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Aunque el término obstétrico Amnistía Internacional La generación de IA ha existido desde la década de 1960, y no fue hasta el año pasado que la aplicación realmente se afianzó en la conciencia general. Desde el uso comercial hasta nuestra vida personal, existen innumerables beneficios que la Generación AI puede aportar.
De hecho, IDC predice que para 2026, el 85% de la población conectada en Europa, Medio Oriente y África se beneficiará activamente de la IA de nueva generación en su vida diaria, al experimentar una mejor calidad de vida en áreas como la salud física y el bienestar mental. -ser. Pero para que las empresas obtengan el impacto necesario de sus inversiones y garanticen una experiencia positiva para todos, la nueva generación de IA debe adoptarse de la manera correcta.
No faltan ejemplos y Aplicaciones Donde la generación de IA realmente puede marcar la diferencia. Las organizaciones pueden automatizar más rápido y acelerar el descubrimiento y desarrollo de procesos al permitir a los usuarios escribir indicaciones para crear procesos, automatización y otros componentes. La generación de IA puede facilitar mejor la toma de decisiones al facilitar el acceso y el análisis Datos. La complejidad de los procesos de automatización se puede reducir integrando casos de uso más complejos y matizados en los procesos existentes sin problemas, con una mínima interrupción o impacto en la calidad.
Pero detrás del éxito siempre debe haber una sólida gobernanza de datos, proteccion Y responsabilidad. Cualquier empresa que adopte IA de nueva generación en cualquier proceso debe garantizar que la confianza y la transparencia sean lo primero y sean “por diseño”, no simplemente una idea de último momento. Aquí es donde la fusión de la Automatización Inteligente (IA) y la Generación AI crea una combinación ganadora.
Vicepresidente de Alianzas y Canales en la Nube, SS&C en Blue Prism.
Automatizar responsablemente
La nueva generación de IA debe ser responsable y auditable. Debe ser guiado y saber qué información puede recuperar. Su integración con la auditoría interna es la columna vertebral de una gestión eficaz de los datos, ya que mejora la precisión, la seguridad y la responsabilidad de los datos durante todo su ciclo de vida.
En pocas palabras, al integrar Gen AI con IA, las empresas tienen un mayor control sobre los datos y los flujos de trabajo automatizados, gestionando cómo se procesan, protegen (contra cambios no autorizados) y almacenan. Es este concepto de “agregador de procesos” el que permitirá a las organizaciones implementar Gen AI de manera efectiva y responsable.
Adoptar y ser transparente con la nueva generación de IA (ahora) es esencial, ya que la innovación continúa creciendo a un ritmo rápido. En los últimos 12 meses se han visto importantes innovaciones en los modelos de aprendizaje de idiomas (LLM) y Gen AI para simplificar las automatizaciones que abordan procesos complejos y difíciles de automatizar. Según IDC, esto incluye grandes organizaciones que dependen de operaciones mejoradas con IA para mejorar la eficiencia de los activos, agilizar las cadenas de suministro y mejorar… Colaborador Satisfacción.
Hace cinco años, las herramientas y modelos de IA eran bastante limitados y tenían aplicaciones limitadas, pero ahora, con modelos de aprendizaje disponibles en el mercado y aplicaciones que requieren pocas habilidades, la única barrera de entrada que limita la adopción de la IA de nueva generación es la calidad de los datos.
Dado que el 80% de los líderes tecnológicos planean adoptar la IA de próxima generación dentro de tres años (Gartner), las organizaciones de todos los sectores están luchando por aprovechar estas nuevas e interesantes tecnologías en sus operaciones comerciales. Mantener la seguridad y el cumplimiento de los datos es esencial.
Salvaguardar el futuro de la inversión en inteligencia artificial
Ya sea que sea una potencia manufacturera o una institución financiera global, resumir cantidades masivas de datos no estructurados es un desafío tanto para los ejecutivos de alto nivel como para los equipos de ingresos. La encuesta AI Pulse Survey de Forrester destaca cómo el escalado se está volviendo más impredecible, a medida que la generación de IA ejerce más presión sobre los sistemas, lo que complica el proceso de entrega de conocimientos.
gestion de seguridad, PrivacidadEl consentimiento añade otra capa de complejidad. La naturaleza estocástica del aprendizaje automático requiere conjuntos de datos en vivo para medir y monitorear, y carece de un estándar que vincule los modelos AGI con los datos de origen, lo que aumenta la incertidumbre y el riesgo, la mayor barrera para la adopción de AGI por parte de las empresas B2B.
Antes de implementar cualquier tipo de nueva tecnología de automatización, las organizaciones deben crear casos de uso únicos para su negocio y realizar evaluaciones de gestión de riesgos para evitar posibles incumplimientos, violaciones de datos y otros problemas graves.
Con las barreras adecuadas implementadas en todo el software de integración de procesos como IA para controlar la entrada y salida de datos y los modelos de capacitación, Gen AI puede transformar la forma en que las empresas automatizan sus procesos. Al combinar AGI con AI como agregador de procesos, las organizaciones pueden garantizar la seguridad y transparencia de su gestión de datos.
A medida que aumentan las ofertas de los proveedores, los clientes deben analizar las exageraciones y darse cuenta del valor comercial real. nubesEl software de datos, inteligencia artificial y automatización seguirá traspasando fronteras y superponiéndose con otros para crear aplicaciones únicas. La combinación de IA y Gen AI representa una poderosa sinergia, al facilitar la gestión eficaz de los datos y mejorar la precisión, la seguridad y la responsabilidad de los datos durante todo su ciclo de vida. Los líderes ahora pueden confiar en aprovechar todo el potencial de la generación de IA para impulsar sus negocios.
A medida que las organizaciones continúan invirtiendo en estas tecnologías y fuerzas de trabajo digitales, no solo preparan su gestión de datos para el futuro, sino que también garantizan que pueden tomar decisiones informadas mientras mantienen la confianza y la transparencia en sus operaciones mediante el uso de la auditoría interna como columna vertebral de las operaciones.
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