“Tienes razón”, dice el LLM. “Me equivoqué”.
¿Alguna vez leíste estas palabras durante un flujo de trabajo de IA? Nada destruye la confianza más rápido que los resultados incorrectos. No es de extrañar, entonces, que solo una cuarta parte de las empresas confíe plenamente hoy en día en la IA para respaldar la toma de decisiones y la previsión.
Y, sin embargo, sabemos que la IA es fundamental para el negocio. Nueve de cada diez empresas utilizan IA; el 64 % afirma que impulsa la innovación.
Entonces, ¿cómo cierras la brecha desde la experimentación hasta una implementación confiable? ¿Cómo obtienes resultados verificables y reproducibles de la IA a medida? En este artículo, te mostraré el marco que está impulsando el éxito de la IA para las organizaciones líderes.
Por qué las organizaciones aún no confían en la IA
Preguntamos a 1400 líderes de TI y de negocios cuáles eran sus mayores obstáculos para el éxito con los flujos de trabajo de IA. Uno de cada dos (49 %) afirmó que los resultados eran inexactos o estaban sesgados. El 38 % afirmó que se debía a la reticencia a permitir que la IA tome decisiones sin supervisión humana.
Luego, estaba el problema de los datos. La preparación de los datos es una parte integral de los flujos de trabajo de IA exitosos. Sin embargo, la mitad de todas las organizaciones afirmaron que todavía se enfrentaban a datos de mala calidad o fragmentados. Si bien no se necesitan datos perfectos para empezar a usar modelos LLM, sí se necesitan datos confiables.
VURA: el marco para una IA confiable
Cerrar esta brecha de confianza requiere dos cosas. Primero, las organizaciones necesitan una capa de lógica que conecte los sistemas de IA con las personas que mejor entienden los datos y el negocio. Los equipos de línea de negocios y los analistas no pueden quedarse al margen. Necesitan ayudar a construir y validar flujos de trabajo de IA para que la lógica detrás de los resultados de la IA refleje cómo opera realmente el negocio.
En segundo lugar, los flujos de trabajo y procesos de IA deben ser visibles, comprensibles, repetibles y auditables. Juntos, estos principios conforman VURA, un marco que desarrollamos para ayudar a las organizaciones a construir y escalar sistemas de IA confiables. Estas pautas te ayudarán a generar confianza en tus datos y en los resultados de tu IA. Necesitarás ambos si quieres que tu empresa construya inteligencia empresarial.
Visible
La visibilidad es transparencia. Tus flujos de trabajo de IA no deberían ser una caja negra en cuanto a los datos utilizados y la lógica aplicada. Todo empleado que utilice herramientas de IA debería ser capaz de responder a dos preguntas: “¿De dónde vino esta respuesta?” y “¿Cómo llegamos a esa conclusión?” De lo contrario, los empleados podrían estar trabajando con información incorrecta. Podrían darles a tus clientes información errónea o tomar decisiones importantes con graves efectos posteriores.
Si esas respuestas aún no son claras, es posible que debas reforzar tu gobernanza o reconsiderar si tus soluciones actuales de IA y datos están funcionando. La visibilidad se vuelve especialmente importante cuando la IA se usa en todos los equipos.
Comprensible
Casi puede parecer ciencia ficción cuando herramientas como ChatGPT o Gemini toman el prompt más complicado o vago, lo analizan y te dan una respuesta inteligente y bien pensada.
Sin embargo, este umbral tan bajo para hacer y responder prácticamente cualquier pregunta en lenguaje natural no es excusa para pasar por alto los fundamentos del negocio. Tus sistemas de IA deben ser capaces de explicar la lógica detrás de sus resultados incluso a usuarios de negocio sin formación técnica, y tus expertos en el negocio deben poder validar esos resultados.
Migraciones
Repetible significa que, con las mismas herramientas de IA, datos, prompts y lógica empresarial, la IA te dará la misma respuesta cada vez. Dos personas deberían poder acudir a la IA con la misma pregunta y llegar a la misma respuesta. Si un sistema o flujo de trabajo de IA te da una respuesta excelente seguida de una que es claramente incorrecta, no está listo para la operacionalización. No puedes confiar en él.
La repetibilidad también requiere documentación. Cuando los equipos identifican indicaciones o procesos que ayudan a producir resultados confiables, estos deben registrarse y compartirse.
Auditable
Un proceso de IA auditable significa que puedes ver lo que sucedió. Hay un registro. Si hay una respuesta o un informe que parece incorrecto, deberías poder identificar quién es el propietario del flujo de trabajo, qué datos y prompts se utilizaron, qué lógica siguió el sistema y dónde se involucraron la supervisión y el juicio humanos. La auditabilidad es un sistema de control y equilibrio tanto para tus sistemas de IA como para los ingenieros humanos que trabajan detrás de escena.
Comienza hoy mismo a desarrollar sistemas de IA confiables
La IA solo puede ofrecer un valor empresarial escalable cuando se basa en datos confiables y lógica de negocios. Para poner en práctica estos sistemas, tendrás que asegurarte de que tus flujos de trabajo de IA sean visibles, comprensibles, repetibles y auditables.
Alteryx es la capa de transformación y lógica empresarial que te ayuda a llevar la IA desde pilotos experimentales a una producción confiable. Se conecta a los datos dondequiera que residan, ayuda a los usuarios de negocio a aplicar su experiencia a flujos de trabajo impulsados por IA e implementa las barreras de protección necesarias tanto para tus datos como para tus sistemas de IA.
Con Alteryx, las personas más cercanas al negocio pueden dar forma a cómo se preparan y aplican los datos, mientras que el departamento de TI obtiene la gobernanza y la auditabilidad necesarias para el uso empresarial. Así es como los resultados de la IA se vuelven confiables. Así es como se construye la inteligencia empresarial.