Cómo aprovechar al máximo la inteligencia artificial generativa para las pymes

El jefe de Innovación para PYMES de AWS, Ben Schreiner, recuerda a los líderes empresariales que se centren en los datos y en la resolución de problemas al tomar decisiones en torno a la inteligencia artificial generativa.

La inteligencia artificial generativa es un tema candente, pero muchas de las cosas que puede hacer parecen muy similares a los algoritmos predictivos o al aprendizaje automático de ayer. Entrevistamos a Ben Schreiner, jefe de innovación para pequeñas y medianas empresas en Amazon Web Services, quien dice que la inteligencia artificial generativa de hoy no es magia; los compradores de PYMES deben analizarla teniendo en cuenta las debilidades de la IA y su impacto en las personas. Sin embargo, la IA generativa ofrece casos de uso que antes no eran posibles.

Esta entrevista ha sido editada por motivos de longitud y claridad.

¿En qué se diferencia la inteligencia artificial generativa?

Megan Crouse: ¿Cómo se diferencia la inteligencia artificial generativa del tipo de aprendizaje automático que teníamos hace cinco años o incluso más tiempo? ¿En qué se parece?

Ben Schreiner: La inteligencia artificial generativa no es magia, es matemáticas. Lo que vemos en el mercado es que la exageración en torno a la IA generativa ha captado la imaginación de las personas y ha fomentado una conversación sobre la innovación que antes no teníamos.

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Cuando ocurrió la recesión económica, la mayoría de las personas se centraron en ahorrar dinero y reducir costos. Este ciclo de noticias sobre la IA generativa ha hecho que los líderes de pequeñas y medianas empresas hablen más sobre la innovación, tal vez en la misma conversación que el ahorro de costos. Nos ha permitido tener esa conversación (sobre la innovación).

La mayoría de los casos de uso acaban siendo cosas que existen desde hace bastante tiempo. Lo que más me entusiasma es que estamos teniendo esa conversación sobre innovación, ya sea que estén utilizando el último modelo de lenguaje grande para hacer cosas generativas reales o que estén aprovechando la IA que ha existido durante cinco o diez años.

Realmente no importa. Solo queremos que nuestros clientes la aprovechen, porque ahí es donde sucede la innovación para sus negocios.

Decidir si utilizar la inteligencia artificial generativa

Megan Crouse: ¿Qué preguntas deben hacerse los líderes empresariales al decidir utilizar la inteligencia artificial generativa o un servicio mejorado con IA generativa?

Ben Schreiner: La primera pregunta que debo hacer es: ¿dónde están los datos? ¿Qué datos se utilizaron para entrenar este modelo? Todos están aprendiendo muy rápidamente, y la mayoría de los clientes con los que hablamos entienden que el modelo solo es bueno en la medida en que los datos también lo sean. Entender esto es realmente importante. Comprender quién posee esos datos, de dónde provienen y cuántos de sus propios datos necesita agregar al modelo o cómo puede mejorar el modelo para obtener respuestas reales y valiosas. Ese equilibrio es muy importante para que los ejecutivos empresariales lo entiendan. ¿Dónde está el modelo?

Queremos llevar el modelo a sus datos, no al revés. Nuestro enfoque de la IA y la IA generativa es permitir que nuestros clientes tengan sus propias instancias de modelos que puedan modificar y mejorar con sus propios datos, pero protegidos dentro de su propio entorno y sus propios controles de seguridad, donde nadie más tenga acceso a esa información.

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La segunda prioridad es asegurarse de asociarse con una organización o un socio que estará contigo a largo plazo y tenga experiencia en el tema. Tenemos varios socios externos que ofrecen nuevos modelos o que cuentan con expertos que pueden ayudar a algunas de estas empresas que no tienen científicos de datos en su personal.

Y luego, simplemente aprender. Aprender tanto como puedas lo más rápido posible, porque esto (la IA generativa) está cambiando casi por horas.

Megan Crouse: Dos preocupaciones que a menudo veo que las personas plantean con la IA generativa son los derechos de autor, específicamente la IA generativa entrenada con obras protegidas por derechos de autor, y las alucinaciones. ¿Cómo abordas esos problemas?

Ben Schreiner: Creo que todos necesitan entrar en esto con los ojos bien abiertos, ¿verdad? La máquina solo es tan buena como los datos. Debes entender qué datos hay ahí. Y AWS está haciendo todo lo posible en nuestros propios modelos.

Nos aseguramos de saber dónde están esos datos y de no crear una responsabilidad o un riesgo potencial para esos clientes. Tenemos nuestros propios modelos Titan. Luego están todos los modelos de código abierto que se están lanzando, y tenemos la intención de tener los mejores modelos disponibles. No creemos que haya un modelo único que funcione para todos o que un modelo gobierne a todos.

Pero creo que los ejecutivos deben entender la fuente de los datos del modelo en sí.

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Reglamentaciones van a ir a la zaga (de las empresas). Estamos viendo demandas presentadas ahora para proteger parte de esa información protegida por derechos de autor.

Megan Crouse: ¿De qué manera los líderes empresariales en pequeñas y medianas empresas deben invertir en las personas antes de invertir en IA? ¿Y qué preguntas deben hacerse sobre cómo la adopción de la IA generativa podría cambiar la forma en que invierten no solo en tecnología, sino también en el apoyo a su propio personal?

Ben Schreiner: Creo que todas las pequeñas y medianas empresas deben poner a las personas en primer lugar. Las personas son sus mayores activos, y las herramientas y la tecnología solo serán tan buenas como las personas que las utilicen. En cuanto a invertir en su personal y en su formación, a principios de este mes, lanzamos siete nuevos cursos de formación orientados a la IA. Pretendemos ayudar a las personas a aprender lo más rápido posible y hacer que sea lo más fácil posible aprovechar esta tecnología.

No todas las empresas podrán permitirse o atraer a un científico de datos. ¿Cómo hacemos para que aún puedas beneficiarte de algunas de estas tecnologías y no te quedes fuera del mercado, excluido de esta revolución, simplemente porque no puedes tener un científico de datos en tu personal?

Convirtiendo la inteligencia artificial en inteligencia de negocio

Megan Crouse: ¿Hay algo más que te gustaría agregar?

Ben Schreiner: Quiero destacar el concepto de la inteligencia de negocio generativa. Estamos ayudando a muchas pequeñas y medianas empresas a agregar sus datos. Esa es nuestra prioridad número uno.

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Agregas tus datos, idealmente en AWS, y luego añades inteligencia de negocio. Así que piensa en la generación de informes, pero añade el componente generativo a los informes y la capacidad de usar el lenguaje natural para, por ejemplo, decirme el producto que más he vendido y que tiene el margen bruto más alto en los meses de verano y compararlo año tras año.

Me gustaría poder hacer esa pregunta verbalmente a la herramienta y que me genere un gráfico con los datos que necesito. Eso es muy, muy convincente, porque ahora no necesito un administrador de base de datos que haga consultas SQL y cree gráficos avanzados para mí. Puedo tener la herramienta y la inteligencia incorporada en ella, y poder hacerle preguntas.

El siguiente nivel de inteligencia de negocio generativa es que el sistema realmente escriba la historia de los datos que está viendo. El sistema crea párrafos para un resumen o un resumen ejecutivo de los datos. Y no paso tiempo generando eso, solo lo edito según mis necesidades. Estoy emocionado por eso porque todas las pequeñas y medianas empresas tienen datos, y la mayoría de ellas no están aprovechando al máximo el valor de esos datos.

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