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¿Viste esta publicación sobre GenAI, que ahora es casi un dicho?
“¿Sabes cuál es el mayor problema de llevar todo a la IA? Quiero que la IA lave mi ropa y mis platos para que yo pueda hacer mi arte y escribir, no que la IA haga mi arte y mi escritura para que yo pueda hacer mi ropa y mis cosas. platos.”
La publicación es grosera, pero acertada. Es un claro recordatorio de que los humanos quieren que la IA les ayude con tareas tediosas y no deseadas, no que absorban la creatividad. Es posible que las empresas eventualmente quieran lo mismo. necesitan creatividad productividad Por parte de los humanos, necesitan que GenAI genere el retorno de la inversión que sostiene el sistema financiero, en lugar de caer en el pozo del dinero de la IA.
Si cree que este mensaje proviene de otra empresa que busca subirse al tren de GenAI, piénselo de nuevo. Llegamos a GenAI y la gestión de datos, que es fundamental para el éxito de GenAI, desde una posición de comprensión, experiencia y compromiso incomparables.
Esto es lo que aprendimos y qué hacer para transformar su organización con GenAI.
Sea muy selectivo al utilizar GenAI
A veces, las organizaciones no se toman el tiempo para definir qué quieren obtener de GenAI. Esto ha llevado a que muchas empresas se expandan demasiado rápido, actúen con demasiada cautela o no procedan en absoluto.
Everest Group dice que en 2023 se produjeron más de 1200 pruebas de concepto (PoC) de GenAI, lo que indica una fuerte participación empresarial, pero menos del 18% de las pruebas de concepto (PoC) llegaron a producción. Gartner añade que el crecimiento en el 90% de las implementaciones empresariales de GenAI se desacelerará para 2025 a medida que los costos superen el valor.
Posicione sus esfuerzos de GenAI para el éxito y el crecimiento definiendo primero el problema que está tratando de resolver. Determine los resultados que espera. Y sea selectivo en el uso de GenAI, ya que requiere recursos informáticos masivos y escalables. infraestructura de TI Pueden manejar grandes conjuntos de datos, por lo que pueden volverse costosos rápidamente. También tenga en cuenta que consumir demasiada informática y energía tendrá un impacto en el planeta y en sus objetivos de sostenibilidad. Por lo tanto, asegúrese de usar GenAI de manera sensata y solo use GenAI para resolver problemas que no se pueden resolver de otra manera.
Implementar políticas e infraestructura sólidas.
Si alguien utiliza GenAI para escribir un poema, no hay respuestas correctas o incorrectas. Pero una empresa de misión crítica Aplicaciones Requerirá cerca del 100% de precisión. Si no utiliza datos de alta calidad en sus esfuerzos de GenAI, no obtendrá los resultados que espera.
Evalúe su sitio con GenAI y estrategias de datos. Nuestra investigación reciente indica que menos de la mitad (44%) de las organizaciones tienen políticas bien definidas sobre GenAI, y aún menos (37%) creen en su infraestructura y tecnología. Datos El ecosistema está bien preparado para la implementación de GenAI.
Trabaje con expertos en datos para crear e implementar soluciones y estrategias sólidas de gestión de datos que aborden la seguridad e integridad de los datos dondequiera que residan.
También asegúrese de que su estrategia GenAI lo haga ágil en este entorno en rápida evolución donde hay muchas adquisiciones y fusiones. Planifique y cree GenAI de manera que mantenga su flexibilidad porque lo que funcionó hace unos meses puede no funcionar en el futuro.
Comprender y abordar los riesgos y las regulaciones
El uso de conjuntos de datos de alta calidad también es importante dado el creciente escrutinio regulatorio en torno a la IA y la GenAI. Por ejemplo, la ley de IA de la Unión Europea entró en vigor el 1 de agosto. Esto se aplica a cualquier proveedor de servicios que ponga en servicio sistemas de IA dentro de la UE.
Una nueva ley de IA de la UE exige que los sistemas de IA clasificados como de alto riesgo (como los sistemas utilizados en energía y transporte, dispositivos médicos y sistemas que limitan el acceso a la educación o el trabajo) implementen estrategias de mitigación de riesgos. La UE explica que esto incluye lograr altos estándares de precisión, ciberseguridad y solidez; asegurar la supervisión humana; Mantener registros de actividad; Proporcionar documentación detallada; y utilizar conjuntos de datos de alta calidad.
Pero el tamaño y la complejidad sin precedentes de los entornos de datos pueden hacer que esto sea un desafío. Utilice herramientas y procesos de DataOps para comprender el linaje de los datos, optimizar el costo de los datos y garantizar la confiabilidad, la resiliencia y la visibilidad durante todo el ciclo de vida de los datos.
Crear una base de datos de innovación
GenAI ahora hace que sea más fácil para casi cualquier persona operar la IA, acelerando la transformación empresarial a un ritmo exponencial. Esto es algo muy poderoso. Con GenAI, puede lograr una mayor automatización y ahorro de costos. GenAI también puede permitir la diferenciación de productos para aumentar los ingresos. Si puede volverse más proactivo utilizando el conocimiento ilimitado y la capacidad de actuar rápidamente de GenAI, podrá solucionar problemas y ofrecer mejores soluciones más rápidamente.
Pero, en el proceso, la GenAI está aumentando almacenamiento Requisitos y preocupaciones sobre la infraestructura de escala en empresas de gran escala. Para seguir siendo competitivas, las empresas modernas como la suya deben crear una base de datos para la innovación, lo que le permitirá operar, administrar y aprovechar datos y aplicaciones dondequiera que existan: en las instalaciones, en la nube y/o en el borde.
Ya sea que su organización elija aprovechar GenAI para ahorrar tareas cotidianas, aumentar los ingresos ofreciendo servicios diferenciados o todo lo anterior, tenga en cuenta que utilizar GenAI correctamente es tanto un arte como una ciencia. Requiere que las personas y las organizaciones aprovechen el conocimiento adquirido a través de años de experiencia y las últimas innovaciones en gestión de datos.
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