.

¿Qué es la IA escalable?

La IA escalable es la capacidad de utilizar algoritmos de machine learning (ML) o servicios de IA generativa para llevar a cabo las tareas diarias a un ritmo que se ajuste a la demanda empresarial. Requiere que los algoritmos y los modelos generativos tengan la infraestructura y los volúmenes de datos que necesitan para operar a la velocidad y escala requeridas. Más allá de eso, la IA escalable requiere datos de muchas partes de la empresa que estén integrados y lo suficientemente completos como para proporcionar algoritmos con la información necesaria para obtener los resultados deseados.

Igualmente importantes son las personas que están preparadas para usar las salidas de IA en su trabajo. Con todos estos requisitos establecidos, la IA escalable puede ayudar a las operaciones empresariales a moverse con más velocidad, seguridad, precisión, personalización e incluso creatividad.

Conclusiones clave

• El escalamiento de la IA puede mejorar en gran medida una amplia variedad de operaciones empresariales.
• El éxito implica muchas partes de trabajo en las áreas de gestión de datos, ciencia de datos y gestión de procesos de negocio. A menudo se recopilan bajo la denominación de "operaciones de machine learning" (MLOps).
• Las MLOps pueden incluir la creación y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático o la formación de algoritmos actuales o grandes modelos de lenguaje (LLM) para lograr un objetivo empresarial.
• Las empresas deben tener en cuenta la seguridad de los datos, la privacidad de estos y los informes normativos a medida que incorporan la IA a las operaciones diarias.

¿Por qué es tan difícil escalar la IA?

Escalar la IA requiere inversión y compromiso. Requiere nuevas habilidades y tecnologías, potencia informática de alta resistencia y cambios en el funcionamiento de tu organización. Escalar la IA va mucho más allá de crear y entrenar modelos; significa llevarlos a aplicaciones de producción que se ejecutan a escala y proporcionar a los usuarios profesionales funciones de supervisión y generación de informes.

Hay seis desafíos principales que superar en tu camino hacia la IA a escala:

1. Datos: los datos son el alma de la IA. Son la información utilizada para entrenar algoritmos de aprendizaje automático, así como la información que esos algoritmos escanean para entregar salidas. Los datos que utilizan los modelos de aprendizaje automático vienen de muchas formas. Pueden estar en las filas y columnas de una base de datos relacional, así como en documentos de texto, imágenes, videos o redes sociales.
   
   La adquisición, organización y análisis de conjuntos de datos a menudo enormes requieren experiencia en gestión de datos e inversiones en herramientas y servicios en la nube, como un data lakehouse escalable basado en la nube. La seguridad y privacidad de los datos son las principales preocupaciones de cualquier IA escalada. Los datos deben estar protegidos contra amenazas externas e internas, al igual que los datos confidenciales almacenados por cualquier empresa. Los equipos de operaciones de IA tienen una responsabilidad adicional: asegúrese de que la información confidencial en los datos de entrenamiento no aparezca en las salidas de IA.


2. Procesos: el escalamiento de IA es un proceso iterativo que implica al menos tres grupos:
   
   
   1. Expertos en cada operación empresarial relevante, ya sea servicio al cliente, logística de envío, diseño de productos, radiología o contabilidad.
   2. El equipo de TI, que integra, protege y estandariza los datos operativos y ensambla la potencia informática y las redes necesarias.
   3. El equipo de ciencia de datos, que crea funciones de aprendizaje automático, selecciona el modelo y ajusta los parámetros hasta que la IA esté lista para desplegar y ampliarse. Tus expertos en operaciones empresariales trabajarán con científicos de datos para garantizar que las salidas de IA cumplan con las directrices. Los equipos deben investigar la generación aumentada de recuperación (RAG), que proporciona una forma de optimizar la salida de un LLM en función de los datos de la organización sin modificar el propio modelo subyacente.


