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¿Será 2025 el año en el que realmente pasaremos del revuelo de GenAI a los resultados de GenAI? Investigaciones recientes sugieren que sí, especialmente para el Reino Unido, que podría ver un crecimiento económico casi duplicarse en los próximos 15 años gracias a esta tecnología de vanguardia.
Sin embargo, todos los líderes tecnológicos saben que no pueden predecir todos los avances en el horizonte, aun cuando reconocen su responsabilidad de planificar con la mayor antelación posible. En todas las industrias, los líderes están asumiendo riesgos e invirtiendo en tecnologías como Herramientas de inteligencia artificial Para preparar su negocio para el futuro. Pero sin la estrategia y el plan correctos a adoptar, puedes terminar a la deriva sin tener una idea clara de hacia dónde te diriges a continuación.
Caminar por esta cuerda floja requiere un enfoque práctico, haciendo uso de las mejores herramientas disponibles y al mismo tiempo manteniendo la flexibilidad y el control. La implementación práctica de GenAI no consiste en adherirse estrictamente a un camino único. Más bien, se trata de crear un ecosistema de IA que se adapte y evolucione con las necesidades de su negocio. Esto puede significar elegir soluciones independientes de la plataforma para evitar la dependencia del proveedor, adoptar el código abierto para beneficiarse de la flexibilidad y la transparencia, adoptar estrategias híbridas y de múltiples nubes para garantizar el mejor entorno para sus cargas de trabajo de IA o centrarse en dimensionar correctamente sus soluciones de IA. . .
CTO de Dell Technologies en el Reino Unido.
Pilares de la implementación práctica de GenAI
Asociarse con proveedores de tecnología puede garantizar que los clientes aprovechen el poder de la IA y aborden la complejidad, el riesgo y el costo de sumergirse en la IA y respaldarla ahora y en el futuro. Ofreciendo modelos de consumo flexibles, inteligencia artificial integrada y mejorada infraestructura de TI Con una cartera, un ecosistema abierto de asociaciones profundas con otras empresas líderes en IA y un compromiso con los estándares abiertos, pueden respaldar una implementación de GenAI que se alinee con las necesidades únicas, la tolerancia al riesgo y la visión a largo plazo de una empresa. En resumen, puede ayudar a garantizar una estrategia que no sólo sea sofisticada, sino también práctica y sostenible.
Podemos hacer esto por nuestros clientes gracias a las lecciones aprendidas de nuestro viaje hacia la IA. Al aplicar la IA a nuestras propias operaciones, hemos adquirido experiencia de primera mano sobre sus desafíos y oportunidades, lo que nos brinda una comprensión profunda de lo que funciona y lo que no en entornos comerciales del mundo real. Nuestro enfoque de “Cliente Cero”, donde nos convertimos en nuestro primer y mejor cliente, garantiza que nuestras soluciones de IA no sean solo conceptos teóricos sino que se basen en aplicaciones prácticas, refinadas a través de la experiencia del mundo real y listas para ofrecer resultados tangibles a nuestros clientes.
A través de esta aplicación práctica, hemos desarrollado estos cinco principios rectores para ayudarlo a implementar de manera más rápida y eficiente tecnologías de IA que servirán a su negocio hoy y lo prepararán para su futuro. un trabajo. Estos pilares de la implementación práctica de GenAI son un testimonio de nuestro viaje y compromiso para ayudar a los clientes a simplificar la tecnología compleja.
1. Los datos empresariales son lo que te distingue
Nunca pierda de vista el hecho de que sus datos son una mina de oro de conocimientos y, a diferencia de sus competidores, usted tiene acceso exclusivo a ellos. Tiene un tesoro escondido de datos de clientes, operativos y de mercado: información que refleja el recorrido y la experiencia únicos de su empresa. este Datos Es el secreto del éxito en la carrera de la inteligencia artificial.
Al confiar en modelos previamente entrenados y personalizados con sus datos patentados, puede obtener una ventaja competitiva a través de conocimientos más profundos del cliente (la IA puede analizar los datos de sus clientes para revelar patrones ocultos y predecir comportamientos futuros) y una gestión proactiva de riesgos (IA). Puede detectar transacciones fraudulentas en tiempo real analizando los patrones de los clientes e informando anomalías) y mejorar la toma de decisiones (la IA puede analizar cantidades masivas de datos para identificar tendencias, predecir la demanda y mejorar las estrategias de precios, brindándole la información que necesita). volverse más Decisiones más inteligentes y más rápidas).
2. Respetar la seriedad de los datos
Aunque los datos pueden ser un tesoro valioso, no todos se pueden encontrar en un solo contenedor. Los datos están altamente distribuidos, la mayoría reside en las instalaciones y más del 50 % de los datos empresariales se generan en el borde.
