En nuestro artículo anterior, analizamos seis cosas que debe hacer antes de iniciar su primer proyecto de inteligencia artificial (IA), que incluyen desde evaluar la preparación de su empresa para la inteligencia artificial hasta desarrollar una cultura de innovación. A continuación, analizaremos algunas formas de prepararse y lanzar su primer proyecto piloto de inteligencia artificial generativa (gen AI).
Cuando crea que está listo para embarcarse en su primer proyecto de desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, primero deberá identificar, seleccionar y priorizar algunos casos prácticos de inteligencia artificial. Para hacer esto de manera efectiva, debe:
- Comience con un problema, no con una solución de inteligencia artificial
- Lluvia de ideas sobre los problemas que la Inteligencia artificial generativa podría ayudar a resolver
- Amplíe lo que ya hace bien
- Aplique la inteligencia artificial a tareas pequeñas y específicas
- Asegúrese de tener los datos que necesita
Echemos un vistazo más de cerca a cómo estos pueden ayudar a que sus proyectos de inteligencia artificial tengan éxito.
Comience con un problema, no con una solución de inteligencia artificial
A medida que aumenta el interés por la inteligencia artificial y todos buscan formas de aprovechar estas tecnologías nuevas en sus empresas, muchos proyectos de inteligencia artificial fracasan porque terminan siendo soluciones en busca de un problema.
Supongamos que alguien quiere jugar con algunas herramientas de inteligencia artificial, así que inicia un experimento que parece ser útil. Algunas otras personas se entusiasman con el proyecto y terminan invirtiendo mucho tiempo, dinero y recursos en desarrollar una aplicación de inteligencia artificial completa. Sin embargo, la realidad se establece en el lanzamiento, ya que el proyecto no comenzó con un problema bien definido y con un alcance claro. La aplicación de inteligencia artificial no tiene ningún propósito en particular y finalmente se abandona.
Es fácil caer en esta trampa, pero a menudo se puede evitar identificando claramente los problemas reales de la empresa o los puntos débiles de los usuarios que la inteligencia artificial generativa puede ayudar a abordar.
Lluvia de ideas sobre los problemas que la inteligencia artificial generativa podría ayudar a resolver
Ahora que ha creado un equipo interdisciplinario de inteligencia artificial, pídales que se reúnan para intercambiar ideas sobre las formas en que la inteligencia artificial podría tener un impacto real en su empresa.
Estas son algunas de las preguntas que podrían hacer para comenzar:
- ¿Cómo puede ayudarnos la inteligencia artificial generativa a mejorar la productividad, reducir los costos o mejorar la experiencia del cliente?
- ¿Qué tareas o procesos repetitivos o que requieren mucho tiempo podrían automatizarse con la inteligencia artificial generativa?
- ¿Cómo puede la inteligencia artificial generativa personalizar las experiencias de nuestros clientes?
- ¿Hay oportunidades sin explotar que la inteligencia artificial generativa podría ayudarnos a aprovechar?
- ¿Tenemos datos que hemos estado recopilando durante años y que la inteligencia artificial generativa podría ayudarnos a aprovechar mejor?
- ¿Existen riesgos o aspectos desconocidos que la inteligencia artificial generativa podría ayudarnos a comprender o mitigar mejor?
- ¿Cuáles son los valores empresariales o los puntos fuertes de la empresa que la inteligencia artificial generativa podría ayudarnos a aumentar o expandir?
Amplíe lo que ya hace bien
Por supuesto, cuando piensa en modelos de inteligencia artificial, debe pensar en lo que realmente desea modelar.
Por ejemplo, si su servicio de atención al cliente es excelente y sus clientes están entusiasmados con él, intente descubrir cómo puede modelarlo para que la inteligencia artificial pueda ayudarlo a ampliar esa calidad de servicio. ¿Puede utilizar la inteligencia artificial para automatizar los procesos, de modo que todos los clientes obtengan lo mejor de su servicio de atención al cliente en todo momento, independientemente de cómo o cuándo se comuniquen con su empresa? ¿Existen bases de conocimiento dentro de su empresa que se puedan modelar para ayudar a sus propios agentes de servicio al cliente a responder a las consultas?
¿De qué otras maneras se destaca su empresa que la inteligencia artificial podría automatizar y ampliar?
Aplique la inteligencia artificial a tareas pequeñas y específicas
Muchos proyectos de inteligencia artificial fracasan porque se le pide que haga demasiadas cosas a la vez. Las aplicaciones de la generación de inteligencia artificial son más efectivas cuando tienen objetivos y límites claramente definidos.
Las tareas más simples y específicas también reducen la posibilidad de que la inteligencia artificial produzca errores o alucinaciones. La inteligencia artificial no puede comprender el contexto (sin indicaciones específicas o sin aumentar los datos entrenados del modelo) y no puede hacer generalizaciones amplias, lo que puede generar dificultades al intentar gestionar resultados o tareas más complejos.
Por ejemplo, en lugar de intentar usar la inteligencia artificial para generar contenido original nuevo y extenso, es mejor que desarrolle un modelo de inteligencia artificial especialmente diseñado y entrenado en su guía de estilo empresarial que ayude a los escritores humanos a editar su trabajo de manera más eficiente.
