La IA generativa afecta ya a las prioridades de transformación digital del CIO

La transformación digital debe ser una competencia organizacional central. Ese es mi consejo clave para los CIO y los líderes de TI.

Durante las conferencias magistrales y las discusiones con los CIO, les recuerdo a todos cómo las prioridades estratégicas evolucionan significativamente cada dos años o menos, desde el crecimiento en 2018 hasta la pandemia y el trabajo remoto en 2020, hasta el trabajo híbrido y las limitaciones financieras en 2022.

El impacto de las IA generativas, incluidos ChatGPT y otros modelos de lenguaje extenso (LLM), será un importante motor de transformación de cara al 2024.

Mientras muchos CIO preparan sus presupuestos para 2024 y sus prioridades de transformación digital, es imperativo desarrollar una estrategia que busque oportunidades para hacer evolucionar los modelos comerciales, apunte a los impactos operativos a corto plazo, priorice dónde deben experimentar los empleados y defina planes de mitigación de riesgos relacionados con la IA.

Pero con todo el entusiasmo y la exageración, es fácil para los empleados invertir tiempo en herramientas de IA que comprometen datos confidenciales o para que los gerentes seleccionen herramientas de IA en la sombra que no han pasado por revisiones de seguridad, control de datos y cumplimiento de otros proveedores. El mayor desafío es definir una estrategia realista y desarrollar una respuesta al “soñador imposible”, un líder empresarial que “pide la luna” y es uno de los ejecutivos de negocios que conocerá en el infierno.

Abhijit Mazumder, CIO de Tata Consultancy Services, dice: “Las prioridades de transformación deben vincularse fundamentalmente con las prioridades comerciales y lo que cualquier organización respectiva está tratando de lograr. En la mayoría de las empresas, el liderazgo se concentra por igual en el crecimiento y la eficiencia operativa sin olvidar priorizar los programas de resiliencia, ciberseguridad y eliminación de deuda tecnológica”.

A continuación se presentan varios impulsores de IA generativa para que los CIO los consideren al desarrollar sus prioridades de transformación digital.

 

Definir una estrategia LLM que cambie el juego

En un café reciente con pioneros digitales que organicé, discutimos cómo la IA generativa y los LLM afectarán a todas las industrias. Los ejemplos incluyen cómo la IA generativa:

• Acelere el descubrimiento de fármacos farmacéuticos utilizando inteligencia adicional a partir de datos no estructurados
• Empodere a los trabajadores de ensamblaje de fabricación de primera línea para abordar los problemas de manera más rápida y confiable
• Permita que los proveedores médicos ofrezcan respuestas personalizadas a las preguntas de salud de los pacientes
• Ayuda en el desarrollo de nuevos productos de seguros, banca y otros servicios financieros basados ??en diálogos con los clientes.
• Transforme la educación proporcionando nuevas formas para que los maestros promuevan el pensamiento creativo, la colaboración y las habilidades de resolución de problemas de sus alumnos.

“Este es un momento para que los CIO y CTO no solo sean creativos sobre cómo hacer más con menos, sino que también superen a la competencia con inversiones calculadas, ya que es probable que sus competidores busquen retrasar o cortar sus propios proyectos de transformación”, dice Jeremiah Stone, CTO. en SnapLogic. “Dé prioridad a las iniciativas de transformación que pueden crear nuevas fuentes de ingresos, democratizar tecnologías o reducir la deuda técnica, especialmente al considerar oportunidades de IA generativa”.

Los CIO probablemente reconocerán que los programas de transformación de esta magnitud son programas de varios años que requieren evaluar las capacidades de LLM, experimentar y encontrar ofertas de clientes mínimamente viables y adecuadamente seguras. Pero no tener una estrategia puede generar interrupciones, y un error clave que los líderes de TI pueden cometer cuando asisten a las reuniones de la junta es no tener un plan para una tecnología emergente que cambiará el mundo, como la IA generativa.

 

Limpie y prepare sus datos para LLM privados

Las capacidades de IA generativa aumentarán la importancia y el valor de los datos no estructurados de una empresa, incluidos documentos, videos y contenido almacenado en los sistemas de gestión del aprendizaje. Incluso si la empresa no está lista para considerar cómo la IA generativa puede alterar sus industrias y negocios, los líderes de transformación proactivos tomarán medidas para centralizar, limpiar y preparar datos no estructurados para su uso en LLM.  

“Con los usuarios de toda la organización clamando por aprovechar las capacidades de IA generativa como parte de sus actividades diarias, la prioridad número 1 para los CIO, CTO y CDO es permitir un acceso seguro y escalable a una gama cada vez mayor de modelos de IA generativa y permitir que los equipos de ciencia de datos para desarrollar y poner en funcionamiento LLM ajustados y adaptados a los datos y casos de uso de la organización”, dice Kjell Carlsson, jefe de estrategia y evangelización de ciencia de datos en Domino.

