No es exagerado que casi todas las empresas estén explorando IA generativa. El 90% de las organizaciones informan que han comenzado su viaje genAI, lo que significa que están priorizando programas de IA, analizando casos de uso y/o experimentando con sus primeros modelos. Sin embargo, a pesar de este entusiasmo e inversión, pocas empresas tienen algo que mostrar por sus esfuerzos en IA: solo el 13% informa haber llevado con éxito modelos genAI a producción.
Esta inercia está provocando, con razón, que muchas organizaciones cuestionen su enfoque, especialmente cuando los presupuestos son limitados. Superando estos desafíos genAI de manera eficiente, impulsado por resultados de esta manera exige una infraestructura versatile que pueda manejar las demandas de todo el ciclo de vida de la IA.
Desafíos para llevar la IA generativa a la producción
Los desafíos que limitan el impacto de la IA son diversos, pero se pueden dividir en cuatro categorías:
- Habilidades técnicas: Las organizaciones carecen de las habilidades y el conocimiento de ejecución táctica para llevar las aplicaciones Gen AI a producción, incluidas las habilidades necesarias para construir la infraestructura de datos para alimentar los modelos, las habilidades de TI para implementar modelos de manera eficiente y las habilidades necesarias para monitorear los modelos a lo largo del tiempo.
- Cultura: Las organizaciones no han logrado adoptar la mentalidad, los procesos y las herramientas necesarias para alinear a las partes interesadas y ofrecer valor en el mundo actual, lo que a menudo resulta en una falta de información definitiva. casos de uso o objetivos poco claros.
- Confianza: Las organizaciones necesitan una forma de construir, operar y gobernar de forma segura sus soluciones de IA y tener confianza en los resultados. De lo contrario, corren el riesgo de implementar modelos de alto riesgo en producción o de no escapar nunca de la fase de madurez de prueba de concepto.
- Infraestructura: Las organizaciones necesitan una forma de facilitar el proceso de modernizar su pila de IA desde la adquisición hasta la producción sin crear flujos de trabajo inconexos e ineficientes, asumir demasiada deuda técnica o gastar demasiado.
Cada uno de estos problemas puede obstaculizar los proyectos de IA y desperdiciar recursos valiosos. Pero con la pila genAI y la plataforma de IA empresarial adecuadas, las empresas pueden construir, operar y gobernar con confianza modelos de IA generativa.
Creación de infraestructura GenAI con una plataforma de IA empresarial
Cumplir con éxito las demandas de modelos generativos de IA infraestructura con el capacidades críticas necesario para gestionar todo el ciclo de vida de la IA.
- Construir: Construir modelos se trata de datos; agregarlo, transformarlo y analizarlo. Una plataforma de IA empresarial debería permitir a los equipos crear conjuntos de datos listos para IA (idealmente a partir de datos sucios para una verdadera simplicidad), aumente según sea necesario y descubra información significativa para que los modelos tengan un alto rendimiento.
- Funcionar: Los modelos operativos significan poner modelos en producción, integrar casos de uso de IA en procesos de negocio y recopilar resultados. Las mejores plataformas de IA empresarial permiten
- Gobernar:
Una plataforma de IA empresarial resuelve una serie de ineficiencias de costos y flujos de trabajo al unificar estas capacidades en una sola solución. Los equipos tienen menos herramientas para aprender, hay menos preocupaciones de seguridad y es más fácil administrar los costos.
Aprovechar Google Cloud y la plataforma DataRobot AI para el éxito de GenAI
Google Cloud proporciona una base poderosa para la IA con su infraestructura en la nube, herramientas de procesamiento de datos y modelos específicos de la industria:
- Nube de Google proporciona simplicidad, escala e inteligencia para ayudar a las empresas a construir las bases de su pila de IA.
- Gran consulta ayuda a las organizaciones a aprovechar fácilmente sus datos existentes y descubrir nuevos conocimientos.
- Fusión de datosy Pub/Sub Permitir a los equipos incorporar fácilmente sus datos y prepararlos para la IA, maximizando el valor de sus datos.
- IA de vértice proporciona el marco central para crear modelos y Google Mannequin Backyard proporciona más de 150 modelos para cualquier caso de uso específico de la industria.
