Lecciones Aprendidas Del Summit De IA Generativa

Elena Digital López

Durante la reciente Cumbre de IA Generativa en Toronto, Manav Gupta, Vicepresidente y Director de Tecnología de IBM Canadá, expuso el liderazgo de IBM en el ámbito de la inteligencia artificial generativa, destacando cómo la empresa no solo sigue las tendencias, sino que también se involucra activamente en su configuración. En esta reunión, Gupta enfatizó la importancia de que las organizaciones posean su propia agenda de IA, asegurando que la tecnología sea abierta, accesible y construida sobre una base de gobernanza sólida.

El pilar de los esfuerzos de IBM es Watsonx, una plataforma que proporciona acceso a modelos de IA desarrollados tanto por IBM como por terceros, y ofrece herramientas para personalizar la inteligencia artificial conforme a las necesidades de los usuarios. Esta plataforma puede ser implementada en la nube o en las instalaciones del cliente, ofreciendo así un nivel de flexibilidad y preparación necesario para el entorno empresarial actual.

La gobernanza de la inteligencia artificial es una prioridad esencial para IBM. Gupta subrayó la necesidad de abordar temas críticos como el sesgo, la desinformación y las preocupaciones éticas, con el fin de garantizar que los resultados generados por la IA sean justos y responsables. Este enfoque refuerza la intención de IBM de desarrollar una IA poderosa, pero con las salvaguardias adecuadas.

La IA generativa está dejando su marca en una amplia gama de industrias, desde el sector bancario y la atención médica, hasta el sector público y las telecomunicaciones. Está democratizando la eficiencia al hacerse cargo de tareas repetitivas, lo que permite que las personas se concentren en trabajos de mayor valor. Algunos analistas prevén que la IA podría contribuir con hasta 3.5 puntos básicos al PIB global, subrayando su potencial transformador.

A pesar de estas oportunidades, Gupta identificó varios desafíos en la implementación de la IA generativa, incluyendo la madurez tecnológica, la integración con sistemas preexistentes frecuentemente aislados, y la disponibilidad de recursos especializados y costosos en términos de hardware.

Con vistas al futuro, Gupta anticipa un movimiento hacia modelos de IA más pequeños y específicos, la posibilidad de que la IA asuma mayor autonomía en tareas complejas, y el desarrollo de IA multimodal, capaz de procesar diversos tipos de datos simultáneamente.

En sus conclusiones, Gupta dejó un mensaje rotundo: las organizaciones deben enfocarse en crear valor a través de la inteligencia artificial y no simplemente ser consumidoras. Recalcó la necesidad de comenzar con modelos confiables y de no relegar la gobernanza de la IA a un plano secundario. Con una estrategia adecuada, la IA tiene el potencial de transformarse en una verdadera máquina de transformación, destacando así su relevancia en la economía y la sociedad actuales.

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