Para que los datos sean efectivos, deben estar cerca Aplicaciones Y los servicios en los que usted confía para un procesamiento y análisis efectivos. Es mejor ceder al “atractivo de los datos” y llevar la IA a los datos (donde la mayoría es interna) que trasladar los datos empresariales a los recursos informáticos disponibles. A la mayoría de las organizaciones les resulta más eficaz y eficiente entrenar y ejecutar modelos de IA localmente para reducir la latencia, reducir los costos y mejorar la seguridad. Para convertir los datos en conocimientos prácticos utilizando la IA, a menudo en tiempo real, es vital una combinación de implementaciones locales, perimetrales y en la nube. Por esta razón, el 66% de los tomadores de decisiones en el Reino Unido prefieren construir un enfoque local o híbrido para el uso y la adquisición de la IA.
3. Adapte el tamaño adecuado a su infraestructura de IA
No existe un enfoque único cuando se trata de inteligencia artificial. He visto a clientes en muchas industrias y en organizaciones de distintos tamaños aplicar su IA de innumerables maneras, desde dispositivos locales y en el borde hasta centros de datos a hiperescala. No todos los modelos son a gran escala ni todas las cargas de trabajo de IA se ejecutan en un centro de datos. o en nubes. Para evitar un aprovisionamiento excesivo o insuficiente significativo, será importante ajustar el tamaño adecuado de sus soluciones de IA en función de su caso de uso y sus requisitos, así que analice los casos de uso y los objetivos para determinar la infraestructura y los tipos de modelos más adecuados.
4. Mantener una arquitectura modular abierta
Es igualmente importante darse cuenta de que el panorama de la IA está en constante evolución y que nadie puede predecir su trayectoria futura. Esto significa que un sistema cerrado y rígido puede quedar obsoleto rápidamente. Por lo tanto, mantener una arquitectura modular abierta será fundamental para ayudar a las organizaciones a adaptarse a los rápidos cambios en las tecnologías de IA y evitar caer en arquitecturas obsoletas o inflexibles.
Las cargas de trabajo de IA/GenAI son una nueva clase de cargas de trabajo que requieren una nueva clase de innovaciones modernas y abiertas que abarquen todo el sector de la IA: lagos y capas de datos, computación, redes, almacenamientoAplicaciones de software de protección de datos e inteligencia artificial. Pero es completamente plausible, si no probable, que en el futuro surjan nuevas infraestructuras de GPU, infraestructuras algorítmicas o inventos que requieran que las empresas se adapten. El peor error que se puede cometer hoy es apostar y seguir con un sistema de IA cerrado, propietario, unidimensional e inflexible.
Las herramientas de inteligencia artificial de estándares abiertos brindan flexibilidad, transparencia y una comunidad vibrante para el soporte y la innovación. Al integrar soluciones de estándares abiertos en su estrategia de IA, las empresas pueden evitar quedarse atrapadas en un solo proveedor y personalizar las herramientas para satisfacer sus necesidades específicas.
5. Cree un ecosistema de IA próspero
Ningún proveedor puede resolver todos los desafíos de la IA por sí solo; La colaboración es clave. La IA es una combinación de muchas tecnologías, capacidades intelectuales y servicios, que las empresas deberán integrar entre sí para tener éxito. Asegúrese de adoptar proveedores que permitan un ecosistema abierto de socios, de los principales actores en el espacio de la IA, como microsoft Para proveedores de silicio como NVIDIA y Intel Para líderes de código abierto como Hugging Face.
Los ecosistemas abiertos nivelan el campo de juego en todo el ecosistema tecnológico, respaldan la creación de nuevos avances GenAI y brindan a los clientes un mayor acceso a la innovación y la flexibilidad. El acceso a modelos y tecnologías abiertos puede acelerar el progreso y la resolución de problemas en todo el mundo, alimentando el “motor de innovación” global en todos los rincones de la industria, desde los desarrolladores individuales y las nuevas empresas hasta el sector público y las empresas comerciales.
Un enfoque del mundo real para obtener resultados del mundo real
Navegar con éxito en un nuevo paisaje casi siempre requiere un enfoque práctico que equilibre la emoción, el realismo, la preparación y una ejecución cuidadosa. La capacidad de obtener valor de las nuevas tecnologías requiere la creación de hojas de ruta estratégicas, y cuando se trata de IA, las necesidades de preparación, calidad y almacenamiento de los datos que les proporciona adquieren una importancia adicional. No se deje atrapar sintiendo que necesita transformarse en una potencia de IA de la noche a la mañana. Empiece por establecer un objetivo específico y alcanzable que tenga el potencial de generar un retorno de la inversión empresarial y cimentar el camino hacia el éxito con una visión clara y las asociaciones adecuadas.
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Este artículo se produjo como parte del canal Expert Insights de TechRadarPro, donde mostramos las mejores y más brillantes mentes de la industria tecnológica actual. Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
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