Estas herramientas son un valioso punto de partida para crear y ampliar un programa de IA que produzca resultados reales. DataRobot potencia esta base brindando a los equipos una plataforma de IA empresarial de extremo a extremo que unifica todas las fuentes de datos y todas las aplicaciones comerciales, al tiempo que proporciona las capacidades esenciales necesarias para construir, operar y gobernar todo el panorama de la IA.
- Construir: Los datos de BigQuery (y los datos de otras fuentes) se pueden incorporar a DataRobot y utilizarlos para crear Flujos de trabajo de RAG que, cuando se combina con modelos de Google Mannequin Backyard, puede crear planos completos de genAI para cualquier caso de uso. Estos pueden ser escenificados en el Área de juegos DataRobot LLM y se pueden probar diferentes combinaciones entre sí, asegurando que los equipos lancen las soluciones de IA de mayor rendimiento posible. DataRobot también proporciona plantillas y aceleradores de IA que ayudan a las empresas a conectarse a cualquier fuente de datos y acelerar sus iniciativas de IA,
- Funcionar: Consola DataRobot se puede utilizar para monitorear cualquier aplicación de IA, ya sea una aplicación impulsada por IA dentro de Looker, Appsheet o en una aplicación completamente personalizada. Los equipos pueden centralizar y monitorear los KPI críticos para cada uno de sus modelos predictivos y generativos en producción, lo que facilita garantizar que cada implementación funcione según lo previsto y siga siendo precisa a lo largo del tiempo.
- Gobernar: DataRobot proporciona la observabilidad y gobernanza para garantizar que toda la organización confíe en su proceso de IA y en los resultados del modelo. Los equipos pueden crear documentación de cumplimiento sólida, controlar los permisos de los usuarios y el intercambio de proyectos, y garantizar que sus modelos se prueben completamente y se incluyan en herramientas sólidas de mitigación de riesgos antes de implementarlos. El resultado es una gobernanza completa de cada modelo, incluso cuando cambian las regulaciones.
Con más de una década de experiencia en IA empresarial, DataRobot es la capa de orquestación que transforma las bases establecidas por Google Cloud en un canal completo de IA. Los equipos pueden acelerar la implementación de aplicaciones de IA en Looker, Information Studio y AppSheet, o permitir que los equipos creen con confianza aplicaciones genAI personalizadas.
Casos de uso comunes de GenAI en todas las industrias
DataRobot también permite a las empresas combinar IA generativa con IA predictiva para aplicaciones de IA verdaderamente personalizadas. Por ejemplo, un equipo podría crear un panel utilizando predAI y luego resumir esos resultados con genAI para optimizar los informes. Los equipos de élite de IA ya están viendo resultados de estas poderosas capacidades en todas las industrias.
Un gráfico que muestra ejemplos del mundo actual de aplicaciones genAI para banca, atención médica, comercio minorista, seguros y manufactura..
Google brinda a las empresas los elementos básicos para aprovechar los datos que ya tienen, luego DataRobot brinda a los equipos las herramientas para superar los desafíos comunes de genAI para ofrecer soluciones de IA reales a sus clientes. Ya sea empezando desde cero o con un acelerador de IA, el 13% de las organizaciones El valor que ya se está viendo en genAI es una prueba de que la plataforma de IA empresarial adecuada puede tener un impacto significativo en el negocio.
Comenzando el viaje GenAI
El 90% de las empresas están en su camino hacia la generación de IA y, independientemente de en qué punto del proceso de obtención de valor de la IA se encuentren, todas están experimentando obstáculos similares. Cuando una organización lucha contra la falta de habilidades, la falta de objetivos y procesos claros, la poca confianza en sus modelos de IA genética o una infraestructura costosa y en expansión, Google Cloud y DataRobot brindan a las empresas un camino claro hacia el éxito de la IA predictiva y generativa.
Si su empresa ya es cliente de Google Cloud, puede comenzar a utilizar DataRobot a través del Mercado de la nube de Google. Programe una demostración personalizada para ver qué tan rápido puede comenzar a crear aplicaciones genAI que tengan éxito.
