La mejor opción para la IA generativa empresarial

La IA generativa es muy nueva, por lo que está teniendo algunos problemas de crecimiento. Uno de los principales problemas es que los resultados que produce la IA generativa no siempre se puede confiar porque los datos que entrenaron a la IA se han visto comprometidos de alguna manera. El otro problema es que existen grandes preocupaciones sobre lo que hará esta IA a medida que evolucione para poder lograr más y más cosas. Las preocupaciones han resultado en un amplio llamado a detener el desarrollo de la IA, lo cual no tiene posibilidad de suceder, y resultó en un reciente Reunión de la junta asesora de tecnología presidencial de EE. UU. para tratar de mitigar cualquier daño inmanejable resultante.

Es algo irónico que el único jugador importante de IA que no estuvo en esa reunión fuera IBM, dado que ha estado trabajando en IA en producción por más tiempo que nadie. IBM identificó estas preocupaciones desde el principio y se movió para mitigarlas con éxito. Entiendo por qué tenían Microsoft, Alphabet (Google), OpenAI y Anthropic en la reunión porque esas entidades representan la punta de lanza en lo que respecta al riesgo, pero ¿por qué no invitaría a la empresa que primero identificó y trabajó para mitigar los riesgos de la IA generativa?

Riesgos generativos de IA

Esto no quiere decir que ChatGPT (la IA generativa que es la base de Microsoft Copilot) sea demasiado arriesgada de usar. no lo es Yo mismo lo uso regularmente. Pero tengo que supervisar lo que hace y dice la IA generativa porque, como cualquier programa de computadora entrenado con datos públicos, de vez en cuando da una respuesta incorrecta. A medida que pasamos de usarlo por diversión a ayudarnos a tomar decisiones importantes, aumentan los riesgos asociados con cualquier error, especialmente si nos movemos a áreas como defensa, atención médica, gobierno, aplicación de la ley o finanzas. En esas áreas, los errores no identificados pueden costar dinero o vidas. A escala empresarial, esos errores podrían causar una enorme cantidad de daño.

Por lo tanto, garantizar la precisión y validez de cualquier respuesta o decisión relacionada se convierte en una parte fundamental para garantizar el resultado. El tipo de rigor que pone detrás de una herramienta de edición o correo electrónico probablemente sería inadecuado para áreas como la atención médica y la defensa, donde un error menor podría ser catastrófico (la película Juegos de guerra me viene a la mente).

ChatGPT y otras plataformas avanzadas madurarán con el tiempo, y sus conjuntos de capacitación obtendrán cada vez más revisiones automatizadas para garantizar la calidad, pero IBM ya ha realizado en gran medida este trabajo que ahora ha resultado en el lanzamiento de Watson X, la respuesta de IA generativa de IBM a la pregunta. de asegurar una solución de IA generativa de nivel empresarial.

watson x

Empecé a seguir a Watson cuando nadie hablaba realmente de IA a nivel de producción. Esto fue a principios de la década de 2000, poco después de que un prototipo fuera de IBM Labs había ganado Jeopardy. Años más tarde, perdió un reto de debate contra un polemista profesional mientras miraba. Lo que me impresionó fue que, si bien el profesional ganó por méritos propios, Watson se mostró más natural y más humano que su retador humano (esa decisión fue subjetiva, no objetiva). Eso fue en junio de 2018, hace casi cinco años, e IBM ha estado avanzando en la plataforma desde entonces.

Pero a IBM le preocupaba desde el principio cómo se usaría la IA, la necesidad de respuestas precisas y la necesidad de centrarse en la mejora de los empleados en lugar del reemplazo de los empleados. En otras palabras, más o menos las mismas cosas que estamos empezando a ver ahora. El enfoque, los pensamientos y los remedios de IBM ahora son maduros, probados y confiables, y consistentes con la marca IBM que una vez fue conocida como la única marca que nunca te despedirían por elegir.

Conclusión: Watson X establece la barra de IA generativa

Si estamos buscando un estándar inicial sobre cómo se debe crear, asegurar, administrar e implementar la IA, podría ser conveniente comenzar con la empresa con más experiencia, y que ya haya identificado y trabajado para mitigar los problemas de los nuevos proveedores. ahora están considerando. IBM lleva más tiempo en esto, ha identificado y trabajado para mitigar los problemas relacionados lo antes posible y tiene la plataforma de IA más madura del mercado, a nivel empresarial o de otro tipo. Watson X actualmente establece el estándar en lo que respecta a calidad, seguridad, confiabilidad y protección, por lo que sería prudente utilizar IBM como el estándar contra el cual se miden todos los demás.

Como presidente y analista principal de Enderle Group, Rob brinda a las empresas regionales y globales orientación sobre cómo crear un diálogo creíble con el mercado, abordar las necesidades de los clientes, crear nuevas oportunidades comerciales, anticipar cambios tecnológicos, seleccionar proveedores y productos, y practicar el dólar cero. marketing. Durante más de 20 años, Rob ha trabajado para y con empresas como Microsoft, HP, IBM, Dell, Toshiba, Gateway, Sony, USAA, Texas Instruments, AMD, Intel, Credit Suisse First Boston, ROLM y Siemens.

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