La adopción de IA generativa requiere una comprensión profunda de esta tecnología en rápida evolución. Gran parte de este trabajo recae en los CTO y el personal centrado en la tecnología. Pero los directores ejecutivos y otros líderes empresariales también toman decisiones que controlan los costos, aceleran la innovación y ayudan a garantizar que la IA generativa cumpla con los objetivos de su organización.
¿Qué aspectos de la IA generativa merecen su atención? Varias áreas clave determinarán el costo y el valor que ofrece la IA generativa.
Elegir una Fmodelo de fundación
Probablemente conozca los datos básicos sobre los modelos de IA generativa: los modelos fundamentales (FM) sirven como punto de partida para crear aplicaciones de IA generativa, y los modelos de lenguaje grande (LLM) son FM entrenados en grandes cantidades de datos y texto con los que los usuarios pueden interactuar en lenguaje natural.
La IA generativa implica dos fases centrales: entrenamiento, cuando el modelo aprende a partir de datos seleccionados, e inferencia, cuando el modelo utiliza lo que ha aprendido para analizar, reconocer y responder.
La elección de FM tiene un gran impacto en el costo y las capacidades de sus aplicaciones de IA generativa. No existe un enfoque único para elegir un modelo, por lo que es importante evaluar sus capacidades de manera rigurosa y colaborativa para equilibrar precio y rendimiento.
Su organización puede seleccionar entre una gama cada vez mayor de modelos en función de criterios como latencia (tiempo de respuesta), escalabilidad e idoneidad para sus necesidades específicas. Esta decisión a menudo involucra a partes interesadas de la alta dirección, departamentos de línea de negocio y expertos técnicos. Experimentar con múltiples modelos y realizar evaluaciones exhaustivas puede ayudar a su equipo a tomar una decisión técnica y comercial informada.
Enfoques para la personalización del modelo
Existen muchas técnicas para la personalización de modelos: el proceso de entrenar un modelo para su caso de uso o dominio específico. La personalización es una decisión empresarial importante, ya que estas técnicas varían en costo y complejidad y afectan la precisión y utilidad de sus aplicaciones de IA generativa. El ajuste fino modifica el modelo para hacer que sus respuestas sean más relevantes, mientras que la generación de recuperación aumentada (RAG), una técnica más simple y rentable, optimiza la precisión de la salida de un modelo al recuperar datos seleccionados de fuentes de datos externas sin modificar el modelo. .
Los datos como diferenciadores
La integración de sus datos con sus aplicaciones de IA generativa mediante la personalización ayuda a transformar una aplicación genérica en una que realmente conoce su organización. Sus datos mejoran la precisión del modelo al ayudarlo a comprender los procesos, productos, clientes y terminología de su empresa. Eso muestra a los clientes y otros usuarios que usted los conoce y conoce sus preferencias, creando valor y generando una ventaja competitiva.
Las técnicas de personalización como RAG ayudan a que su modelo se base en diversos almacenes de datos para proporcionar resultados precisos y relevantes y recomendaciones personalizadas que los usuarios necesitan, y rápidamente.
Los detalles finos sobre los datos son dominio de los CDO, CTO y científicos de datos, pero el conocimiento empresarial ayuda a garantizar que sus datos sirvan como un diferenciador crucial. Es posible que deba determinar si su organización necesita invertir en actualizar su infraestructura de datos para hacerla más adecuada para impulsar sus aplicaciones de IA generativa. El estado y la disponibilidad de los datos pueden afectar en gran medida la relevancia de los resultados, el éxito de sus aplicaciones de IA generativa y el costo de implementación.
Mitigación de riesgos
Cada nueva tecnología conlleva riesgos. Mitigar el riesgo de la IA generativa significa implementar tecnologías y emplear técnicas que ayuden a garantizar la seguridad, la privacidad y una IA responsable para proteger financieramente a su organización, proteger la reputación de su marca y preservar la lealtad del cliente.
La seguridad nunca puede ser una ocurrencia tardía. Necesita proteger sus datos desde el principio. Sus clientes dependen de su vigilancia con su información y cualquier violación de la privacidad es una violación de su confianza.
El equipo técnico de su organización puede orientar técnicas que ayuden a reducir todo tipo de riesgos. La conexión a tierra del contexto es una técnica de personalización que compara el resultado de su modelo con fuentes de información verificables, lo que ayuda a eliminar sesgos, reducir las alucinaciones y generar confianza. La implementación de barreras de seguridad efectivas y la prueba de los resultados de sus aplicaciones de IA generativa con respecto a sus políticas definidas ayuda a garantizar resultados precisos, relevantes e imparciales.
La mitigación de riesgos hace mucho más que proteger a su organización. Para 2026, las organizaciones que implementen transparencia, confianza y seguridad en sus modelos de IA verán una mejora del 50% en la adopción, el logro de objetivos comerciales y la aceptación de los usuarios, según Gartner.
Explorando los costos de manera integral
El costo es una cuestión de múltiples niveles. Los ejecutivos deben preguntarse sobre el impacto financiero de las decisiones técnicas clave: la elección del modelo, cómo se personaliza el modelo, el volumen previsto de interacciones de los usuarios después de escalar. Los líderes empresariales deben considerar todos los costos más allá del modelo en sí, incluida la personalización, las pruebas y la preparación de datos. Durante la inferencia, cuando el modelo está implementado y en uso, entran en juego otros factores: más interacciones aumentan el costo, particularmente si su aplicación está orientada al cliente y está disponible en Internet.
Sea la voz del valor
Incluso las decisiones técnicas aparentemente arcanas pueden afectar el valor que la IA generativa ofrece a su organización, su gente y sus clientes. Mientras explora la IA generativa, recuerde por qué tantas organizaciones la están adoptando: para crear valor.
El valor puede tener múltiples significados: mayores ingresos, mejores experiencias para los clientes, innovación revolucionaria. Pero hacer una pregunta en cada etapa de su viaje hacia la IA generativa: «¿Cuál es el valor comercial aquí?»—puede ayudar a mantener su organización encaminada.
Los líderes empresariales que utilicen su curiosidad para explorar la IA con sus colegas centrados en la tecnología estarán mejor preparados para crear una hoja de ruta de IA generativa viable y guiar a su organización desde los experimentos iniciales hasta las aplicaciones de nivel de producción que brinden un valor significativo a escala y al costo adecuado. .
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