3. Herramientas: la recopilación de herramientas utilizadas para escalar la IA viene en tres tipos: herramientas que los científicos de datos utilizan para crear modelos de aprendizaje automático, herramientas que el equipo de TI utiliza para gestionar datos y admitir algoritmos hambrientos de recursos informáticos, y herramientas que ayudan a los empresarios a utilizar los resultados de IA en sus tareas diarias. La creación de un único modelo de aprendizaje automático puede requerir una docena de sistemas especializados, a menudo ensamblados por profesionales de la ciencia de datos a partir de una amplia variedad de herramientas de código abierto y patentadas.
   
   Más recientemente, las empresas tecnológicas han organizado herramientas de operaciones de ciencia de datos, gestión de datos e IA en plataformas integradas para escalar la IA. El esfuerzo se conoce popularmente como operaciones de aprendizaje automático, o MLOps, e incluye herramientas para crear, mantener y supervisar la IA, así como para informar sobre sus resultados a las partes interesadas y los reguladores internos.


4. Talento: la experiencia necesaria para diseñar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático requiere tiempo, por lo que las personas con un profundo conocimiento y dominio en IA son difíciles de encontrar y costosas de contratar. Es por eso que, hasta ahora, han sido gigantes de la tecnología los que han estado construyendo plataformas de IA, y grandes organizaciones tecnológicas que han estado dispuestas a pagar por la experiencia en IA.
   
   Ahora, sin embargo, las plataformas MLOps están disponibles como servicios en la nube, y los LLM están disponibles a través de llamadas de API. Eso está abriendo la IA a más empresas. Todavía habrá una necesidad de gestión de datos y experiencia en ciencia de datos, pero los servicios de IA disponibles a través de proveedores en la nube podrían eliminar la presión de la necesidad de contratar personas con una profunda experiencia en construcción de modelos de IA.


5. Ámbito: cuando es el momento de ir más allá de la prueba piloto de IA en un área pequeña de la empresa, ¿qué tan grande eres? Idealmente, tu iniciativa de IA será lo suficientemente grande como para marcar una diferencia notable en las operaciones, ya sea en los tiempos de envío, la experiencia del cliente u otros resultados medibles. Pero los primeros esfuerzos en IA a gran escala no deberían ser tan complejos ni estar tan vinculados a los resultados financieros como para que sientas la tentación de abandonarlos ante cualquier obstáculo, en lugar de arriesgarte a una interrupción. Empieza de forma pequeña en un área donde los contratiempos no causen demasiado daño. El alcance de las iniciativas de IA será más ambicioso a medida que la experiencia y la confianza crezcan dentro de tu organización.


6. Tiempo: casi el 80 % de los proyectos de IA nunca van más allá de la prueba de concepto, según CompTIA, y aquellos que tienen éxito tardan de tres a 36 meses, según el alcance y la complejidad. Ese tiempo se dedica a seleccionar e implementar modelos, así como a supervisar las salidas de IA en un entorno controlado.
   
   Los responsables de la toma de decisiones empresariales también deben tener en cuenta el tiempo y el esfuerzo necesarios para proporcionar los datos que necesita un sistema de IA a gran escala. Los científicos de datos y los equipos de TI deberán adquirir, integrar, almacenar, preparar y transmitir datos a través de algoritmos de aprendizaje automático y supervisar los resultados. Una lista creciente de herramientas y bibliotecas de código abierto, así como software de automatización y servicios en la nube pueden ayudar a acelerar este ciclo. A medida que el campo madure, también lo harán las herramientas.

¿Por qué es tan importante la IA escalable?

Aunque escalar la IA es difícil, los líderes empresariales están apostando a que los desafíos y los costos iniciales eventualmente serán compensados por las ganancias empresariales. Según McKinsey, la IA agregará un estimado de 13 billones de dólares a la economía global para 2030. Hay varias razones. En primer lugar, para aprovechar la IA, más empresas se enfrentarán a proyectos de "transformación digital" donde podrán utilizar sus datos para ser más innovadores y competitivos en la economía digital. La IA agravará esas ventajas competitivas y conducirá a nuevas innovaciones. Las empresas que ya han escalado la IA ven beneficios que incluyen una mayor satisfacción del cliente y productividad de la fuerza laboral, así como un uso más eficiente de activos como barcos, camiones, equipos de fabricación y almacenes.

