Los grandes retos para la implementación de una IA personalizada

Las soluciones de inteligencia artificial (IA o AI, por sus siglas en inglés) se hacen fuertes en el entorno corporativo.

Las empresas, al igual que los consumidores, están poniendo a prueba las capacidades de esta tecnología.

Si bien Nutanix observa que muchas organizaciones experimentan con modelos genéricos, que “se quedan cortos”.

“La IA generativa (GenAI) está ganando terreno a gran velocidad”, confirma Jorge Vázquez, director general de Nutanix España y Portugal.

“Ya se utiliza ampliamente, desde aplicaciones de atención al cliente hasta análisis avanzados de datos”, observa este experto.

“Sin embargo”, apunta, “en la práctica se está demostrando que un modelo de talla única no es suficiente“.

“Las organizaciones se topan con limitaciones cuando las soluciones de IA no se adaptan a su sector o industria específica”, profundiza.

“De hecho, Gartner predice que para 2027 más del 50 % de los modelos de IA serán específicos por sector”, tal y como apunta Jorge Vázquez.

“Esta personalización permitirá obtener resultados más precisos y relevantes, con modelos que se entrenen con datos y dinámicas propias de cada industria“, señala.

Entre los sectores que necesitan modelos personalizados se encuentran los de sanidad, investigación y educación, finanzas e industria.

En el ámbito sanitario, por ejemplo, una IA entrenada específicamente con datos médicos puede afinar el diagnóstico descubriendo anomalías que son difíciles de identificar para los doctores.

Igualmente, bancos y aseguradoras pueden apoyarse en la IA para identificar patrones sospechosos en las transacciones.

A nivel educativo, una tecnología más personalizada permite avanzar en el estudio de patrones lingüísticos o realizar simulaciones de cambio climático, por ejemplo.

Y, en el ámbito de la fabricación, una posibilidad derivada de la personalización es prever el momento de mantenimiento de las máquinas para reducir el tiempo de inactividad.

Para el director general de Nutanix en nuestro país, “la clave del éxito reside en tener una estrategia de IA bien definida, que encuentre el equilibrio adecuado entre datos, infraestructura y conocimiento”.

“De esta forma”, dice, “las empresas podrán utilizar la inteligencia artificial de manera más inteligente y personalizada”.

A la hora de implementar una IA personalizada, Nutanix detecta tres grandes retos, empezando por “la calidad y disponibilidad de los datos con los que se entrena el modelo”.

Para que la información sea fiable, resulta imprescindible llevar a cabo un trabajo previo de recopilación, depuración y etiquetado.

“Disponer de la experiencia y los conocimientos necesarios para desarrollar y entrenar estos modelos” es el segundo desafío.

Esta problemática se resuelve invirtiendo en talento, desde científicos de datos a expertos en IA, y estableciendo alianzas estratégicas.

Por último, la firma habla de los “requisitos de infraestructura”. La IA exige una alta capacidad de cómputo y almacenamiento que las empresas deben garantizar.

Resolver estos retos y adaptar la IA a las necesidades particulares de cada sector marcará el devenir de esta tecnología durante 2026.

(silicon.es)

Seguiremos brindándote más información sobre este tema en las siguientes presentaciones físicas y digitales de Channel News Perú

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