Nuestros primeros pasos en GenAI

Esta es la segunda historia de la serie "Nuestro viaje GenAI".

A veces, en el mundo de la tecnología y la ingeniería, simplemente hay que aprovechar una buena idea. Entras en la refriega, sabiendo que las inevitables interrupciones traerán nuevos riesgos, pero entras igualmente. Decides construir el avión mientras lo pilotas.

Esto, por supuesto, va en contra de lo que estamos acostumbrados en el mundo empresarial. Nos gusta estudiar todos los ángulos, escudriñar todas las decisiones y confrontar la funcionalidad con los análisis de costes a lo largo del proceso. Puede que ni siquiera discutamos o compartamos una idea innovadora durante meses, hasta que podamos hacerlo con un corpus de investigación que respalde la toma de decisiones, incluida la información sobre el mercado objetivo y el análisis de la competencia.

Estas son algunas de las cosas que pasaron ante mis ojos cuando terminé una breve presentación sobre innovación en la reunión de Liderazgo Ejecutivo de nuestra empresa el verano pasado. Al cerrar mi presentación y preguntar si nuestros líderes tenían alguna pregunta, nuestro CEO y ahora Presidente Ejecutivo de Hitachi Digital Services, Gajen Kandiah, se puso de pie y anunció al equipo que yo lideraría la carta de IA Generativa (GenAI) de nuestra empresa.

A pesar de que GenAI ya estaba en la mente de todos los presentes, la declaración fue tan sorprendente como estimulante. Recibir el encargo, en el acto, con tanta decisión y en semejante entorno fue tanto un voto de confianza por parte de Gajen como una declaración de dirección. Gajen ha sido un líder de opinión para nuestra empresa en este ámbito, y su implicación y pasión por el tema y su potencial son bien conocidas.

Gajen me explicaría más tarde que él y el consejo me eligieron por varias razones. Por ejemplo, el hecho de que llevara menos de un año en la empresa era un elemento clave. Querían que el líder de este trabajo tuviera una gran experiencia, pero que fuera lo suficientemente nuevo en la empresa como para ser capaz de introducir cambios en la organización y desafiar las normas. Esto, dijo, iba a ser fundamental.

Mientras sonreía y asentía en señal de reconocimiento y acuerdo, mi cabeza daba vueltas, elaborando listas de tareas y garabateando en la pizarra de mi cerebro los pasos que tendríamos que dar.

Nuestro equipo GenAI

No perdí el tiempo. Cuando volví a la oficina al día siguiente, hablé de la posibilidad con nuestro Director de Transformación, Santhosh Sreemushta, y empecé a preparar lo que creía que sería la constelación más eficaz de cinco equipos interfuncionales: Política, Producto e Ingeniería, Servicios, TI/CIO interno y Marketing.

Para ponerlo en marcha y evitar las trampas de los retrasos burocráticos tradicionales que pueden acompañar a los nuevos planes de negocio, decidí que los miembros del equipo tendrían que añadir esta nueva responsabilidad a sus "trabajos cotidianos". (Así que confeccioné una lista de personas que, en mi opinión, podrían ser buenos líderes y les envié un correo electrónico a cada uno por separado para pedirles su apoyo. Al hacerlo, les hice saber que este trabajo requería un enfoque pionero y el tipo de personas que se sienten cómodas lidiando con la ambigüedad.

Esto era fundamental, porque como parte de este viaje quería encontrar formas de hacer que GenAI formara parte del ADN de nuestra empresa. Si podía hacerlo, garantizaría un compromiso a largo plazo, algo que podrían adoptar los que vinieran después de mí y los equipos. Es un componente crítico para crear una estructura y un impulso sostenible.

Convocar al equipo

Pedí a los responsables que reunieran a sus equipos y me enviaran sus nombres. No me sorprendió que me dijeran que los ingenieros, investigadores y vendedores estaban deseando unirse. Por la tarde, nuestra organización estaba lista.

Eso fue a mediados de junio. Echando la vista atrás, no nos quedamos cortos si decimos que avanzamos en esta misión tan rápido como lo ha hecho el sector en torno a GenAI, que se disparó desde el surgimiento de ChatGPT de OpenAI hace un año hasta el lanzamiento de la impresionante plataforma Chat GPT el mes pasado. Desde ese trascendental pronunciamiento de liderazgo hasta nuestra primera reunión oficial como equipo de estrategia GenAI, transcurrieron un total de dos semanas. Eso es ágil para cualquiera.

Reuní a las tropas una semana después. Aprovechamos el tiempo para elaborar nuestro plan de funcionamiento, asignar funciones y responsabilidades y también objetivos; aún no KPI, pero sí objetivos. No estamos en la fase de los KPI.

Esbozar nuestra estrella polar

Estuvimos de acuerdo en que nuestro plan debía hacer varias cosas a la vez: establecer los guardarraíles, como ha subrayado Gajen; alinearse con los valores de nuestra empresa; y ofrecer flexibilidad para evolucionar y crecer a medida que todos aprendiéramos más.

