Inteligencia Artificial
«No hay IA sin datos, no hay IA sin datos no estructurados y no hay IA sin datos no estructurados a escala», dijo Chet Kapoor presidente y director ejecutivo de la empresa de gestión de datos DataStax.
Kapoor estaba iniciando una mesa redonda 2024 sobre “nuevas canalizaciones de datos” en el contexto de las aplicaciones modernas de IA, donde también se encontraban Veletassa Larco socio de la firma de capital riesgo NEA; y George Fraser director ejecutivo de la plataforma de integración de datos Fivetran. Si bien se cubrieron múltiples tópicos, como la importancia de la calidad de los datos y el papel de los datos en tiempo real en la IA generativa, una de las grandes conclusiones fue la importancia de priorizar el ajuste producto-mercado sobre la escala en lo que realmente todavía son los primeros días de la IA. El consejo para las empresas que buscan saltar al vertiginoso mundo de la IA generativa es sencillo: no ser demasiado ambiciosos al principio y concentrarse en el progreso práctico e incremental. ¿La razón? Realmente todavía estamos descubriendo todo el esquema futuro.
«Lo más importante para la IA generativa es que todo se reduce a las personas», dijo Kapoor. “Los equipos SWAT que realmente salen y construyen los primeros proyectos no están leyendo un manual, están escribiendo el manual sobre cómo crear aplicaciones de IA generativa”.
Si bien es cierto que los datos y la IA van de la mano, es fácil sentirse abrumado por la gran cantidad de datos que una empresa puede tener, algunos de ellos posiblemente confidenciales y sujetos a protecciones estrictas, y tal vez incluso almacenados en innumerables ubicaciones. Larco, que trabaja y forma parte de la junta directiva de numerosas empresas emergentes en todo el espectro B2C y B2B, sugirió un enfoque simple pero pragmático para desbloquear el verdadero valor en estos primeros días.
«Trabaja al revés para lograr lo que estás tratando de lograr: ¿qué estás tratando de resolver y cuáles son los datos que necesitas?» Dijo Larco. «Encuentre esos datos, dondequiera que se encuentren, y luego utilízalos para este propósito».
Esto contrasta con intentar difundir IA generativa en toda la empresa desde el principio, arrojando todos sus datos al modelo de lenguaje grande (LLM) y esperando que al final produzca lo correcto. Eso, según Larco, probablemente creará un desastre caro e inexacto. “Hay que empezar poco a poco”, dijo. «Lo que estamos viendo son empresas que comienzan siendo pequeñas, con aplicaciones internas, con objetivos muy específicos, y luego encuentran los datos que coinciden con lo que están tratando de lograr».
Fraser, quien ha liderado la plataforma de “movimiento de datos” Fivetran desde su creación hace 12 años, acumulando clientes de renombre como OpenAI y Salesforce en el camino, sugirió que las empresas deberían centrarse estrictamente en los problemas reales que enfrentan en el presente.
“Sólo resuelve los problemas que tienes hoy; ese es el mantra”, dijo Fraser. “Los costes de la innovación siempre representan el 99% de las cosas que se construyeron y que no funcionaron, no de las cosas que funcionaron y que se hubiera querido haber planeado a gran escala con anticipación. Aunque esos son los problemas en los que siempre pensamos en retrospectiva, esos no son el 99% del coste que se asume”.
Al igual que en los primeros días de la web y, más recientemente, de la revolución de los teléfonos inteligentes, las primeras aplicaciones y casos de uso de la IA generativa han vislumbrado un nuevo y poderoso futuro habilitado para la IA. Pero hasta ahora, no necesariamente han cambiado las reglas del juego.
«Yo llamo a esto la era de la IA generativa de Angry Birds», dijo Kapoor. “No está cambiando completamente mi vida, nadie me lava la ropa todavía. Este año, todas las empresas con las que trabajo están poniendo algo en producción: pequeño, interno, pero lo están poniendo en producción porque en realidad están resolviendo los problemas, sobre cómo formar los equipos para hacer que esto suceda. El año que viene es lo que yo llamo el año de la transformación, cuando la gente empezará a crear aplicaciones que realmente empiecen a cambiar la trayectoria de la empresa para la que trabajan”.
