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    El 80% de los responsables de la toma de decisiones en IA est谩n preocupados por la privacidad y la seguridad de los datos.

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    Las organizaciones est谩n entusiasmadas con el potencial de la IA generativa para aumentar la productividad de sus negocios y de sus personas, pero la falta de planificaci贸n estrat茅gica y la escasez de talento les impiden darse cuenta de su verdadero valor.

    Esto es seg煤n un estudio realizado a principios de 2024 por Coleman Parkes Research y patrocinado por la firma de an谩lisis de datos SAS, que encuest贸 a 300 tomadores de decisiones de an谩lisis de datos o estrategia GenAI de EE. UU. para verificar las principales 谩reas de inversi贸n y los obst谩culos que enfrentan las organizaciones.

    Marinela Profi, asesora estrat茅gica de IA en SAS, dijo: 鈥淟as organizaciones se est谩n dando cuenta de que los grandes modelos ling眉铆sticos (LLM) por s铆 solos no resuelven los desaf铆os comerciales.

    鈥淟a GenAI debe considerarse como un contribuyente ideal a la hiperautomatizaci贸n y la aceleraci贸n de los procesos y sistemas existentes, en lugar del nuevo y brillante juguete que ayudar谩 a las organizaciones a hacer realidad todas sus aspiraciones comerciales. El tiempo dedicado a desarrollar una estrategia progresiva e invertir en tecnolog铆a que ofrezca integraci贸n, gobernanza y explicabilidad de los LLM son pasos cruciales que todas las organizaciones deben tomar antes de lanzarse con ambos pies y quedar ‘bloqueados’鈥.

    Las organizaciones se encuentran con obst谩culos en cuatro 谩reas clave de implementaci贸n:

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    鈥 Aumentar la confianza en el uso de datos y lograr el cumplimiento. Solo una de cada 10 organizaciones cuenta con un sistema confiable para medir el sesgo y el riesgo de privacidad en los LLM. Adem谩s, el 93% de las empresas estadounidenses carecen de un marco de gobernanza integral para GenAI, y la mayor铆a corre el riesgo de incumplimiento en lo que respecta a la regulaci贸n.

    鈥 Integrar GenAI en sistemas y procesos existentes. Las organizaciones revelan que est谩n experimentando problemas de compatibilidad al intentar combinar GenAI con sus sistemas actuales.

    鈥 Talento y habilidades. Falta GenAI interna. A medida que los departamentos de recursos humanos enfrentan una escasez de contrataciones adecuadas, los l铆deres organizacionales temen no tener acceso a las habilidades necesarias para aprovechar al m谩ximo su inversi贸n en GenAI.

    鈥 Predicci贸n de costes. Los l铆deres citan costos prohibitivos directos e indirectos asociados con el uso de LLM. Los creadores de modelos proporcionan una estimaci贸n del costo simb贸lico (que las organizaciones ahora consideran prohibitivo). Pero los costos de preparaci贸n de conocimientos privados, capacitaci贸n y gesti贸n de ModelOps son largos y complejos.

    Profi agreg贸: 鈥淭odo se reducir谩 a identificar casos de uso del mundo real que brinden el mayor valor y resuelvan las necesidades humanas de manera sostenible y escalable.

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    鈥淎 trav茅s de este estudio, continuamos con nuestro compromiso de ayudar a las organizaciones a seguir siendo relevantes, invertir su dinero de manera inteligente y seguir siendo resilientes. En una era en la que la tecnolog铆a de IA evoluciona casi a diario, la ventaja competitiva depende en gran medida de la capacidad de adoptar las reglas de resiliencia鈥.

    Los detalles del estudio se dieron a conocer hoy en SAS Innovate en Las Vegas, la conferencia de an谩lisis e inteligencia artificial de SAS Software para l铆deres empresariales, usuarios t茅cnicos y SAS socios.

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    Etiquetas: llm, privacidad, productividad, sas, seguridad

    Fuente: El 80% de los responsables de la toma de decisiones en IA est谩n preocupados por la privacidad y la seguridad de los datos.

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