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En todas las industrias, existe consenso sobre el progreso. Amnistía Internacional Tienen el potencial de revolucionar una amplia gama de procesos comerciales. Si bien algunas organizaciones están comenzando a trasladar la IA del laboratorio a la producción, la mayoría recién está comenzando a sumergirse en el agua y todavía se encuentra en la fase exploratoria de implementación.
Sin embargo, en la carrera por crear una ventaja competitiva, muchas organizaciones se han apresurado a implementar IA, lo que significa que existen algunos problemas iniciales. En algunos casos, los resultados de la IA eran incorrectos porque carecían de contexto. Datos necesarios para obtener respuestas precisas. En otros casos, las organizaciones efectivamente filtraron datos valiosos a través de la IA porque no tenían una gobernanza sólida.
Las organizaciones deben adoptar un enfoque reflexivo para la implementación de la IA, sopesando los riesgos y asegurándose de que existan barreras de seguridad para mitigarlos. Al mismo tiempo, es importante identificar los casos de uso más valiosos. Sin embargo, con muchas aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial que surgen cada día,… robots de chat Para arriesgarse a modelar, es difícil saber por dónde empezar.
Irónicamente, la inteligencia artificial también puede ayudar en este caso.
CTO de campo EMEA en Cloudera.
La inteligencia artificial prioriza la inteligencia artificial
Al utilizar LLM para realizar investigaciones fundamentales, las organizaciones pueden comprender mejor dónde la IA puede proporcionar el mayor valor en tan solo unos minutos. Los LLM también pueden ayudar a las organizaciones a priorizar estos casos de uso respondiendo preguntas como:
- ¿Cuáles son los 10 principales casos de uso de la IA en mi industria? Aquí, las organizaciones pueden eliminar rápidamente el ruido y obtener información sobre las áreas donde la IA puede proporcionar el mayor valor, específico de su industria. Algunas serán globales, como recomendaciones de contenido para marketing o chatbots. Colaborador servicio. Pero otros casos de uso serán más específicos de la industria, como la optimización de redes para empresas de telecomunicaciones o la evaluación del riesgo crediticio para bancos.
- ¿Puedes clasificar estos casos de uso por Financiero ¿Impacto en los ingresos? Uno de los objetivos de la IA empresarial es aumentar los ingresos. Por lo tanto, el siguiente paso lógico es comprender cuál de estos casos de uso tendrá el mayor impacto en los ingresos, para que las organizaciones puedan centrarse primero en los de mayor impacto.
- ¿Puede cuantificar estos casos de uso en comparación con las categorías de riesgo establecidas en la ley de IA de la UE? En todo el mundo, los reguladores buscan regular el uso seguro de la IA. Pero la Unión Europea está un paso por delante de la mayoría de las empresas y recientemente aprobó una ley de IA de la UE, que se aplica tanto a las empresas con sede en la UE como a aquellas con operaciones allí. Por lo tanto, definir casos de uso de acuerdo con la ley de IA de la UE puede ayudar a las organizaciones a comprender los riesgos de implementar IA.
- mi empresa trabaja en [insert locations]. ¿Puede decirme qué regulaciones podrían violar estos casos de uso? Más allá de las regulaciones específicas de la IA, también existe un mosaico de legislación que las organizaciones deben cumplir, especialmente si operan a nivel internacional y en sectores altamente regulados como el financiero. Los LLM pueden ayudar a arrojar luz sobre la amplia gama de regulaciones que se aplicarán a los casos de uso de la IA.
Estas preguntas proporcionarán a las organizaciones un excelente punto de partida. Pero es importante no tomar esta información demasiado en serio y complementarla con más investigaciones, porque el conocimiento es la clave para tomar decisiones informadas. LLM puede proporcionar referencias de sus propios hallazgos que brindarán orientación para lecturas adicionales sobre posibles casos de uso para llevar a los negocios.
Armadas con este conocimiento, las organizaciones comprenderán mejor dónde la IA puede ayudarlas más. Pero poder utilizar la IA es una cosa, y una implementación exitosa es otra: implica algo más que comprender los casos de uso, los riesgos y las regulaciones.
Los datos deberían ser la base de la inteligencia artificial
Para obtener un valor real de la IA, las organizaciones deben asegurarse de que sus datos sienten las bases del éxito. Sin embargo, en los híbridos actuales, múltiplesnubes En los entornos, los datos suelen estar aislados, lo que dificulta su acceso. En estos entornos vastos y distribuidos, implementar un monitoreo y cumplimiento consistentes también es un desafío.
Por eso es importante contar con una plataforma de datos unificada respaldada por una arquitectura de datos moderna. Permite a las organizaciones alimentar la IA con datos de cualquier entorno, ya sea en la nube o en las instalaciones. También se puede imponer una gobernanza estricta para garantizar que los datos no se filtren fuera de la organización y atraigan la ira de los reguladores.
Aprovecha al máximo la inteligencia artificial
A medida que el uso de la IA en la producción se vuelva más común, priorizar los casos de uso será clave para el éxito. Pero las organizaciones deben tomar medidas iniciales para asegurarse de que estén realmente preparadas para la IA empresarial, y no simplemente seguir a la multitud.
Con una arquitectura de datos moderna, las organizaciones pueden sentar bases sólidas para el éxito de la IA. Pero este debe ser el primer paso o, de lo contrario, las organizaciones corren el riesgo de embarcarse en proyectos de IA que están condenados al fracaso desde el principio.
Hemos destacado al mejor escritor de IA.
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