Las empresas se están esforzando demasiado en utilizar la IA, dice el director ejecutivo de TI
Muchos directores ejecutivos Apoya incondicionalmente la revolución de la IA.Pero un estudio publicado por el MIT en julio advirtió sobre los desafíos que supone extraer valor de las nuevas tecnologías. El informe encontró que el 95% de las organizaciones no obtienen retornos mensurables de sus inversiones en IA generativa.
Ampliar los proyectos de Gen AI más allá de la fase piloto es fundamental para convertir los ciclos de IA publicitados de hoy en un retorno de la inversión real. ¿Cómo pueden las empresas superar estos obstáculos? Los principiantes deberían dejar de intentar introducir la IA en todos los aspectos de sus operaciones, afirma Abhijit Dubey, director ejecutivo de NTT Data, una empresa de servicios y consultoría de TI.
“Lo que sucede es que las empresas dicen: ‘En todos los ámbitos, voy a difundir la innovación y habilitaré la IA’. Creo que esa es la estrategia equivocada”, dijo Dubey en el evento. suerte Foro Global en Riad el domingo Dijo que la estrategia correcta es “elegir uno o dos dominios que crearán un valor económico desproporcionado para la empresa e implementarlos de extremo a extremo”, dijo, como ejemplos centrados en las cadenas de suministro de suscripción y fabricación.
FedEx tiene la intención de integrar la IA en tres áreas amplias: operaciones internas; Experiencia del cliente y creación de nuevo valor para los clientes (como mejorar las previsiones de demanda y reducir las devoluciones), Kami Viswanathan, presidente, FedEx en el subcontinente indio de Oriente Medio y la región de África. “Las investigaciones muestran que las organizaciones que tienen una estrategia clara de IA que prioriza esto tienen más éxito que aquellas que no la tienen, ¿verdad? Entonces, para nosotros, ese es el punto clave del escalamiento”.
El uso de IA en toda la organización es riesgoso y requiere salvaguardias adecuadas, dijo Fabio Kuhn, director ejecutivo de Vortexa, una empresa de investigación de mercado para el seguimiento de productos básicos y mercados energéticos. donde los clientes pueden buscar información a través de un chatbot, dijo que la supervisión humana es esencial para limitar las alucinaciones. e impedir la toma de decisiones, afirmó. “Más allá de la velocidad y la calidad, las cosas son… cada vez más importantes en cualquier modelo o cualquier agente es la capacidad de explicar para que la gente pueda entender por qué tomaron esa decisión”, dijo.
Noosheen Hashemi, fundador y director ejecutivo de January AI, una empresa de atención médica de precisión, dijo que mantener a los humanos en acción es esencial al implementar la IA en la atención médica. “Estos LLM, sí, lo han leído todo. Pero alucinan y lo hacen con confianza. Cuando falta información, la inventan”, dijo, señalando que la herramienta Mirror de enero AI tenía una tasa de alucinaciones de menos del 1%. “Tenemos médicos que observan los resultados y preguntan: ‘¿Esto realmente tiene sentido?'”
La atención médica también enfrenta obstáculos únicos para ampliar la IA, especialmente en Estados Unidos: silos de datos repartidos entre pacientes, compañías de seguros, proveedores y laboratorios. El costo en términos de potencial es enorme. “No tener una visión única de los datos no nos permite aprovechar la IA de la mejor manera posible”, afirmó Hashemi. “Ahora tenemos la tecnología para erradicar las enfermedades crónicas relacionadas con el estilo de vida en el mundo. La pregunta es: ¿qué tan comprometidos estamos a utilizar realmente esta tecnología y superar los silos de datos? Cuestiones regulatorias, cuestiones de privacidad, implementar realmente la IA porque la tecnología ya está aquí”.