Asegúrese de tener los datos que necesita
Un modelo de inteligencia artificial es tan bueno como los datos que se usan para entrenarlo. Pensar en la siguiente idea revolucionaria de la aplicación de inteligencia artificial está muy bien, pero no servirá de nada si los datos que necesita no existen o son de baja calidad.
Si tiene en mente un caso práctico específico de inteligencia artificial, trabaje con su equipo interdisciplinario de inteligencia artificial para analizar qué datos se necesitarían para entrenar de manera efectiva un modelo para ese caso práctico. Luego, evalúe las fuentes de datos disponibles para ver si existen, si es fácil acceder a ellos y si son de calidad suficiente para ser útiles.
Pautas para el lanzamiento de un proyecto piloto de inteligencia artificial
Nuestro ebook "Open the future: An executive's guide to navigating the era of constante innovation" ofrece más detalles, pero cuando esté listo para lanzar su primer proyecto piloto de inteligencia artificial, aquí hay algunos aspectos que debe tener en cuenta .
Elija su plataforma de inteligencia artificial con prudencia
Con la velocidad de los cambios y el desarrollo en el sector de la inteligencia artificial, puede ayudar a preparar sus proyectos de inteligencia artificial para el futuro si elige soluciones de inteligencia artificial diseñadas en plataformas abiertas que brinden flexibilidad y opciones.
Comience con un pequeño proyecto de inteligencia artificial
Ya analizamos la importancia de tener un caso práctico de inteligencia artificial claramente definido y bien definido, pero vale la pena repetirlo: hasta que su equipo u organización tenga más experiencia en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial y la generación de aplicaciones de inteligencia artificial, es aconsejable comenzar con pequeños y enfocados. .
Medir, repetir y supervisar
Asegúrese de definir sus condiciones de éxito desde el principio para saber lo que realmente está tratando de hacer y si lo está logrando. Asegúrese de contar con métricas para poder medir el impacto de su proyecto y controlar el progreso con frecuencia. A medida que aprenda lo que funciona y lo que no, podrá tomar decisiones informadas sobre cómo se puede mejorar su aplicación de inteligencia artificial a medida que continúa el desarrollo.
Además, esté atento a la "desviación de datos" y asegúrese de que los datos en los que se entrenó su modelo sean consistentes con los datos vistos en producción. Este tipo de datos inconsistentes puede hacer que el comportamiento de su modelo cambie con el tiempo.
Asóciese con un partner de forma prudente
Como decimos en Red Hat: "Nadie innova solo". Tómese el tiempo para identificar y seleccionar partners de confianza que le ayuden a tener más posibilidades de éxito y con los que pueda crecer en el futuro.
Red Hat puede ayudarte
La larga trayectoria de Red Hat como líder en open source y contribuciones upstream continúa a buen ritmo en esta nueva era de la inteligencia artificial. No solo estamos a la vanguardia de las plataformas abiertas de inteligencia artificial, sino que también ofrecemos soluciones independientes de los proveedores que ayudan a los clientes a aprovechar al máximo la nube híbrida para implementar, alojar y ajustar sus aplicaciones de inteligencia artificial.
Puede obtener más información sobre las ventajas de Red Hat en este ebook, pero aquí encontrará un resumen de lo que ofrecemos:
- Una historia de liderazgo en open source
- La libertad y la flexibilidad para generar innovaciones sin limitaciones
- Inteligencia artificial accesible y adaptable para todos
- Fuerte arraigo en la comunidad y el ecosistema en general
- Experiencia y conocimientos líderes en el sector
- Soporte y seguridad de nivel empresarial
Red Hat AI
Cuando se combinan, Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI y Red Hat OpenShift AI ofrecen una plataforma completa de desarrollo, ajuste y alojamiento de modelos de inteligencia artificial que se puede implementar, gestionar y ajustar de la misma manera que usted implementar, gestionar y ajustar cualquier aplicación en contenedores.
RHEL AI incluye lo siguiente:
- LLM con licencia open source de Granite que se distribuyen bajo la licencia Apache 2.0 con transparencia líder en la industria en conjuntos de datos de entrenamiento y ponderaciones de modelos
- Una distribución compatible y con ciclo de vida de InstructLab que proporciona una solución escalable y rentable para mejorar y ajustar las funciones de LLM
- Una imagen de arranque de RHEL que incluye bibliotecas de inteligencia artificial conocidas, como PyTorch, y una serie de aceleradores optimizados para el hardware
- Soporte técnico de nivel empresarial proporcionado por Red Hat
- Open Source Assurance Protecciones legales disponibles para todos los clientes de Red Hat con suscripciones de software de Red Hat activas y de pago
Puede obtener más información sobre RHEL AI aquí: RHEL vs. RHEL AI: ¿en qué se diferencia?
Habla con un representante de Red Hat
La estrategia de nube híbrida abierta de Red Hat se basa en la tecnología de Linux, los contenedores y la automatización y te brinda flexibilidad para ejecutar tus aplicaciones de inteligencia artificial donde sea que las necesites.
Si desea obtener más información, comuníquese con nosotros y hable con un representante de Red Hat directamente.
Obtenga más información sobre Red Hat AI
resource
Domine la IA con Red Hat: Experiencia, capacitación y soporte para adoptar la IA
Sobre el autor
Deb Richardson joined Red Hat in 2021 and is a Senior Content Strategist, primarily working on the Red Hat Blog.
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