Imagine una Navidad en la que su empresa predice las tendencias del mercado antes de que sucedan, agiliza las operaciones sin esfuerzo y protege los datos confidenciales con una precisión similar a la de un duende. Este no es un sueño lejano: es la realidad de la inteligencia artificial (IA) actual. Pero la IA no es una solución única para todos: hay diferentes tipos de IA a considerar y pasos a seguir para sentar las bases para una adopción exitosa de la IA. De hecho, se prevé que el valor de la industria de la IA aumente más de 13 veces durante los próximos seis años debido a los avances cada vez mayores en este espacio. Dos de estas variaciones son la IA pública y la privada, ambas con sus propias capacidades e inconvenientes.
Como líder empresarial, se enfrenta a una decisión festiva: ¿debería aprovechar el poder de la IA privada o aprovechar los vastos recursos de la IA pública?
¿IA privada o pública?
La IA pública opera en plataformas basadas en la nube a hiperescala y tiende a ser accesible para múltiples usuarios y empresas. Estas plataformas aprovechan grandes cantidades de datos de diversas fuentes, proporcionando potentes capacidades de IA de uso general. Sin embargo, esta accesibilidad conlleva compensaciones en términos de seguridad y privacidad de los datos.
La IA privada, por otro lado, está adaptada y confinada a una organización específica. Ofrece soluciones personalizadas, capacitadas para satisfacer las necesidades únicas de una empresa y al mismo tiempo garantizar que los datos permanezcan seguros dentro de la nube o la infraestructura privada de la organización. Este enfoque mitiga los riesgos asociados con la IA pública, como el intercambio de datos no autorizado y las violaciones de seguridad.
Los placeres de la IA privada
- Seguridad: Una de las ventajas clave de la IA privada es la seguridad mejorada. Al operar con un modelo dedicado y dentro de un entorno privado, las empresas pueden proteger la información confidencial y garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad de datos. Esto es particularmente crucial para los sectores que manejan datos confidenciales, como la atención médica, la tecnología financiera y las agencias gubernamentales.
- Actuación: La IA privada puede ofrecer un rendimiento más personalizado, adaptado a requisitos comerciales específicos. Con hardware dedicado, las empresas pueden optimizar las cargas de trabajo de IA para lograr velocidad y eficiencia, lo que genera información más precisa y oportuna.
- Control y personalización: La IA privada ofrece un mayor control sobre el entorno de la IA. Las empresas pueden personalizar sus modelos de IA para alinearlos con sus objetivos estratégicos y necesidades operativas. Este nivel de control es invaluable para desarrollar soluciones personalizadas que impulsen una ventaja competitiva; esto también proporciona una opción más amplia de modelos personalizados que se pueden implementar.
Estos beneficios pueden parecer tentadores para los líderes empresariales, pero también es importante considerar las desventajas.
El lado helado de la IA privada
- Costos: Implementar y mantener una infraestructura privada de IA puede resultar costoso. Los costos asociados con hardware dedicado, talento especializado y mantenimiento continuo pueden ser una barrera importante para las organizaciones más pequeñas.
- Complejidad: La gestión de la IA privada requiere una comprensión profunda tanto de las tecnologías de IA como del contexto empresarial específico. Esta complejidad puede dificultar la implementación y ampliación de soluciones de IA de manera efectiva sin el socio tecnológico adecuado.
- Escalabilidad: Si bien la IA privada ofrece soluciones personalizadas, puede carecer de la escalabilidad de las plataformas públicas de IA. Las empresas deben planificar cuidadosamente su estrategia de IA para garantizar que puedan escalar sus iniciativas de IA según sea necesario sin comprometer el rendimiento o la seguridad.
IA privada en 2025: tendencias futuras
En 2024, veremos avances significativos en la infraestructura de IA, lo que hará que el software sea más accesible y flexible, aunque los costos del hardware siguen siendo altos. Se espera que la tendencia a hacer que la IA privada sea más consumible para los actores más pequeños continúe hasta 2025. Las grandes organizaciones seguirán liderando la adopción de la IA privada, pero anticipamos un cambio hacia entornos de IA más experimentales y flexibles, que permitirán a las empresas desarrollar y perfeccionar su IA. capacidades internamente.
La introducción de marcos regulatorios como el Proyecto de Ley General de IA también dará forma al futuro de la implementación de la IA. Las empresas deben asegurarse de que sus modelos de IA estén entrenados con datos imparciales y cumplan con estándares éticos, evitando problemas como las alucinaciones y la desinformación de la IA.
tomando las riendas
Adoptar un enfoque de IA híbrida, que combine las fortalezas de la IA pública y privada, es una propuesta cada vez más atractiva para los líderes empresariales. Usar ambas formas de implementar la IA puede ser una forma más accesible de aprovechar ciertas capacidades de la IA privada, manteniendo al mismo tiempo los costos y las inversiones de tiempo al mínimo al complementarla con IA pública. Pero adoptar un enfoque híbrido de la IA no es sólo una elección tecnológica sino una decisión comercial estratégica, y los líderes empresariales deben considerar los siguientes pasos:
- Evalúe sus necesidades de IA: Evalúe los requisitos específicos de su negocio y determine dónde la IA puede agregar el mayor valor. Identifique los tipos de datos que necesita proteger y las capacidades de IA que necesita.
- Encuentre el socio adecuado: Colaborar con socios que comprendan la pila de IA y puedan brindar la experiencia y el soporte necesarios. Busque socios con un historial comprobado en implementación y seguridad de IA.
- Centrarse en la seguridad y la ética: Asegúrese de que sus soluciones de IA cumplan con estrictos protocolos de seguridad y pautas éticas. Implementar capas secundarias de IA para verificar hechos y prevenir información errónea/alucinaciones generadas por IA.
- Plan de escalabilidad: Desarrolle una hoja de ruta para ampliar sus iniciativas de IA. Considere cómo administrará y hará crecer su infraestructura de IA a medida que evolucionen las necesidades de su negocio.
Al considerar cuidadosamente estos factores, las empresas pueden aprovechar eficazmente las tecnologías de IA, aprovechando el poder de la IA pública y privada para impulsar la innovación, mejorar el rendimiento y mantener una ventaja competitiva. Un enfoque híbrido de la IA no es simplemente un juguete navideño; es un imperativo estratégico para las empresas que buscan prosperar en el futuro impulsado por la IA.
Chris Folkerd es director de infraestructura central en ANS, un proveedor de transformación digital y socio de servicios del año 2024 de Microsoft en el Reino Unido. Con sede en Manchester, ofrece nube pública y privada, seguridad, aplicaciones empresariales, código bajo y servicios de datos a miles de clientes. , desde empresas hasta PYMES y organizaciones del sector público.