En un entorno donde la inteligencia artificial generativa está transformando diversas industrias, las organizaciones están cada vez más interesadas en aprovechar su potencial. Sin embargo, llevar soluciones listas para producción a una implementación a gran escala presenta desafíos operativos y técnicos específicos. Este artículo analiza las valiosas experiencias de clientes de AWS en Europa, Oriente Medio y África, quienes han superado estos obstáculos, proporcionando una guía para aquellos que buscan seguir este camino.
La clave para implementaciones exitosas de IA generativa radica en desarrollar casos de negocio con propuestas de valor claras, alineadas con los objetivos organizacionales como mejorar la eficiencia, reducir costos o aumentar los ingresos. Entre los ejemplos comunes se encuentran el fortalecimiento de la experiencia del cliente, la optimización de operaciones, el cumplimiento de normas y el incremento de la productividad de los empleados.
En la región de EMEA, varias empresas han utilizado los servicios de AWS para transformar sus operaciones. Il Sole 24 Ore, el principal grupo de medios de Italia, colaboró con AWS para mejorar su servicio de consultas fiscales. Utilizando una solución de Generación Aumentada por Recuperación, lograron un 90% de precisión en las respuestas, permitiendo a los expertos centrarse en tareas más estratégicas.
Booking.com ha empleado la tecnología de IA generativa para crear experiencias personalizadas para sus clientes usando Amazon SageMaker AI. Rob Francis, director de tecnología de Booking.com, destaca la posibilidad de elección y la importancia del software de código abierto en la evolución de la IA generativa.
ENGIE, una empresa global de energía, desarrolló un chatbot basado en inteligencia artificial que facilita la búsqueda de información en su hub de datos, acelerando el desarrollo de productos basados en datos y mejorando el intercambio de activos dentro de la organización.
Aunque el caso de negocio es crucial, la transición a iniciativas de IA generativa conlleva desafíos como la escalabilidad, la gobernanza de datos y el cumplimiento normativo. Es vital un enfoque que contemple no solo consideraciones tecnológicas, sino también una infraestructura de producción efectiva y procesos en la nube.
La importancia de estándares de calidad en el desarrollo e implementación es evidente en casos como el de Iveco Group, que optimizó el tiempo de desarrollo en la nube, y Accor Group, que estableció una estrategia de pruebas exhaustiva para garantizar la calidad del servicio.
Danske Bank se benefició de una arquitectura modular con AWS, mientras que Schaeffler Group diseñó un marco de IA generativa que establece la gobernanza y medidas de seguridad necesarias para implementaciones a gran escala.
A medida que las aplicaciones de IA generativa manejan datos más sensibles, la seguridad y la gobernanza deben ser prioritarias, incluyendo controles de acceso y encriptación de datos. Empresas como Il Sole 24 Ore han implementado códigos de autorregulación para el uso ético de la IA, asegurando la calidad de los datos y la transparencia. Accor ha tomado medidas para que su chatbot opere dentro de límites éticos, evitando malentendidos y comportamientos inapropiados.
La transición de la preproducción a la implementación a gran escala de aplicaciones de IA generativa presenta tanto desafíos como oportunidades. Identificar un sólido caso de negocio, mantener altos estándares de infraestructura y definir un modelo operativo eficiente son esenciales. Las empresas en EMEA han demostrado que, al usar los servicios de AWS, es posible superar obstáculos y potenciar las ventajas de la IA generativa de manera responsable y productiva. Así, más organizaciones pueden beneficiarse de esta tecnología transformadora.
