La IA puede estar a punto de redefinir cómo las empresas obtienen valor de sus sistemas informáticos en el nivel más básico, desde el conocimiento de los clientes hasta la mejora de los procesos de negocio, según un alto ejecutivo de la firma de software empresarial Appian. En conversación con ITPro Malcolm Ross, vicepresidente senior de estrategia de producto en Appian, dijo que la IA ha madurado hasta el punto en que los clientes ven mejoras de eficiencia como resultado de la adopción de la IA, pero aún tiene mucho más potencial para 2025 y más allá. Para ilustrar su punto, Ross inició la conversación señalando a Cisco como ejemplo de una empresa que en 2000 se encontraba entre las más valiosas del mundo, pero que desde entonces ha caído incluso del top 50.“Las empresas más valiosas del mundo fueron las empresas que utilizaron las redes para revolucionar modelos de negocio como Amazon, Google, Facebook, cosas así”, dijo Ross. “De repente, es Nvidia, lo cual es interesante porque es un proveedor de infraestructura de IA, pero las empresas que van a revolucionar las operaciones comerciales utilizando IA son las que probablemente Para ganar a largo plazo”. Ampliando esta comparación, Ross sugirió que la IA podría ser tan influyente en el mundo de la informática como lo fueron las redes en la década de 2000, explicando que la IA está más cerca en su potencial de este período transformador de la informática que de otras formas. de la automatización, como la automatización de procesos robóticos (RPA). “Imagínese todas las diferentes formas en que puede utilizar las redes: puede crear una empresa llamada Netflix, puede crear Twitch, puede hacer todas estas cosas diferentes y la IA es mucho más parecida a eso. que una pieza individual de tecnología”. Reciba nuestras últimas noticias, actualizaciones de la industria, recursos destacados y más. Regístrese hoy para recibir nuestro informe GRATUITO sobre seguridad y delitos cibernéticos de la IA, recientemente actualizado para 2024. Los mayores desafíos que enfrentaban las redes antes de HTTPS eran las preocupaciones por la seguridad de los datos, señaló Ross, que también son un importante punto de fricción para la adopción de la IA. Así como el sector superó lo anterior, confía en que podrá sortear las preocupaciones sobre los datos de IA y, mientras tanto, insta a los líderes a pensar detenidamente sobre cómo pueden hacer que la IA funcione como una «capacidad central» para su negocio. Ross le dijo a ITPro que En 2024, Appian ha visto a los clientes acercarse a los desarrolladores con demandas más específicas sobre lo que quieren lograr e implementar con IA, animados por pequeñas ganancias en la productividad de la IA. Pero agregó que para los desarrolladores, el valor real radica en las capacidades más técnicas de IA generativa que no capta la atención. A modo de ejemplo, señala el hecho de que en la reciente conferencia anual de Appian, una capacidad de Appian AI Copilot para generar datos de relleno para probar aplicaciones contra el interés particular de los clientes recibió el mayor aplauso fue la generación de datos simulados porque Parece mundano, pero es como si los desarrolladores supieran que eso es un dolor de cabeza, y ahora puedo usar un botón mágico de IA para hacerlo”. Esto está muy alejado de los grandes cambios que Ross ha previsto para la IA. Pero con el tiempo, y con las personas adecuadas racionalizando la estrategia de IA, Ross sugiere que podría transformar los procesos de negocio desde cero. “En realidad, muchas personas todavía están en modo de exploración cuando, a largo plazo, deberían considerar la IA como una capacidad subyacente del kernel de un sistema operativo”, dijo a ITPro. “Esto le permite hacer una gran cantidad de cosas diferentes, como generar aplicaciones, generar datos simulados, rastrear todo tipo de patrones que quizás no hubiera podido hacer antes y cómo los usuarios interactúan con experiencias digitales”. “Así que estamos justo en la punta del iceberg en este momento, donde estamos desatando eso y yo diría que verán explotar el interés a medida que avanzamos hacia 2025-26. Además, la regulación está generando preocupación en los clientes. Todas las empresas, especialmente las de la UE, deben seguir políticas estrictas de protección de datos y esto podría moderar la ambición de la IA. Leyes como el RGPD y la Ley de IA de la UE ya están llegando a un punto crítico con el lanzamiento de la IA empresarial y los desarrolladores de IA como Meta ya han archivado sus planes para entrenar sistemas de IA en los ciudadanos de la UE. Pero Ross confía en que para finales de 2024, los clientes tendrán superó lo que él llama el «obstáculo de confianza»: la brecha entre el cumplimiento de