Cómo escalar la IA en tu empresa

Llevar la IA al difícil mundo de las operaciones comerciales puede ser desalentador, pero vale la pena para el proyecto correcto. Comienza con la ciencia de datos, donde las bibliotecas de algoritmos de aprendizaje automático se pueden adaptar para cumplir los objetivos de tu empresa. También es un buen consejo si utilizas API para acceder y entrenar modelos de lenguaje grandes proporcionados por proveedores como OpenAI y Cohere.

El siguiente paso es encontrar e ingerir los conjuntos de datos en los que se entrenará tu IA. Pueden consistir en datos internos o externos o ser una combinación de ambos. Para que la IA funcione en un entorno empresarial, reúne a los stakeholders y los embajadores, ya sea en servicio al cliente, finanzas, asuntos legales o cualquier otro departamento. Esos embajadores trabajarán con el equipo de científicos de datos, de modo que los capacitadores entienda "un día en la vida" de las personas en la función de negocio elegida. Esos embajadores trabajarán con sus colegas o partners para ayudar a prepararse para el proceso basado en IA e impulsar una amplia adopción cuando se lance. Con modelos de aprendizaje automático, flujos de datos y procesos empresariales alineados, es hora de escalar la IA en tu negocio.

7 mejores prácticas para escalar la IA

Ampliar el uso de la IA en un proceso empresarial conlleva muchos desafíos. Las siguientes son las mejores prácticas establecidas para ayudarte a tener éxito:

1. Enfócate en el ciclo de vida de los datos

Antes de que los científicos de datos puedan crear modelos de aprendizaje automático y la empresa pueda escalar esos modelos, debe haber una estructura que integre y actualice las fuentes de datos y proporcione un formato seguro y estandarizado.

2. Estandariza y optimiza las operaciones de aprendizaje automático (MLOps)

Elija una plataforma de MLOps que se adapte a los conjuntos de habilidades de tus equipos de operaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático y que coincida con tu infraestructura de TI o la de tu proveedor principal en la nube.

3. Crea un equipo de IA colaborativo y multidisciplinario

Las iniciativas de IA abarcan distintas disciplinas y departamentos. Reúne a los stakeholders de toda la empresa para ayudar.

4. Elige proyectos iniciales que puedan tener éxito

Llevar la IA a cualquier proceso empresarial es un esfuerzo complejo. Comienza con un proyecto que te dé un resultado rápido y señala el camino para proyectos futuros más ambiciosos. Considera establecer un centro de excelencia en IA para contribuir a garantizar el éxito.

5. Plan de gobernanza y notificabilidad

Elige herramientas para la gestión de datos, la ciencia de datos y las operaciones empresariales con gobernanza incorporada. Comprende las normativas de seguridad y privacidad pertinentes, e integra el cumplimiento y la capacidad de generación de informes en tu proceso.

6. Monitorea los modelos de principio a fin

Busca funciones que puedan ayudarte a rastrear la velocidad y el costo de tus salidas de IA, así como el razonamiento detrás de ellas y su valor para los usuarios finales.

7. Utiliza las herramientas adecuadas

Para escalar la IA en tu empresa, necesitarás una recopilación de herramientas que faciliten que los científicos de datos trabajen con ingenieros de TI y que ambos grupos trabajen con empresarios en cuestiones de gobernanza y cumplimiento de la IA. Las plataformas de ciencia de datos basadas en la nube pueden proporcionar a los equipos de científicos de datos un lugar para crear, entrenar, desplegar y gestionar modelos y blocs de notas de aprendizaje automático: entornos computacionales interactivos que combinan la ejecución de código con la visualización de datos y los comentarios textuales. La clave es proporcionar espacios donde los entrenadores puedan experimentar con modelos, desarrollarlos y escalar su uso.

