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Consideraciones y requisitos previos de la evaluación
Comience con casos de uso claros
Identifique problemas u oportunidades empresariales específicos que la IA generativa pueda abordar. Céntrese en los casos de uso que se ajusten a los objetivos empresariales estratégicos y ofrezcan beneficios cuantificables. Priorice los casos de uso que se centren en los desafíos más comunes de la organización para garantizar que la arquitectura de la solución pueda servir de patrón para múltiples escenarios.
Iniciar el proceso de evaluación con un conocimiento general de las posibles aplicaciones generativas de la IA es beneficioso, pero no obligatorio. El cuestionario que se incluye en esta guía se adapta a varios niveles de preparación, desde organizaciones que tienen casos de uso bien definidos hasta aquellas que solo tienen ideas generales. El proceso de evaluación sirve para:
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Perfeccione y aclare estas ideas iniciales de casos de uso.
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Identifique nuevos casos de uso potenciales.
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Desarrolle objetivos específicos y medibles para cada caso de uso.
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Evalúe la viabilidad y el impacto potencial de cada caso de uso.
Consideremos un ejemplo hipotético: una empresa de servicios financieros decide explorar la modernización de la IA generativa. Empiezan con una idea amplia de mejorar su servicio al cliente y sus procesos de detección de fraudes.
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Evaluación inicial: el cuestionario les ayuda a evaluar sus sistemas actuales, la calidad de los datos y la preparación organizativa para la adopción generativa de la IA.
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Perfeccionamiento de los casos de uso: a lo largo del proceso de evaluación, refinan sus ideas iniciales en dos casos de uso específicos:
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Implementación de un chatbot generativo impulsado por IA para las consultas de los clientes
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Uso de IA generativa para la detección de fraudes en transacciones en tiempo real
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Establecimiento de objetivos: para cada caso de uso, definen objetivos específicos:
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Reduzca el tiempo de respuesta del servicio de atención al cliente en un 40 por ciento en un plazo de 6 meses
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Mejore la precisión de la detección de fraudes en un 20 por ciento y reduzca los falsos positivos en un 15 por ciento
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Objetivos ambiciosos: también establecen estos ambiciosos objetivos:
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Logre un 80 por ciento de satisfacción de los clientes con respuestas asistidas por IA
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Desarrolle un modelo predictivo de detección de fraudes que identifique nuevos patrones de fraude
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Definición de MVP: el cuestionario les ayuda a determinar un MVP para cada caso de uso, centrándose en las características esenciales que ofrecen un valor inmediato.
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Arquitectura objetivo: Por último, desarrollan una arquitectura objetivo que admite uno o ambos casos de uso y garantiza la escalabilidad y la integración con los sistemas existentes.
Garantice la alineación empresarial
Alinee las iniciativas generativas de IA con la estrategia y los objetivos empresariales generales. Para cada caso de uso, desarrolle una propuesta de valor clara que demuestre cómo la IA generativa contribuye al crecimiento, la eficiencia o la innovación empresarial. Establezca métricas para medir el impacto de las implementaciones de IA generativa en los indicadores clave de rendimiento (). KPIs
Implemente la gobernanza y la supervisión
Cree un comité directivo multifuncional para supervisar las iniciativas de IA generativa. Desarrolle políticas y directrices para un uso responsable de la IA, abordando las consideraciones éticas y los posibles sesgos. Establezca un proceso de revisión para los proyectos de IA generativa a fin de garantizar el cumplimiento de las normas organizativas y los requisitos reglamentarios.
Aborde los requisitos técnicos y de datos
Evalúe y mejore la calidad de los datos e implemente prácticas de gobierno de datos para garantizar la fiabilidad de los insumos para los modelos de IA generativa. Desarrolle una estrategia de datos que aborde la recopilación, el almacenamiento y la gestión de datos específicos de las necesidades generativas de inteligencia artificial. Evalúe y mejore la infraestructura de datos para soportar el volumen y la velocidad de los datos necesarios para las cargas de trabajo de IA generativa.
Tenga en cuenta los requisitos de recursos informáticos
Evalúe la infraestructura de TI actual e identifique las brechas en la capacidad computacional para las cargas de trabajo generativas de IA. Planifique recursos informáticos escalables, considerando opciones como los servicios en la nube o los clústeres de computación de alto rendimiento locales. Optimice la asignación de recursos para equilibrar el rendimiento y la rentabilidad de las cargas de trabajo de formación y de inferencia.
Aborde las implicaciones de privacidad y seguridad
Implemente medidas de seguridad sólidas para proteger los datos confidenciales que se utilizan en la formación y las operaciones de IA generativa. Garantice el cumplimiento de las normas de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), al gestionar la información personal. Desarrolle protocolos para el despliegue y la supervisión seguros de los modelos a fin de evitar el acceso no autorizado o el uso indebido de las capacidades de IA generativa.
Interactúe pronto con las partes interesadas
Involucre a las principales partes interesadas desde el principio para lograr la aceptación y el apoyo de los líderes. Comunique con claridad los beneficios y el impacto potencial de las iniciativas de modernización, específicamente para las cargas de trabajo generativas de IA. Proporcione formación y recursos para ayudar a las partes interesadas a comprender las tecnologías de IA generativa y sus implicaciones.
Repite y aprende
Adopte un enfoque gradual que le permita refinar las soluciones objetivo. Utilice los circuitos de retroalimentación para mejorar continuamente la arquitectura y los procesos de la carga de trabajo. Evalúe periódicamente el rendimiento y el impacto de las implementaciones de IA generativa y ajuste las estrategias según sea necesario en función de los resultados del mundo real y de las necesidades empresariales en evolución.
