2024 ha sido un año de rápida adopción de la IA, y muchas empresas se han esforzado por aprovechar los últimos avances por temor a quedarse atrás. Sin embargo, a pesar de una importante inversión, las organizaciones suelen tener dificultades para obtener beneficios tangibles de sus iniciativas de IA. De hecho, los informes indican que si bien el 68% de las grandes empresas han incorporado la IA, una cuarta parte de los profesionales de TI lamentan su rápida adopción de la IA y dos tercios desearían haber elegido las tecnologías con más cuidado.
Podría decirse que la raíz de este problema radica en la falta de control. Las organizaciones luchan por implementar herramientas de inteligencia artificial de una manera que no solo brinde beneficios, sino que tampoco comprometa la privacidad de sus datos. En 2025, las empresas deberán asegurarse de elegir la herramienta de IA adecuada para su trabajo, manteniendo al mismo tiempo el control y la privacidad que sus datos necesitan.
Antes de iniciar una iniciativa de IA, es fundamental definir objetivos claros. ¿Qué problema específico estás tratando de resolver? ¿Qué valor espera obtener de la IA? ¿Se trata de inteligencia sobre amenazas, mejora de la toma de decisiones o mejora de la experiencia del cliente? Sólo una vez que se identifican estos objetivos una empresa puede saber qué tipo de IA necesita.
Para ello es esencial encontrar la herramienta adecuada para el trabajo. El primer paso es comprender que, si bien los grandes modelos lingüísticos (LLM) han dominado los titulares y alimentado el revuelo, no son la única forma de modelo de IA. En cambio, hay una serie de herramientas diferentes disponibles que se centran en tareas y soluciones especializadas que pueden no sólo ser más adecuadas, sino también más capaces.
Esto se debe a que la IA experta está diseñada para manejar una tarea específica, en lugar de estar capacitada para ofrecer una solución a todos, tanto a nivel profesional como personal. Es más, a diferencia de los LLM, que se capacitan en conjuntos de datos enormes y a menudo desagregados, los modelos expertos en IA se centran únicamente en datos relevantes, lo que resulta en una mayor precisión y eficiencia. Por último, los modelos expertos de IA son más eficientes en términos de recursos computacionales y consumo de energía, lo que los hace más rentables, menos impactantes para el medio ambiente y más rápidos de implementar.
Es importante considerar todas las opciones al buscar la herramienta adecuada para el trabajo para asegurarse de mantener el control de sus datos y concentrarse en el trabajo, no en las exageraciones. Después de todo, si elige la herramienta incorrecta, perderá el control de sus datos en el momento en que inicie sesión.
Los datos correctos y la privacidad adecuada
Una ventaja importante de los LLM es que están capacitados con cantidades masivas de datos y, por lo tanto, pueden proporcionar información y generar contenido para organizaciones de todas las industrias y regiones. Sin embargo, si bien esto es realmente una ventaja para las personas que buscan una herramienta que pueda brindar tal alcance, en la mayoría de los casos comerciales es en realidad algo negativo.
Esto se debe a que la capacitación en bases de datos tan grandes puede resultar en una reducción en la calidad, precisión e integridad de esos datos. Además, a menudo es difícil descubrir para qué datos se capacitó específicamente al LLM para validar. Este es un desafío particular para las empresas que necesitan un alto nivel de transparencia y precisión en sus resultados, ya que se ha demostrado que los LLM son propensos a errores y sesgos como resultado de aprender de datos tan vastos y variados.
Mientras tanto, las herramientas expertas de IA pueden ofrecer a los usuarios la posibilidad de elegir los datos con los que se entrena el modelo, mientras que el cliente puede ver y seleccionar esas fuentes de forma transparente. Por ejemplo, una herramienta de IA de modelo de lenguaje pequeño (SLM) puede recibir múltiples fuentes en forma de tesauros para que pueda comprender con precisión las necesidades específicas del usuario; esto incluye no solo los idiomas en el sentido formal, sino también los Capacidad para comprender la jerga técnica y la experiencia de una empresa industrial, así como las notas y abreviaturas codificadas de esa empresa. Esto puede ofrecer un enfoque muy eficiente para una organización en lo que respecta a la adopción de la IA, ya que es una herramienta adaptada al usuario, en lugar de que el personal tenga que recibir formación sobre la herramienta.