las auditorías y las certificaciones y la implementación de IA en entornos sensibles. «Todos saben intuitivamente que los modelos de IA son una representación probabilística de datos, por lo que cuando envías tus datos y están entrenados en una IA modelo, hay una representación de esos datos en ese modelo», dijo Ross a ITPro. «Si tengo un cliente alemán que cumple con las leyes de GDPR y uso la información de ese cliente para entrenar un modelo de IA para orientar mejor sus productos y bienes, Luego, ese cliente alemán viene a verme y me dice que quiero ejercer mi derecho a ser olvidado. ¿Cómo puedo sacarlos del modelo de IA? Ross señala que los modelos no pueden “desaprender” información de la misma manera que los humanos no pueden olvidar. información sensible bajo demanda. Si aprendes algo que no debías, añade, lo mejor que puedes hacer es prometer no contárselo a nadie. “Así que es un problema inherente a los modelos de IA, en lo que respecta a sus datos representacionales. Y creo que cada vez más personas están comprendiendo que es necesario comprenderlo, implementar estas arquitecturas privadas de IA para gestionarlas como parte de su conjunto de datos, tal como lo hacen con cualquier otra cosa, y tener mucho cuidado con lo que envían. «El contexto como clave para la eficacia de la IA. Si bien la política y la estrategia pueden definir el éxito de la IA de manera más general, esta es un área en la que Ross dijo que la tecnología puede intervenir definitivamente para resolver el problema. Específicamente, señaló las ventanas de contexto más grandes disponibles ahora, que controlan la cantidad de información que un usuario puede proporcionar a un modelo de IA de una sola vez. “La mayor innovación de la IA generativa en 2024 ha sido la expansión de las ventanas de contexto”, dijo Ross. «Debido a que las ventanas de contexto y las IA generativas son esencialmente memoria a corto plazo, puedo enviar la información sobre ese cliente alemán a un modelo de IA generativa con una ventana de contexto grande y asegurarme de que el modelo de IA no retenga esa información». la retiene en el contexto de esa transacción y luego, en el corto plazo, simplemente olvida esa información después de que se completa una transacción. Por lo tanto, es un modelo mucho mejor para utilizar aspectos predictivos de la IA, pero garantizando que no retenga esa información con fines de reentrenamiento”. Las ventanas de contexto han crecido progresivamente en los últimos dos años a medida que los proveedores de IA buscan hacer que los LLM sean más útiles. para empresas que pueden tener preocupaciones de privacidad o buscar ingresar grandes cantidades de datos, como bases de código. Cuando se lanzó por primera vez ChatGPT con tecnología GPT-3, solo permitía 4.000 tokens (equivalentes a alrededor de 3.000 palabras) de información en cada entrada. Desde entonces, esto se ha superado con creces: GPT-4o ofrece una ventana de contexto de 128 000 tokens, Claude 3.5 Sonnet de Anthropic una ventana de contexto de 200 000 tokens y Gemini 1.5 Pro de Google una ventana de contexto de 1 a 2 millones de tokens para clientes selectos. Ross reconoce que, si bien es importante Se han tomado medidas para mejorar la precisión de los resultados de la IA solo en el último año: Appian ha registrado un salto del 60 % al 90 % de confianza en la eliminación de las alucinaciones de la IA. Siempre será necesario que haya un ser humano al tanto para cumplir con la precisión del cliente. demandas.»[Given] la naturaleza de la IA, no estoy seguro de si alguna vez será del 100%, porque siempre hay una naturaleza probabilística en torno a la estructura de la pregunta y fácilmente se podría hacer una que no se pueda obtener del conjunto de datos. Por lo tanto, hay un cierto nivel de respuesta probabilística cuando las necesidades siempre parecen ser saneadas”. En el futuro, Ross postula que las empresas podrían tratar de obtener mucho más valor de la IA fuera de los chats en lenguaje natural del tipo que estamos viendo actualmente en los diversos Copilotos de IA actualmente en el mercado. “Cuando interactúo con una computadora, el contexto de lo que quiero a menudo se transmite de muchas otras maneras, como dónde está mi pantalla, dónde se mueve el mouse, qué información miro, Pasadas cinco cosas. “Es la misma manera en que la comunicación humana, como nosotros ahora, es más que solo nuestras palabras, es nuestro contacto visual, nuestras expresiones faciales, hay más profundidad en el contexto de una comunicación. Así que mucho de eso se puede derivar, alimentar a modelos generativos de IA para construir dinámicamente cosas sobre la marcha para los clientes o también predecir cosas para nuestros clientes”. Más de ITPro