Escala la IA con Oracle

Cuando deseas escalar la IA en tu empresa, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) es una opción inteligente. Puede ayudarte a obtener los beneficios de la IA de la manera que tenga más sentido para tu empresa y que se adapte a tus necesidades. Encontrarás una gama de aplicaciones SaaS con modelos de aprendizaje automático integrados y servicios de IA disponibles, así como la mejor infraestructura de su clase para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático a escala. Oracle también facilita el acceso a modelos de IA generativa basados en los LLM de última generación de Cohere.

Para los científicos de datos, una plataforma de ciencia de datos totalmente gestionada ayuda a crear, entrenar, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático mediante Python y otras herramientas de código abierto. Oracle ofrece una infraestructura basada en JupyterLab para experimentar con modelos, desarrollarlos y ampliar el entrenamiento del modelo con GPU NVIDIA y formación distribuida. La nube es ideal para entrenar IA generativa, incluyendo aplicaciones conversacionales y modelos de difusión.

Con OCI, puedes llevar modelos a producción y mantenerlos actualizados con capacidades de MLOps, como pipelines automatizados, despliegue y supervisión de modelos. Ponte en contacto con Oracle hoy mismo o prueba estos servicios de forma gratuita.

La IA de nivel de consumidor puede atraer la mayor parte de la atención, pero las empresas están implementando activamente IA y ML. Las plataformas tecnológicas y los procesos empresariales están emergiendo rápidamente para ayudar a ampliar la IA empresarial, lo que permite que más proyectos pasen de la prueba de concepto a la producción a gran escala. Los desafíos persisten, pero las empresas que los superen lograrán una mayor eficiencia, precisión, seguridad de los datos, personalización e innovación.

Preguntas frecuentes sobre cómo escalar la IA

¿Cómo se escala un producto de IA?

Escalar un producto de IA es un esfuerzo de equipo que involucra a los stakeholders de toda la organización. Estos incluyen expertos en ciencia de datos, profesionales de gestión de datos y TI, y personas con un conocimiento íntimo de los procesos empresariales en los que se utilizará el producto de IA. A menudo, una plataforma de MLOps ayudará a reunir a este grupo para diseñar, entrenar, desplegar y ajustar algoritmos de aprendizaje automático.

¿Cómo se escala una startup de IA?

Escalar una startup de IA se basa en tomar las decisiones correctas con antelación sobre la adquisición de datos, los modelos de aprendizaje automático o los LLM, y la infraestructura informática, ya sea on-premises o basada en la nube. Las startups necesitan adquirir un gran número de GPU para entrenar grandes conjuntos de datos y ejecutar una infraestructura de IA compleja con el rendimiento y la fiabilidad para ofrecer resultados de manera oportuna.

¿Cuál es la escalabilidad de un sistema de IA?

Un sistema de IA escalable tiene suficiente velocidad y precisión para el difícil y cambiante mundo de las operaciones empresariales. Estos sistemas van más allá de la etapa experimental o de prueba de concepto y son capaces de escalar para servir a un grupo de usuarios.

¿Qué es la ampliación de la IA?

El escalado es el término dado a cualquier servicio de uso intensivo de recursos informáticos que puede crecer para satisfacer las necesidades del negocio. Si una aplicación requiere más recursos de computación, la infraestructura de TI que la respalda debe aumentar su capacidad para responder. En algunos casos, escalar también se refiere a la reducción cuando la infraestructura no es necesaria. Por ejemplo, algunas aplicaciones tienen picos estacionales o trimestrales en uso. Una infraestructura en la nube escalable se puede ampliar para satisfacer estas necesidades y, a continuación, reducir para que la empresa no pague por la infraestructura que no está utilizando.