Investigación de Dynatrace arroja luz sobre los desafíos y riesgos asociados con la implementación de la IA.
El informe subraya la necesidad de un enfoque compuesto de IA. Esto implica combinar varios tipos de IA (como generativa, predictiva y causal) junto con diversas fuentes de datos como observabilidad, seguridad y eventos comerciales. Esta estrategia holística tiene como objetivo proporcionar precisión, contexto y significado a los resultados de la IA, garantizando resultados confiables.
Resultados clave:
- El 83% de los líderes tecnológicos enfatizan el papel obligatorio de la IA a la hora de navegar por la naturaleza dinámica de los entornos de nube.
- El 82 % anticipa el papel fundamental de la IA en la detección, investigación y respuesta a amenazas de seguridad.
- El 88% prevé que la IA ampliará el acceso al análisis de datos para empleados no técnicos a través de consultas en lenguaje natural.
- El 88% cree que la IA mejorará la eficiencia de costos de la nube mediante el soporte de las prácticas de Operaciones Financieras (FinOps).
«La IA se ha vuelto fundamental para la forma en que las organizaciones impulsan la eficiencia, mejoran la productividad y aceleran la innovación», afirmó Bernd Greifeneder, director de tecnología de Dynatrace.
“El lanzamiento de ChatGPT a finales del año pasado desencadenó un importante ciclo generativo de exageración de la IA. Los líderes de negocios, desarrollo, operaciones y seguridad han establecido altas expectativas para las IA generativas para ayudarlos a brindar nuevos servicios con menos esfuerzo y a velocidades récord”.
Si bien las organizaciones expresan optimismo sobre el potencial transformador de la IA, persisten las preocupaciones:
- El 93% de los líderes tecnológicos se preocupan por posibles usos no aprobados de la IA a medida que los empleados se acostumbran más a herramientas como ChatGPT.
- El 95% expresa preocupación por el uso de IA generativa para la generación de código, por temor a fugas y uso inadecuado de la propiedad intelectual.
- El 98% teme los sesgos involuntarios, los errores y la desinformación en la IA generativa.
“Especialmente para casos de uso que implican automatización y dependen del contexto de los datos, es fundamental adoptar un enfoque compuesto de la IA. Por ejemplo, automatizar servicios de software, resolver vulnerabilidades de seguridad, predecir necesidades de mantenimiento y analizar datos comerciales necesitan un enfoque de IA compuesto”, añadió Greifeneder.
«Este enfoque debería ofrecer la precisión de la IA causal, que determina las causas y efectos subyacentes del comportamiento de los sistemas, y la IA predictiva, que pronostica eventos futuros basándose en datos históricos».
A medida que las organizaciones avanzan en la adopción de la IA, es fundamental equilibrar el entusiasmo con un enfoque consciente de los desafíos. La encuesta subraya el potencial transformador de la IA, pero su integración efectiva requiere una consideración cuidadosa y una estrategia de IA diversificada.
«La IA predictiva y la IA causal no solo proporcionan un contexto esencial para las respuestas producidas por la IA generativa, sino que también pueden impulsar a la IA generativa a garantizar que se integren respuestas precisas y no probabilísticas en su respuesta», dice Greifeneder.
«Si las organizaciones aplican su estrategia correctamente, combinar estos diferentes tipos de IA con datos de alta calidad sobre observabilidad, seguridad y eventos comerciales puede aumentar significativamente la productividad de sus equipos de desarrollo, operaciones y seguridad y ofrecer un valor comercial duradero».
Puede encontrar una copia completa del informe. aquí (Se requiere registro)
(Foto por Matt Sclarandis en desempaquetar)
Ver también: AI & Big Data Expo: Desmitificando la IA y superando las exageraciones
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Fuente: Las organizaciones adoptan la IA, pero enfrentan desafíos