En un contexto donde la inteligencia artificial generativa está revolucionando diversas industrias, las organizaciones están cada vez más interesadas en explotar su potencial. No obstante, la transición de soluciones listas para producción hacia una implementación a gran escala presenta desafíos operativos y técnicos específicos. Este artículo explora los valiosos aprendizajes de clientes de AWS en Europa, Oriente Medio y África que han logrado superar estos obstáculos, proporcionando un mapa para quienes buscan avanzar en este camino.
El éxito en la implementación de IA generativa depende de la creación de casos de negocio con propuestas de valor claras, alineadas con los objetivos organizacionales, como mejorar la eficiencia, reducir costos o aumentar ingresos. Ejemplos comunes incluyen la mejora de la experiencia del cliente, la optimización de operaciones, el cumplimiento de normas legales y el incremento de la productividad de los empleados.
En EMEA, varias empresas han utilizado servicios de AWS para transformar sus operaciones. Por ejemplo, Il Sole 24 Ore, el principal grupo de medios de Italia, colaboró con AWS para mejorar un servicio que permite a los usuarios plantear preguntas fiscales y recibir respuestas de expertos. Con una solución de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), lograron un 90% de precisión en las respuestas, reduciendo el tiempo de búsqueda y procesamiento, permitiendo a los expertos centrarse en tareas más estratégicas.
Booking.com, líder mundial en servicios de viaje digital, ha empleado tecnología de IA generativa para crear experiencias personalizadas utilizando Amazon SageMaker AI. Según Rob Francis, su director de tecnología, uno de los aspectos más valorados de AWS es la posibilidad de elección y la importancia del software de código abierto en la evolución de la IA generativa.
ENGIE, empresa global de energía y servicios, desarrolló un chatbot impulsado por inteligencia artificial que facilita la búsqueda por conversación en su hub de datos. Esto agiliza el desarrollo de productos basados en datos y mejora el intercambio de activos de datos en la organización.
La transición a iniciativas de IA generativa presenta desafíos como la escalabilidad, la gobernanza de datos y el cumplimiento normativo. Es vital adoptar un enfoque integral que contemple consideraciones tecnológicas, infraestructura de producción, aplicaciones y procesos en la nube.
La calidad en el desarrollo e implementación de soluciones es clave, como lo demuestra Iveco Group. Implementaron un modelo operativo en la nube que optimiza el tiempo de los desarrolladores, permitiéndoles centrarse en mejorar modelos y aplicaciones de IA. Accor Group, por su parte, usó principios de desarrollo de software sólidos para crear una aplicación de reservas impulsada por IA generativa, estableciendo una exhaustiva estrategia de pruebas de calidad.
Danske Bank se benefició de una arquitectura modular con AWS, integrando diversas herramientas y servicios de manera eficiente. Schaeffler Group diseñó un marco integral de IA que establece gobernanza y medidas de seguridad necesarias para la implementación a gran escala.
A medida que las aplicaciones de IA generativa manejan datos más sensibles, seguridad, cumplimiento y gobernanza se convierten en prioridades. Esto incluye controles de acceso, encriptación de datos y monitorización del acceso al sistema.
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, al mismo tiempo, ha tomado medidas para que su chatbot opere dentro de límites éticos, evitando malentendidos y comportamientos inapropiados.
El avance de la preproducción a la implementación a gran escala de aplicaciones de IA generativa presenta tanto desafíos como oportunidades. Requiere un sólido caso de negocio, altos estándares de infraestructura y un modelo operativo en la nube eficiente. Las empresas de EMEA han demostrado que, al usar servicios de AWS, es posible superar obstáculos y maximizar las ventajas de la IA generativa de forma responsable y productiva, permitiendo que más organizaciones se beneficien de esta tecnología transformadora.
