Durante la reciente Cumbre de IA Generativa celebrada en Toronto, Manav Gupta, Vicepresidente y Director de Tecnología de IBM Canadá, delineó las estrategias y visiones que IBM está implementando para liderar el campo de la inteligencia artificial generativa. En un diálogo conciso, Gupta subrayó que IBM no solo persigue las tendencias emergentes en IA, sino que también está activamente implicada en su desarrollo y evolución. La empresa apuesta por que las organizaciones establezcan sus propias agendas de inteligencia artificial, asegurando que esta sea accesible y abierta, fundamentada en una gobernanza robusta.
Un componente esencial de este enfoque es Watsonx, una plataforma innovadora que brinda acceso a modelos de IA tanto propios como de terceros, y facilita la personalización para ajustarse a las necesidades específicas de los usuarios. Watsonx ofrece la flexibilidad de ser desplegado ya sea en la nube o directamente en las instalaciones del cliente, posicionándose como una solución preparada para la era empresarial.
La preocupación por una gobernanza efectiva de la IA es primordial para IBM, y Gupta destacó la necesidad de abordar cuestiones cruciales como el sesgo, la desinformación y las consideraciones éticas, promoviendo resultados que sean justos y responsables. Esto subraya la visión de la inteligencia artificial no solo como una herramienta poderosa, sino como una tecnología que opera bajo estrictas salvaguardas.
La influencia de la IA generativa está dejando su huella en múltiples industrias, desde el sector bancario y la atención médica, hasta el sector público y las telecomunicaciones. La tecnología está democratizando la eficiencia al hacerse cargo de tareas repetitivas, liberando a los humanos para centrarse en trabajos de mayor valor añadido. Algunos analistas proyectan que la IA podría impulsar hasta 3.5 puntos básicos al PIB global, destacando su potencial de transformación económica.
No obstante, Gupta señaló varios desafíos inherentes a la adopción de la IA generativa, entre ellos la madurez tecnológica, la integración con sistemas preexistentes que suelen estar aislados, y la necesidad de recursos altamente especializados y costosos, especialmente en el ámbito del hardware.
Con vistas al futuro, Gupta anticipa un movimiento hacia modelos de IA más pequeños y específicos, el aumento de la autonomía de la IA en ejecutando tareas complejas, y el desarrollo de IA multimodal, capaz de procesar diversos tipos de datos de manera simultánea.
En sus conclusiones, Gupta dejó claro que las organizaciones deben aspirar a ser generadoras de valor mediante la IA, en lugar de limitarse a ser meros consumidores. Insistió en la necesidad de comenzar con modelos fiables y de no descuidar la gobernanza de la IA. Con una estrategia adecuada, la inteligencia artificial puede convertirse en una auténtica máquina de transformación, subrayando su importancia crucial en la economía y la sociedad contemporáneas.