Para hacerlo de la forma más eficaz, tuvimos que empezar desde el punto de vista empresarial y trabajar hacia el interior, dando a todas las partes interesadas la misma voz. El debate incluyó a miembros de la Oficina Principal de Seguridad de la Información, la oficina del CIO, el Departamento Jurídico Corporativo y el desarrollo de productos, y exploró todos los rincones de Hitachi Vantara que tienen o podrían tener un punto de contacto con GenAI. Desde el uso de aplicaciones GenAI públicas, como ChatGPT, Bard y ahora Gemini, hasta aplicaciones privadas y copilotos en el desarrollo de software, nos propusimos elaborar un documento de política que dicte oficialmente el uso aprobado.

Como primera medida, acordamos redactar un documento normativo que pudiera ser utilizado por todos los empleados sobre cómo y cuándo utilizar las herramientas públicas y privadas de GenAI. Desde el desarrollo de productos hasta la comercialización, nos propusimos establecer los parámetros de las prácticas aprobadas por la empresa. Sería la estrella polar de la empresa. El documento sería también visionario para ayudar a guiar el desarrollo hoy y en el futuro. Recuerda mi misión: que forme parte del ADN.

Este enfoque aparentemente práctico resultó ser una coyuntura crítica para nosotros. A medida que nos adentrábamos en los temas del documento político, pronto nos dimos cuenta de que iba a ser un esfuerzo en sí mismo. Desde la elaboración de normas y restricciones sobre el uso general y la privacidad de los datos, hasta la formulación de directrices sobre el cumplimiento de la normativa, la ciberseguridad e incluso la formación en materia de políticas, todo esto iba a llevar tiempo, un tiempo que podría paralizar o incluso desbaratar el resto del proyecto.

Pero vivimos tiempos sin precedentes. El ritmo de la innovación en torno a GenAI es tan rápido que requería un mayor sentido de la urgencia. Nuestro personal necesitaba libertad para explorar al mismo ritmo que avanzaba la tecnología. Teníamos que seguir adelante, así que acordamos elaborar el documento político en paralelo con la ejecución del resto del proyecto. De hecho, construiríamos este avión mientras despegábamos.

Dar vida a mi pizarra blanca

A partir de ahí, esbozamos nuestra perspectiva de mercado dividiéndola en dos vías distintas: 1) determinar cómo abordar la integración de GenAI en los productos existentes y 2) reflexionar creativamente sobre lo que podríamos construir desde cero.

Pusimos literalmente en una pizarra una buena lista de ideas geniales y creativas y luego nos pusimos a reducirla. Con tantas ideas en la pizarra, tuvimos que reducirlas mucho y centrarnos en dos o tres que pudieran tener el mayor impacto desde el principio. Hervir el océano no era una opción. De hecho, lanzar una red amplia era una receta para la distracción y el retraso.

Establecer esta filosofía desde el principio ha resultado muy productivo. Nos ha permitido, como equipo, cristalizar nuestras prioridades con rapidez.

Así que, además del documento normativo, nos decidimos por desarrollar dos proyectos iniciales: Agentes GenAI, llamados "compañeros", para acelerar la resolución de problemas para nuestros equipos de soporte empresarial (y, en última instancia, integrarlos directamente en nuestra cartera para mejorar la configuración del sistema, la gestión, la solución de problemas, etc.); y un dispositivo "listo para usar" que utilizaríamos para afinar los LLM y desarrollar compañeros. 

Aplicar lo que sabemos a lo que aprendemos

Nos entusiasma compartir nuestras historias. Las miles de decisiones que se toman dentro de las paredes de Hitachi en torno a nuestro trabajo GenAI tienen mucho que ver. Pero sabemos que no estamos solos. Hablamos con clientes y socios todos los días, por lo que sabemos que las empresas están teniendo las mismas discusiones en torno a los mismos temas y desafíos. Y si no lo hacen, lo harán.

Por ejemplo, cuando llegó el momento de poner en práctica nuestro plan, nos dimos cuenta de que primero teníamos que resolver un debate filosófico: ¿debíamos adoptar un único modelo lingüístico de gran tamaño para nuestro trabajo, o un enfoque de modelo pequeño que comprendiera múltiples agentes que pudieran colaborar entre sí?

Al igual que muchas empresas, sopesamos las diferencias y, para nosotros, la decisión de adoptar el enfoque de modelos pequeños se redujo al menos a dos atributos clave: 1) los modelos más pequeños tienen la capacidad de generar resultados más precisos, y 2) con mucho menos riesgo de alucinaciones. Por otro lado, utilizar un único modelo lingüístico de gran tamaño sería más sencillo de gestionar, relativamente hablando, pero más caro de entrenar.

Después de una sana discusión, acordamos adoptar el enfoque del modelo pequeño para crear nuestros copilotos. Este fue un gran ejemplo de aplicación de nuestra experiencia técnica a lo que estamos aprendiendo a medida que trabajamos en nuestro viaje GenAI.

Vamos a ampliar esta idea de aprendizaje en la tercera parte de la serie. Mientras yo escribo desde dentro de nuestro trabajo de desarrollo interno, mi colega Prem Balasubramanian, de Hitachi Digital Services, pondrá el lápiz sobre el papel a continuación para compartir lo que ha estado trabajando con una serie de clientes a medida que construyen nuevos modelos y abordan nuevos problemas juntos en tiempo real.

GenAI es un viaje para todos nosotros y tenemos que sumergirnos en él. 

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