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La “IA compuesta” será fundamental para la adopción en las empresas

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Las organizaciones están aumentando sus inversiones en IA en todas las áreas de su negocio para mejorar la productividad, automatizar tareas, reducir costos y mantenerse al día con la competencia. Así de estableció en una investigación de Dynatrace realizada a 1.300 CTO, CIO y otros líderes tecnológicos en grandes organizaciones.

Además de las claras ventajas, existen desafíos y riesgos que las organizaciones necesitan gestionar, desde garantizar que los resultados de la IA generativa sean confiables para respaldar casos de uso críticos para el negocio, hasta mantener el cumplimiento de las políticas internas y las regulaciones globales relacionadas con la seguridad y privacidad de los datos.

Estos hallazgos subrayan la necesidad de un enfoque compuesto de la IA, mediante el cual las organizaciones combinen múltiples tipos de IA (como la generativa, predictiva y causal) y diferentes fuentes de datos (como la observabilidad, la seguridad y los eventos del negocio).

Este enfoque permite un razonamiento más avanzado y aporta precisión, contexto y significado a los resultados de la IA.

Los resultados de la encuesta incluyen:

· 83% de los líderes de tecnología dice que la IA se ha vuelto obligatoria para mantenerse al día con la naturaleza dinámica de los entornos de nube.

· 82% de los líderes de tecnología dice que la IA será fundamental para la detección, investigación y respuesta a amenazas de seguridad.

· 88% de los líderes de tecnología espera que la IA extienda el acceso al análisis de datos a los empleados no tecnológicos a través de consultas en lenguaje natural.

· 88% de los líderes de tecnología cree cree que la IA permitirá lograr eficiencias de costos en la nube al respaldar las prácticas FinOps.

· 93% de los líderes de tecnología les preocupa que la IA pueda usarse para usos no aprobados a medida que los empleados se acostumbren más al uso de herramientas como ChatGPT.

“La IA se ha vuelto fundamental para la forma en que las organizaciones manejan la eficiencia, mejoran la productividad y aceleran la innovación”, afirmó Bernd Greifeneder, CTO de Dynatrace. “El lanzamiento de ChatGPT a finales del año pasado desencadenó un importante ciclo generativo de la IA. Los equipos de desarrollo, operaciones y seguridad han visto un potencial significativo en la capacidad de la IA generativa para ayudarlos a ofrecer aplicaciones y servicios nuevos y más seguros a velocidades récord. Sin embargo, para aprovechar los beneficios de esta tecnología, estos equipos necesitan utilizar IA generativa de una manera que brinde respuestas predecibles, confiables y precisas en tiempo real. Las organizaciones también deben integrar la tecnología de forma segura y responsable, para minimizar el riesgo de que los empleados expongan datos confidenciales o introduzcan vulnerabilidades en sus entornos.”

Otros resultados son:

· 61% de los líderes de tecnología aumentarán la inversión en IA durante los próximos 12 meses para acelerar el desarrollo mediante la generación automática de código.

· 95% de los líderes de tecnología les preocupa que el uso de IA generativa sea para crear código que pueda resultar en fugas y uso inadecuado o ilegal de la propiedad intelectual.

· 98% de los líderes de tecnología les preocupa que la IA generativa pueda ser susceptible a sesgos, errores y desinformación involuntarios.

· 95% de los líderes de tecnología dice que la IA generativa sería más beneficiosa si estuviera enriquecida e impulsada por otros tipos de IA que puedan proporcionar datos precisos sobre los estados actuales y predicciones precisas sobre el futuro.

· 62% de las organziaciones ya han cambiado los roles laborales y las habilidades para las que contratan debido a la IA.

“Uno de los desafíos más importantes que enfrentan las organizaciones con la IA generativa es lograr respuestas significativas en las que los usuarios puedan confiar para resolver casos de uso y problemas específicos”, continuó Greifeneder. “Los equipos necesitan diseñar indicaciones con contexto detallado y precisión de forma rápida, sencilla y rentable; y al mismo tiempo validar la precisión de los resultados de una IA generativa. Para lograrlo, es importante reconocer que no toda la IA es igual. La mayoría de los casos de uso de la IA generativa, y especialmente los más complejos, como la optimización del código de software y la resolución de vulnerabilidades de seguridad, requieren un enfoque compuesto.

La precisión de la IA causal, que determina las causas y efectos subyacentes de los comportamientos de los sistemas, y la IA predictiva, que pronostica eventos futuros basándose en datos históricos, proporcionan un contexto esencial para impulsar la IA generativa. Si las organizaciones implementan su estrategia correcta, combinando estos diferentes tipos de IA con datos de alta calidad sobre observabilidad, seguridad y eventos del negocio, pueden aumentar significativamente la productividad de los equipos de desarrollo, operaciones y seguridad y ofrecer valor empresarial duradero.”

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