El Futuro de la Gobernanza de la IA
La adopción de la inteligencia artificial (IA) está acelerándose en las empresas, pero también se enfrentan a nuevos desafíos en términos de gobernanza, trazabilidad y gestión de costos, especialmente a medida que las cargas de trabajo de IA escalan en infraestructuras cada vez más complejas. Asegurar la procedencia completa de los modelos, mantener la transparencia y la auditabilidad, y optimizar la infraestructura de IA para la eficiencia de costos son prioridades críticas para los líderes de ciencia de datos y TI.
Desafíos Actuales en la Gobernanza de la IA
Las empresas enfrentan dos desafíos principales para escalar la IA a nivel empresarial. Primero, muchas iniciativas aún se encuentran en la fase de piloto; se estima que el 88% de ellas no pasa a producción. Segundo, las organizaciones luchan por construir confianza a nivel de gobernanza y control de costos para utilizar estos modelos de IA. La falta de visibilidad y confianza en la calidad y comportamiento de los modelos puede ser un obstáculo significativo.
La Necesidad de un Enfoque Híbrido
El entorno híbrido y multi-nube es ahora una necesidad para las empresas. Aunque algunos proyectos piloto se han trasladado a la nube debido a la facilidad de acceso a recursos, los datos probados a menudo permanecen en las instalaciones por razones regulatorias y de costos. Las empresas deben abordar esta división y centrarse en la opción de operar cargas de trabajo de IA donde se encuentran los datos, garantizando así que se mantenga la seguridad y la gobernanza adecuadas.
Costos y Eficiencia en la Infraestructura de IA
Las ineficiencias en almacenamiento y computación pueden aumentar los costos. El tiempo que lleva acceder a los datos y utilizar la infraestructura puede crear costos ocultos significativos, tanto en la nube como en las instalaciones. Además, los tiempos de espera y el trabajo redundante de los científicos de datos pueden agravar estos costos, lo que subraya la importancia de gestionar eficazmente los datos y la infraestructura.
Proveniencia del Modelo como Imperativo de Gobernanza
La capacidad de demostrar la procedencia de las decisiones de IA es más importante que nunca. Esto es crucial no solo para cumplir con los requisitos regulatorios, sino también para iterar y mejorar los modelos de IA. La gobernanza activa se está convirtiendo en un motor de innovación, y no simplemente en una forma de evitar riesgos regulatorios.
Conclusión
El año 2025 se presenta como un momento crucial para la industrialización de la IA en las empresas. Es esencial que las organizaciones adopten un enfoque flexible y eficiente para gestionar sus datos, permitiendo que la IA se integre donde los datos residen. A medida que se desarrollan nuevas tecnologías y modelos, las empresas deben estar preparadas para adaptarse y evolucionar en este paisaje cambiante.