Ya hay 14 LLM que no son ChatGPT, y si tiene grandes conjuntos de datos, puede personalizar un LLM patentado usando plataformas como Databricks Dolly, Meta Llama y OpenAI , o crear su propio LLM desde cero .

La personalización y el desarrollo de LLM requieren un caso comercial sólido, experiencia técnica y financiación. Peter Pezaris, director de diseño y estrategia de New Relic, dice: “La capacitación de modelos de lenguaje extenso puede ser costosa y los resultados no se han perfeccionado, por lo que los líderes deben priorizar la inversión en soluciones que ayuden a monitorizar los costes de uso y mejorar la calidad de las consultas. resultados."

 

Buscar eficiencias mejorando la atención al cliente

McKinsey estimó en 2020 que la IA podría generar un valor de un billón de dólares cada año, con la atención al cliente como una oportunidad importante. Esta oportunidad es mayor hoy en día debido a la IA generativa, especialmente cuando los CIO centralizan datos no estructurados en un LLM y permiten que los agentes de servicio hagan y respondan las preguntas de los clientes.

Justin Rodenbostel, vicepresidente ejecutivo de SPR, dice: "Busque oportunidades para aprovechar GPT-4 y LLM para optimizar actividades como la atención al cliente, especialmente con respecto a la automatización de tareas y el análisis de grandes cantidades de datos no estructurados".

Mejorar la atención al cliente es una victoria rápida para generar un ROI a corto plazo de los LLM y las capacidades de búsqueda de IA. Los LLM requieren centralizar los datos no estructurados de una empresa, incluidos los datos integrados en CRM, sistemas de archivos y otras herramientas SaaS. Una vez que TI centraliza estos datos e implementa un LLM privado, otras oportunidades incluyen mejorar la conversión de clientes potenciales de ventas y los procesos de incorporación de recursos humanos.

“Las empresas han estado metiendo datos en SharePoint y otros sistemas durante décadas”, dice Gordon Allott, presidente y director ejecutivo de GetK3. "En realidad, podría valer la pena limpiarlo y usar un LLM".

 

Mitigar los riesgos comunicando un modelo de gobierno LLM

El panorama generativo de IA tiene más de 100 herramientas que cubren pruebas, imágenes, videos, códigos, voz y otras categorías. ¿Qué impide que los empleados prueben una herramienta y peguen información patentada u otra información confidencial en sus avisos?

Rodenbostel sugiere: “Los líderes deben asegurarse de que sus equipos solo usen estas herramientas de manera apropiada y aprobada investigando y creando una política de uso aceptable”.

Hay tres departamentos en los que los CIO deben asociarse con sus CHRO y CISO para comunicar políticas y crear un modelo de gobierno que admita la experimentación inteligente. Primero, los CIO deben evaluar cómo ChatGPT y otras IA generativas impactan en la codificación y el desarrollo de software. TI debe predicar con el ejemplo sobre dónde y cómo experimentar y cuándo no usar una herramienta o un conjunto de datos patentado.

El marketing es la segunda área en la que centrarse, donde los especialistas en marketing pueden usar ChatGPT y otras IA generativas en la creación de contenido, la generación de clientes potenciales, el marketing por correo electrónico y más de diez prácticas de marketing comunes. Con más de 11.000 soluciones de tecnología de marketing disponibles en la actualidad, hay muchas oportunidades para experimentar y cometer errores involuntarios al probar SaaS con las nuevas capacidades de LLM.

Los CIO de organizaciones líderes están creando un registro para incorporar nuevos casos de uso de IA generativa, definir un proceso para revisar metodologías y centralizar la captura del impacto de los experimentos de IA.     

 

Reevaluar los procesos y autoridades de toma de decisiones

Un área importante a considerar es cómo la IA generativa afectará los procesos de toma de decisiones y el futuro del trabajo.

Durante la última década, muchas empresas se han propuesto convertirse en organizaciones basadas en datos al democratizar el acceso a los datos, capacitar a más empresarios en ciencia de datos ciudadanos e inculcar prácticas proactivas de gobierno de datos. La IA generativa libera nuevas capacidades, lo que permite a los líderes solicitar y obtener respuestas rápidas, pero la puntualidad, la precisión y el sesgo son cuestiones clave para muchos LLM.

“Mantener a los humanos en el centro de la IA y establecer marcos sólidos para el uso de datos y la interpretabilidad del modelo contribuirá en gran medida a mitigar el sesgo dentro de estos modelos y garantizar que todos los resultados de la IA sean éticos y responsables”, dice Erik Voight, vicepresidente de soluciones empresariales de Appen. “La realidad es que los modelos de IA no reemplazan a los humanos cuando se trata de la toma de decisiones críticas y deben usarse para complementar estos procesos, no para controlarlos por completo”.

Los CIO deben buscar un enfoque equilibrado para priorizar las iniciativas de IA generativa, incluida la definición de gobernanza, la identificación de eficiencias a corto plazo y la búsqueda de oportunidades de transformación a largo plazo.