Otro aspecto a considerar es la privacidad de estos datos. Es esencial que cualquier información que una organización proporcione a una herramienta de IA para adaptar su capacitación y hacer que funcione para ellos permanezca privada y confidencial y no se comparta externamente. Esto es importante no solo para proteger una empresa contra infracciones y mantener privada su información sensible y confidencial, sino también por razones regulatorias y legales, ya que muchas industrias tienen un control estricto sobre muchos aspectos de los datos financieros, de salud y de PII. Esto también se aplica a los datos utilizados como parte de la orientación y el análisis de la IA una vez que la herramienta está en uso, donde cualquier información que pase a través de una herramienta de IA o se proporcione a ella debe ser segura y privada.
Por ejemplo, los LLM a menudo requieren que se compartan grandes cantidades de datos con proveedores externos. Esto puede plantear riesgos importantes para la información confidencial, especialmente para las empresas que operan en industrias altamente reguladas. Por el contrario, los modelos privados de IA, como la IA experta, se pueden implementar dentro de un entorno seguro y sin confianza, garantizando que los datos permanezcan confidenciales y protegidos contra el acceso no autorizado.
Al elegir una solución de IA privada, las organizaciones pueden proteger su propiedad intelectual y mantener el control sobre sus datos, reduciendo el potencial de violaciones de datos y daños a la reputación. Por lo tanto, pueden utilizar la IA con sus datos altamente confidenciales y regulados, en lugar de limitarla al material disponible públicamente, maximizando así los beneficios potenciales de la herramienta.
Integración, control y seguridad
Es imperativo que una organización tenga control total sobre cómo se implementa la IA en su flujo de trabajo y sistema, con todo el acceso a los datos controlado de forma estricta y transparente. Esto es especialmente importante en industrias que trabajan con datos confidenciales y regulados, ya que necesitan poder informar cómo se utilizaron esos datos y quién tuvo acceso a ellos.
La importancia de esto fue destacada en 2024 por varias encuestas e informes que revelaron la prevalencia de la exposición de datos debido a herramientas de inteligencia artificial. Por ejemplo, una investigación de Syrenis encontró que el 71% de los usuarios de IA se arrepienten de haber compartido sus datos con herramientas de IA después de darse cuenta del alcance de lo que se comparte, mientras que una encuesta de RiverSafe entre CISO encontró que una de cada cinco empresas del Reino Unido expuso datos corporativos confidenciales como resultado. de empleados que utilizan herramientas de IA.
Para decirlo sin rodeos, si una herramienta de inteligencia artificial, o cualquier otra herramienta, recopila datos de una empresa o comparte su información externamente, entonces esa empresa corre el riesgo de sufrir una infracción y puede correr el riesgo de no cumplir con los requisitos de cumplimiento.
Al implementar nuevas herramientas de IA, preste mucha atención a cómo se integran en la arquitectura existente de la empresa y asegúrese de que no requiera almacenamiento de datos fuera de su control. Por ejemplo, si una empresa opta por utilizar una herramienta de inteligencia artificial basada en la nube, es esencial asegurarse de que tenga la capacidad de alojar esa infraestructura en la nube en su propio sistema, o impedir el acceso de terceros a los datos y protegerlos de ataques cibernéticos. ataques como ransomware. Esto se puede lograr combinando la infraestructura del proveedor de la nube con su propio almacenamiento distribuido, por ejemplo blockchain, e implementando un estricto control de acceso y cifrado.
Las mismas medidas de cifrado y acceso también pueden garantizar que usted tenga control sobre a qué datos se accede y quién accede, asegurando que su información esté protegida mediante al menos un acceso privilegiado, sin acceso a datos que no necesitan. El cifrado homomórfico también puede garantizar que los datos puedan permanecer cifrados en reposo, en tránsito y en uso, siendo posible realizar búsquedas y cálculos en los datos totalmente cifrados. Sin embargo, si bien la seguridad y la privacidad de los datos son fundamentales, también es importante probar la escalabilidad y la velocidad del sistema para garantizar que la IA sea capaz de proporcionar los conocimientos y servicios en tiempo real necesarios en el mercado actual.
pensamientos finales
La implementación exitosa de la IA depende de un enfoque equilibrado que priorice el control, la privacidad de los datos y la seguridad. Al seleccionar cuidadosamente herramientas de IA adaptadas a necesidades específicas, priorizar la calidad y la transparencia de los datos e implementar medidas de seguridad sólidas, las organizaciones pueden aprovechar el poder de la IA y al mismo tiempo mitigar los riesgos potenciales.
A medida que el panorama de la IA continúa evolucionando, es imperativo mantenerse actualizado sobre las tecnologías emergentes y las mejores prácticas para garantizar que la IA se utilice de manera responsable y ética. Al adoptar un enfoque proactivo y estratégico, las organizaciones pueden aprovechar todo el potencial de la IA e impulsar la innovación mientras salvaguardan sus intereses manteniendo el control.
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