Los desafíos de la integración de modelos de IA en las organizaciones
La IA generativa llegó para quedarse, pero para desbloquear todo su potencial, se requiere más que una simple adopción tecnológica.
Por Sergio Navarro Barrientos*
En el ámbito de los modelos de Inteligencia Artificial, uno de los principales problemas a los que se están enfrentando las organizaciones es la implementación de Modelos de Lenguaje Extenso (LLM, por sus siglas en inglés), que son un tipo de algoritmo de inteligencia artificial entrenado con grandes volúmenes de datos, capaz de generar texto, realizar tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), y asistir en la toma de decisiones. Sin embargo, no cuentan con datos empresariales específicos y contextuales, limitando su capacidad para obtener resultados precisos y útiles, a fin de abordar problemas de negocio a los que se enfrentan en el día a día.
Y es que, según el informe Unlocking enterprise AI: opportunities and strategies, elaborado por Databricks en colaboración con Economist Impact, aunque 85% de las organizaciones ya están utilizando de alguna forma la IA generativa, aplicándola en diversas funciones empresariales, solo 22% confían en que sus infraestructuras de Tecnología de la Información (TI) actual pueden soportar eficazmente la integración de aplicaciones de IA a largo plazo. Este dato pone en evidencia una brecha crítica: la infraestructura tecnológica sigue siendo un obstáculo para muchas empresas que necesitan fortalecer sus capacidades de procesamiento y gestión de datos para aprovechar al máximo el potencial de la IA.
Para ello, se están buscando formas de mejorar los LLM mediante la incorporación de datos a través de técnicas como la Generación Aumentada de Recuperación (RAG), que permite complementar los datos que existen dentro de un LLM con fuentes de información externas de tu elección, como repositorios, conjuntos de texto y documentación previa, lo que permite personalizar y adaptar estos modelos a las necesidades específicas del negocio. Esta solución no solo mejora la precisión y la relevancia de las respuestas generadas por los modelos de IA, sino que también optimiza el uso de los recursos. Al usar RAG, solo se envían al modelo los datos relevantes, evitando que se procesen grandes volúmenes de información innecesaria y costosa, en términos computacionales.
Principales desafíos
Uno de los hallazgos más reveladores del informe de Databricks es que el 40% de los encuestados reconocen que la gobernanza de los datos y la IA de sus organizaciones es insuficiente. La falta de gobernanza unificada y la gestión fragmentada de los datos son problemas recurrentes que pueden generar costos adicionales, además de poner en riesgo la integridad de los modelos de IA y la toma de decisiones basada en datos. Esto no solo se refiere a la gestión de los datos, sino también a los procesos, políticas y tecnologías necesarias para garantizar que los datos sean accesibles, consistentes, y estén protegidos frente a amenazas cibernéticas.
Otro desafío importante asociado con los Modelos de Lenguaje Grande y la IA Generativa en general es el consumo energético. Según Gartner Consulting, los centros de datos que alojan modelos de IA generativa verán un aumento importante en su demanda energética. Se estima que para 2027, el consumo de energía de los centros de datos de IA aumentará hasta un 160%, alcanzando los 500 teravatios-hora (TWh) al año, lo que representa un riesgo para la sostenibilidad y los costos operativos.
En este contexto, las organizaciones que no planifiquen adecuadamente sus necesidades energéticas pueden enfrentarse a interrupciones operativas, aumento de costos y la necesidad de adoptar soluciones menos sostenibles.
Asimismo, un obstáculo adicional para la adopción de la IA en muchas organizaciones es la escasez de talento especializado. Según el informe de Databricks, solo uno de cada seis encuestados cree que su organización podrá conseguir suficientes profesionales capacitados para liderar la implementación de proyectos de IA. La falta de profesionales capacitados en áreas clave como el aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y gestión de datos pone en peligro la competitividad a largo plazo.
A medida que avanzamos hacia un mundo artificialmente inteligente, las organizaciones deben adoptar un enfoque proactivo para superar varios obstáculos críticos. Solo quienes logren optimizar aspectos como la gobernanza de los datos; la infraestructura tecnológica; el consumo energético y el talento especializado, estarán mejor posicionados para aprovechar las oportunidades que presenta la IA generativa y seguir liderando la innovación en sus respectivos sectores. La IA generativa está aquí para quedarse; no obstante, para desbloquear todo su potencial, se requiere más que una simple adopción tecnológica.
*Sergio Navarro es Chief Presales Officer en IQSEC.
Nota del editor: Este texto pertenece a nuestra sección de Opinión y refleja únicamente la visión del autor, no necesariamente el punto de vista de Alto Nivel.
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