Fundamentos de la confianza: Cómo afrontar la fiabilidad de la IA (serie de cuatro partes)

Parte 4: Uso, adecuación y coste de los casos

Siendo esta la última parte de la serie, comencemos por recapitular lo que hemos visto.

En el primer artículo, les presentamos la idea de que deben considerar su solución de IA del mismo modo que consideran a cualquier asesor. Identificamos los criterios para evaluar e implementar la IA de manera responsable y profundizamos en cada uno de estos criterios, agrupando algunos para un análisis exhaustivo, y describimos las ventajas y desventajas de los programas de maestría en derecho (LLM) públicos frente a los privados.

En el artículo 2, analizamos cómo el alcance y la personalización del contenido generado por IA afectan la confianza y la utilidad, mientras que el artículo 3 se centró en la importancia de la privacidad y la seguridad de los datos en las soluciones de IA. Ahora, abordamos la adecuación al caso de uso y el costo, destacando la necesidad de evaluar qué tan bien se alinea una solución de IA con casos de uso específicos y su rentabilidad, factores que en conjunto determinan su valor como asesor confiable o agente con intereses contrapuestos.

Ajuste de la funda de uso

Para los profesionales del conocimiento, los sistemas de gestión de la inteligencia artificial (IA) públicos son más eficaces para tareas generales como la creación de contenido, la redacción de correos electrónicos, la traducción, la codificación, el análisis de datos, las preguntas y respuestas y la elaboración de resúmenes. Funcionan como potentes asistentes, pero los usuarios deben interpretar los resultados y tomar las medidas pertinentes. A medida que se profundiza el uso de la IA, su integración fluida en los procesos empresariales se vuelve crucial. Esto impulsa la necesidad de la ingeniería de avisos de procesos, que requiere avisos precisos e intencionados alineados con la lógica empresarial, el cumplimiento normativo y los objetivos operativos.

Rocket Software ofrece soporte para esto a través de Rocket^® API, que automatiza procesos en entornos IBM i, IBM z Systems y MultiValue . Al integrar la lógica basada en IA en los flujos de trabajo, Rocket API convierte la ingeniería de precisión en una parte estructurada y repetible de la automatización empresarial, lo que garantiza que los resultados de la IA sean precisos, prácticos y cumplan con las normativas, manteniendo al mismo tiempo el control y la seguridad.

En una publicación anterior titulada « La IA no siempre es la solución definitiva », expliqué por qué la IA no reemplaza la comprensión que el trabajador del conocimiento tiene de un tema, sino que la mejora cuando se aprovecha y se puede contar con ella como un asesor de confianza. El valor de un sólido marco de ingeniería de procesos de IA generativa para cualquier empresa requiere centrarse en las siguientes necesidades:

• Alineación con los objetivos empresariales
• Valor cuantificable
• Ventaja competitiva
• Apoyo a las restricciones regulatorias y la gestión de riesgos.
• Fácilmente implementable, refinado y adaptable para maximizar el beneficio.

Costo

Dado que el coste inicial de configuración de un LLM privado es superior al de uno público, podría pensarse que esto otorga una clara ventaja a la opción pública. Sin embargo, para un uso prolongado en diversos casos de uso empresarial, la integración formal de un LLM privado puede generar ahorros a largo plazo en comparación con la dependencia de soluciones públicas. Esto es especialmente cierto si se tienen en cuenta gastos recurrentes como las tarifas de uso de la API, los cargos por transferencia de datos y los riesgos operativos asociados al manejo de datos externos. Las soluciones de Rocket Software, como Rocket^® Data Intelligence y Rocket API, ayudan a mitigar estos costes al permitir una implementación segura de IA en las instalaciones y una integración perfecta con la infraestructura existente, lo que reduce la necesidad de servicios de terceros y garantiza que las inversiones en IA escalen de forma eficiente en toda la empresa.

Evaluar si una solución de IA actúa como asesor de confianza requiere más que elegir entre sistemas de gestión de clientes privados y públicos. Las empresas necesitan un marco integral de ingeniería de indicaciones que vaya más allá de la creación de indicaciones eficaces e incluya la escalabilidad, la gobernanza y la gestión segura de datos. A medida que crece la adopción de la IA generativa, optimizar las indicaciones —sobre todo al manejar datos confidenciales o de propiedad exclusiva— es fundamental para el éxito a largo plazo y la adaptabilidad dentro de una estrategia de IA más amplia.

Rocket Software impulsa esta visión al integrar IA Generativa en sus productos, centrándose en el control empresarial y la privacidad de los datos. En lugar de depender de modelos de nube pública, Rocket permite a las organizaciones implementar IA de forma segura localmente o en entornos híbridos, garantizando la protección de datos y una ingeniería rápida, personalizable y gobernable, adaptada a las necesidades únicas del negocio. A través de su plataforma DataEdge, Rocket aprovecha al máximo los datos no estructurados, como documentos legales, correos electrónicos y notas manuscritas, al proporcionar información basada en GenAI e interfaces de lenguaje natural que democratizan el acceso a los datos para usuarios sin conocimientos técnicos. Esta entrega segura de inteligencia en tiempo real permite a las empresas integrar IA en sus flujos de trabajo con confianza, manteniendo el cumplimiento normativo. Descubra cómo las soluciones de Rocket Software pueden ayudarle a aprovechar la IA de forma responsable. Contácteme hoy mismo para obtener más información.