Dos años después del lanzamiento de ChatGPT, la adopción empresarial de la Inteligencia Artificial (IA) y la Generación de IA (GenAI) se encuentra en una encrucijada. Si bien el entusiasmo y el deseo de implementar proyectos de IA siguen siendo altos, las organizaciones ahora deben enfocarse en generar un retorno de inversión tangible y evitar caer en el gasto impulsivo y la falta de dirección estratégica.
Para implementar iniciativas de IA con un impacto empresarial significativo, es crucial considerar tres perspectivas clave:
1. Controlar los Costos y Evitar el Derroche
Durante el auge de la IA, muchas empresas redirigieron presupuestos para implementar proyectos impulsados por esta tecnología, sin prestar demasiada atención a los costos. Sin embargo, este entusiasmo desenfrenado ha dado paso a una mayor cautela y control de gastos. Al embarcarse en un viaje de IA, las organizaciones deben considerar cuidadosamente cómo experimentar sin comprometer la financiación de proyectos que pueden no tener éxito. Además, es fundamental garantizar el uso eficiente de los recursos de almacenamiento y computación, evitando el desperdicio de capacidad subutilizada.
2. Abordar la Incertidumbre y la Escalabilidad
La adopción de la IA se ve obstaculizada por la incertidumbre sobre el alcance y la escala de los proyectos. Las organizaciones deben poder escalar sus iniciativas de IA sin tener que desperdiciar recursos informáticos y comenzar de nuevo. La nube puede ser un buen lugar para hacer pruebas de concepto y experimentar, pero también puede generar costos insostenibles a largo plazo. Por lo tanto, las empresas deben considerar modelos de servicio que eliminen las conjeturas sobre el consumo y les permitan reaccionar rápidamente a las cargas de trabajo cambiantes, tanto en la ampliación como en la reducción de escala.
3. Garantizar la Confiabilidad del Sistema
A medida que los proyectos de IA maduran y se convierten en servicios críticos para el negocio, las organizaciones buscan confiabilidad y disponibilidad del 100%. Estas aplicaciones orientadas al cliente no pueden construirse sobre bases débiles, ya que la reputación, la retención de clientes y la resiliencia cibernética están en juego. Por lo tanto, las empresas deben buscar proveedores que ofrezcan la máxima confiabilidad y tiempo de actividad.
En resumen, la adopción empresarial de la IA ha evolucionado más allá del simple entusiasmo y el miedo a quedarse atrás. Ahora, las organizaciones deben adoptar un enfoque más estratégico y disciplinado, centrándose en generar un retorno de inversión tangible, abordando la incertidumbre y la escalabilidad, y garantizando la confiabilidad de los sistemas. Solo así podrán aprovechar el poder transformador de la IA de manera efectiva y sostenible.
