¿Quieres obtener un retorno de la inversión de genAI? Reconsidera el significado de ambos términos

En lugar de simplemente decirle a la IA que haga recomendaciones sobre los mejores lugares para abrir tiendas, Levine sugiere que el minorista se beneficiaría más si codificara listas muy extensas y muy específicas de cómo evalúa actualmente las nuevas ubicaciones. De esa manera, el software puede seguir esas instrucciones y las probabilidades de que cometa errores se reducen un poco.

¿Alguna vez una empresa le diría a un empleado nuevo: “Averigua dónde deberían estar nuestras próximas 50 tiendas. ¡Adiós!”? Es poco probable. La empresa pasaría días capacitando a ese empleado sobre qué buscar y dónde buscar, y al empleado se le mostrarían muchos ejemplos de cómo se ha hecho antes. Si un gerente no esperaría que un empleado nuevo descubra cómo responder a la pregunta sin una capacitación exhaustiva, ¿por qué esperaría que genAI lo hiciera mejor?

Dado que el ROI simplemente significa el valor entregado menos el costo, la mejor manera de mejorar el valor es aumentar la precisión y la facilidad de uso de las respuestas proporcionadas. A veces, eso significa no Darle a genAI solicitudes amplias y ver qué elige hacer. Eso podría funcionar en el aprendizaje automático, pero genAI es algo diferente.

Para ser justos, sin duda hay situaciones en las que tiene sentido dejar que genAI se desate y ver a dónde decide ir. Pero en la gran mayoría de las situaciones, la TI obtendrá resultados mucho mejores si se toma el tiempo de entrenar a genAI de forma adecuada.

Cómo frenar los proyectos genAI

Ahora que el entusiasmo inicial sobre genAI ha disminuido, es importante que los líderes de TI protejan sus organizaciones concentrándose en implementaciones que aportarán verdadero valor a la empresa, afirman los estrategas de IA.

Shah, de Snowflake, dijo que una sugerencia para intentar controlar mejor los esfuerzos de IA generativa es que las empresas creen comités de IA compuestos por especialistas en diversas disciplinas de IA. De esa manera, cada propuesta de IA generativa que se origine en cualquier parte de la empresa tendría que ser evaluada por este comité, que podría vetar o aprobar cualquier idea.

“En lo que respecta a la seguridad y a las cuestiones legales, hay muchas cosas que pueden salir mal con un proyecto de IA generativa. Esto obligaría a los ejecutivos a presentarse ante el comité y explicar exactamente lo que querían hacer y por qué”, afirmó.

Shah considera que estos comités de aprobación de IA son sustitutos a corto plazo. “A medida que maduremos nuestra comprensión, la necesidad de esos comités desaparecerá”, afirmó.

Otra sugerencia proviene de Fernandes, de NILG.AI. En lugar de proyectos de genAI llamativos y a gran escala, las empresas deberían centrarse en objetivos más pequeños y controlables, como «analizar el informe de daños de un vehículo y estimar los costos, o auditar una llamada de ventas e identificar si la persona sigue el guion, o recomendar productos en el comercio electrónico en función del contenido o la descripción de esos productos en lugar de solo las interacciones o los clics».

Y en lugar de confiar implícitamente en los modelos genAI, “no deberíamos utilizar los LLM en ninguna tarea crítica sin una opción de respaldo. No deberíamos utilizarlos como una fuente de verdad para nuestra toma de decisiones, sino como una suposición fundamentada, tal como lo haríamos con la opinión de otra persona”.