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Los CIO dicen que sienten presión para calzar con calzador la tecnología en áreas que serían mejor atendidas por otras formas de IA predictiva, o tal vez solo una hoja de cálculo.
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Los directores de sistemas de información saben que la inteligencia artificial generativa no es la herramienta adecuada para todos los problemas tecnológicos, pero últimamente algunos están teniendo que echar agua fría al entusiasmo de los directores ejecutivos y las juntas directivas, embriagados por la promesa de la tecnología.
“Hay situaciones en las que tenemos que moderar la percepción de que deberíamos hacer cada vez más con GenAI”, dijo Sridhar Sharma , CIO de Mr. Cooper, un originador y prestador de servicios hipotecarios no bancario, sobre sus frecuentes diálogos con el CEO y otros colegas de la alta dirección sobre IA e IA generativa.
Desde el debut de ChatGPT de OpenAI en noviembre de 2022, la IA generativa ( una forma de IA que utiliza indicaciones para generar texto y otros contenidos ) ha cautivado las salas de juntas corporativas y Wall Street, catapultando al fabricante de chips de IA Nvidia a una valoración de un billón de dólares.
Las empresas que mencionan la IA generativa en sus informes de ganancias han visto aumentos en los precios de sus acciones, lo que alimenta una carrera entre las empresas para posicionarse como pioneras en la adopción de la tecnología.
Pero, como resultado, algunos CIO dicen que son conscientes de la presión para calzar la tecnología en áreas que se abordan mejor con formas más antiguas de IA predictiva o incluso con algo tan simple como una hoja de cálculo.
“La IA generativa no es una solución milagrosa para todos los casos de uso”, afirmó Sharma. “De hecho, en algunos casos no es tan eficaz y, a veces, es peligrosa”. Diseñar soluciones de IA generativa puede ser más complejo, más costoso y más propenso a generar alucinaciones que otras formas de IA, agregó.
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Por ejemplo, dijo Sharma, Cooper lleva tres años utilizando IA no generativa para detectar si falta información, como una firma, un sello o la fecha del notario, en un documento determinado. La empresa también ha probado si la IA generativa podría haber resuelto el problema de forma más eficaz, y ha descubierto que no puede.
“En este momento, no vemos ningún sentido en intentar reinventar la rueda sólo porque GenAI puede hacerlo”, afirmó.
Luke Gee , Banco TD , dijo que recibe regularmente consultas y sugerencias de colegas del sector empresarial sobre inteligencia artificial generativa. “No pasa un día sin que me envíen un nuevo enlace a un nuevo artículo sobre algo”, dijo.
Cuando lo hace, Gee analiza los problemas con sus compañeros de trabajo y ayuda a determinar si la IA generativa es la solución adecuada. “Y tal vez lo sea, y tal vez no”, dijo.
La IA generativa es excelente para generar contenido, pero tiene un valor menos convincente para cosas como la previsión de la demanda, la detección de anomalías, el mantenimiento predictivo y la predicción de abandono, según Sameer Maskey , fundador y director ejecutivo de la empresa de inteligencia artificial empresarial Fusemachines.
“Las empresas deberían analizar primero el problema y preguntarse qué tipo de algoritmo tiene sentido”, afirmó. Si no lo hacen, los CIO podrían simplemente estar apaciguando a los superiores mediante el uso de IA generativa, y probablemente perder tiempo y dinero, añadió.
Con una tecnología tan publicitada como la IA generativa, educar a la fuerza laboral (desde los altos ejecutivos hasta las trincheras) sobre su uso y aplicación adecuados puede ser un trabajo de tiempo completo.
“El bombo publicitario está quitando todo el oxígeno a la conversación y no permite que se preste la atención adecuada a otros tipos de modelos de IA que realmente pueden generar valor”, dijo Robert Blumofe , director de tecnología de Akamai Technologies . “El objetivo no es resolver el problema empresarial. El objetivo es adoptar la IA”.
Blumofe dijo que está tratando de educar al resto de la compañía sobre lo que realmente puede hacer la IA generativa, dónde usarla y dónde no. Akamai, una empresa de ciberseguridad, distribución de contenido y computación en la nube, está utilizando formas más convencionales de IA no generativa para identificar anomalías en el tráfico de la red y señalar incidentes de ciberseguridad, y para recomendar productos a los clientes, dijo.
Estos algoritmos no generativos tienen la ventaja de ser menos costosos, consumir menos energía y ser más precisos que los modelos de IA generativa nacientes, dijo. Esto se debe en parte a su menor tamaño, dijo. “Usar GenAI puede significar gastar megavatios para resolver problemas que se pueden resolver con milivatios”, dijo.
La empresa utiliza algunas formas de IA generativa en su cartera de seguridad. Sin embargo, el problema es la tendencia actual a arrojar un montón de datos en grandes modelos de IA generativa incluso para cosas sencillas, como calcular una mediana o el percentil 95 de un conjunto de números, dijo, preguntas que se responden fácilmente con una humilde hoja de cálculo.
Algunos CIO afirman que la comunicación abierta con la junta directiva es fundamental.
Jacky Wright , directora de tecnología y plataformas de McKinsey, dijo que recomendaría a los CIO que asesoran a las juntas directivas que los ayuden a determinar si las capacidades básicas pueden realmente mejorarse mediante la IA generativa.
“Si es así, profundicemos. Si no, ¿en qué aspectos de su negocio podemos centrarnos y que realmente serían de ayuda?”, resumió.
En esas conversaciones, ella sugiere que los CIO guíen a la junta para que no se acerque a áreas en las que la IA generativa podría no ser lo suficientemente madura como para brindar valor total hoy, incluidos los agentes de IA que completan un flujo de trabajo completo de extremo a extremo.
“Entonces, ¿por qué centrarnos en eso cuando podemos encontrar un valor mayor para avanzar más rápido y buscar otra cosa? Este es un diálogo continuo”, afirmó.
Eric Emerson , director de tecnología de Fidelity Wealth, dijo que la empresa de servicios financieros ha estado utilizando otras formas no generativas de IA durante casi una década. Pero cuando se trata de algunos de los problemas más grandes que la empresa busca resolver, la IA generativa simplemente no es la respuesta en este momento.
“Me gustaría que la IA pudiera resolver nuestro problema de modernización de mainframes. Sería fantástico”, afirmó. “Pero hasta ahora, la respuesta es no”.
Escriba a Isabelle Bousquette a isabelle.bousquette@wsj.com
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