Nuestro director sénior de soluciones industriales, Yohan Lobo, habló con Startups Magazine sobre la importancia de la paciencia, la preparación y la automatización a la hora de integrar la IA.

El año pasado se produjo una rápida aceleración en el ritmo de adopción de soluciones de IA Generativa (GenAI).

de McKinsey Estado de la IA a principios de 2024 revela que el número de organizaciones que utilizan regularmente GenAI se ha duplicado en el último año, alcanzando ahora el 65%.

Sin embargo, a pesar de la creciente popularidad e integración al por mayor de esta tecnología, las empresas que se apresuren a implantar GenAI para mantener el ritmo de sus rivales podrían ver cómo soluciones poco fiables entorpecen, en lugar de mejorar, el rendimiento empresarial.

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Según Yohan Lobo, Senior Industry Solutions Manager de M-Fileslas organizaciones deben asegurarse de que se han establecido los bloques de construcción necesarios antes de que la GenAI ocupe un papel central en los procesos empresariales.

dijo Yohan: "Tras el meteórico ascenso de esta tecnología, estamos viendo cómo la gente empieza a cuestionarse si las soluciones GenAI merecen realmente el nivel de bombo y platillo y la atención que han recibido en los últimos dos años. Aunque no cabe duda de que existe una sensación exagerada de lo que se puede conseguir con GenAI, todavía hay una serie de casos de uso tangibles que pueden añadir un valor genuino a las empresas de todos los sectores".

"Resumir documentos, crear contenidos desde cero e incluso realizar traducciones son formas en las que las soluciones GenAI pueden desplegarse para impulsar mejoras en la eficiencia. Una estrategia de GenAI que respete las políticas de seguridad y cumplimiento y permita a las empresas aprovechar todo el potencial de sus datos puede producir resultados envidiables, mejorando la experiencia tanto de los empleados como de los clientes en el proceso".

"Los problemas surgen cuando los equipos directivos se precipitan en la implantación de GenAI. Cualquier estrategia de IA eficaz debe basarse en datos estructurados que puedan buscarse y organizarse mediante metadatos, ya que es la única forma de que los resultados de una solución GenAI sean totalmente fiables".

Es esencial "prepararse para la IA" realizando una auditoría exhaustiva de los datos y asegurándose de que la empresa dispone de un almacén amplio y fiable de datos internos a partir del cual su herramienta GenAI pueda cotejar las respuestas. Cualquier solución GenAI que dependa de información externa para proporcionar respuestas simplemente no es de fiar: la falta de comprensión de la procedencia de los datos es el escollo más común del despliegue de GenAI."

Junto con el desarrollo de GenAI, es crucial que las organizaciones sigan invirtiendo en tecnología que automatice los procesos.

Yohan prosigue: "Con un interés global tan intenso en GenAI y en cómo se puede utilizar esta tecnología, es fácil quedarse obnubilado, pero hay toda una serie de formas alternativas de mejorar la eficiencia que las empresas deberían tener en cuenta.

"Por ejemplo, los sistemas automatizados pueden gestionar grandes volúmenes de trabajo sin fatiga, lo que permite a las organizaciones escalar las operaciones de forma más eficaz y realizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, liberando a los empleados para que se ocupen de tareas más estratégicas y creativas. Una mayor automatización también implica menos errores manuales, con lo que las empresas se benefician de una mayor seguridad y de una mejor experiencia general para el cliente final."

concluye Yohan: "Una vez que las organizaciones se han ocupado de sus datos internos y se han asegurado de que están correctamente ordenados y mantenidos, pueden aplicar una estrategia GenAI con confianza. Equilibrar esto con una automatización que garantice que las tareas rutinarias se gestionan de forma eficiente, precisa y coherente es una receta clara para el éxito de cara al futuro."

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Publicado^{el 13 de} septiembre de 2024.