GenAI: Navegar por los riesgos que conlleva el cambio

Para las empresas, el uso comercial de la IA está todavía en sus primeras fases, y se trata de un caso de riesgo y recompensa, sopesando ambos e investigando el mejor camino a seguir. Por supuesto, hay mucho que ganar con el uso de la IA. Las empresas ya ofrecen un mejor servicio al cliente, analizan información compleja con lenguaje natural y, en general, agilizan los flujos de trabajo. Pero esta tecnología conlleva una serie de riesgos de seguridad, que incluyen, entre otros, la alucinación, la pérdida de datos personales, las deficiencias en la arquitectura de los modelos y la parcialidad.

La razón por la que la IA generativa puede ser tan arriesgada para las empresas es que apenas estamos arañando la superficie de lo que es posible y no sabemos exactamente adónde nos llevará esta tecnología. A pesar de que ChatGPT batió récords de aceptación cuando se hizo público por primera vez, todavía no tenemos una aplicación de IA generativa empresarial que haya alcanzado la misma popularidad entre los usuarios de negocios. Y no sabemos de dónde vendrá esa aplicación revolucionaria. Estamos en territorio desconocido y no sabemos muy bien dónde acabaremos.

Mientras los líderes lidian con las complejidades que conlleva este cambio, es importante explorar los riesgos y los retos normativos que impone la IA generativa. Con ello se pretende iluminar el camino a seguir para los responsables de la toma de decisiones que están dando forma a las políticas y aplicando prácticas que guíen el rumbo hacia un futuro en el que coexistan la innovación y el uso responsable.

Ya se trate de grandes modelos lingüísticos o de otros sistemas generativos, comprender los matices es primordial para que las organizaciones tengan éxito en esta era marcada por los cambios transformadores.

Riesgos y oportunidades de la IA generativa

La infraestructura de apoyo a la IA generativa para aplicaciones de misión crítica es crucial. Prever casos de uso transformadores, como la asistencia sanitaria ultrapersonalizada, sugiere posibilidades revolucionarias. Por ejemplo, la capacidad de recetar medicamentos adaptados a las necesidades de un individuo basándose en la IA generativa representa un avance potencial en el sector sanitario.

A pesar de estas prometedoras oportunidades, es esencial reconocer los retos asociados a la IA generativa. La falta de explicabilidad de sus modelos es un obstáculo importante, que ha dado lugar a esfuerzos continuos para proporcionar trazabilidad y pistas de auditoría. Esta es una de las razones por las que hacemos hincapié en que los modelos de IA no pueden funcionar sin un humano que los entrene. Esto es especialmente importante para abordar las preocupaciones relacionadas con la transparencia y la rendición de cuentas.

Armonizar diversos silos de datos, especialmente en el contexto de datos procedentes de fuentes variadas, plantea un reto importante. La armonización de los datos en diferentes torres es esencial para el despliegue eficaz de las aplicaciones de IA generativa. En sectores como los servicios financieros, donde la sensibilidad de los datos es primordial, se mantiene un fuerte enfoque en la privacidad de los datos para garantizar un uso responsable y ético de los mismos.

Mitigar los riesgos: un enfoque estratégico

Para hacer frente a los retos y riesgos asociados a la IA generativa, las organizaciones están formando proactivamente comités de dirección y consejos de liderazgo de IA. Estos equipos multifuncionales, en los que participan líderes de producto, directores de informática, directores de sistemas de información y equipos jurídicos, desempeñan un papel fundamental a la hora de guiar la integración fluida de la IA.

Se adopta un enfoque cauteloso de la integración de la IA, haciendo hincapié en una estrategia de arrastrarse-caminar-correr. Las organizaciones dan prioridad a la incorporación de prácticas de cumplimiento, gobernanza, seguridad y responsabilidad de la IA desde el principio. Este enfoque garantiza una base sólida y minimiza los posibles escollos a medida que la IA se convierte en parte integrante de los procesos organizativos.

En palabras de uno de los panelistas del evento Hitachi Vantara Exchange celebrado en Nueva York, las organizaciones necesitan "experimentar agresivamente e implementar de forma reflexiva", una sabiduría que subraya la importancia de equilibrar la innovación y la implementación meticulosa de la IA generativa.

A medida que las empresas navegan por las complejidades de la adopción de la IA, es esencial aprovechar las oportunidades que presenta la IA generativa y, al mismo tiempo, gestionar con prudencia los riesgos asociados. El futuro encierra un inmenso potencial de avances transformadores, y las organizaciones que navegan por este panorama con prudencia están preparadas para cosechar los beneficios de una utilización responsable de la IA.