Aunque pudiera parecer fácil, aprovechar la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas es un reto. Si bien podemos implementar la IA en los procesos y la operación de los negocios, debemos tener cuidado con la privacidad y el control sobre los datos.
Es cierto que los beneficios potenciales de la IA hablan por sí solos. Sin embargo, las empresas necesitan un enfoque estratégico y mesurado para alcanzar esos beneficios sin poner en riesgo su valiosa propiedad intelectual.
Por ello, algunas empresas construyen sus propios modelos de IA. Los alojan en una infraestructura privada y utilizan únicamente conjuntos de datos propios. Este concepto se conoce como IA privada.
Las empresas están centrando esfuerzos en acelerar sus iniciativas de IA con el objetivo de servir mejor a sus clientes, empleados y socios. Sin embargo, cuando una organización introduce datos confidenciales en servicios públicos de IA, como ChatGPT, esa información es utilizada para entrenar el modelo. A su vez, esto significa que los datos podrían estar expuestos a cualquiera que utilice la herramienta. Con la IA privada se puede extraer información sin sacrificar la privacidad y el control sobre estos.
A continuación, te compartimos algunos factores para tomar en cuenta en las estrategias de negocio con la IA privada.
La IA privada dependerá del giro del negocio
Para las empresas de industrias altamente reguladas, como la atención médica y los servicios financieros, los beneficios de la IA privada son obvios. Se debe minimizar cualquier riesgo respecto a los datos confidenciales de sus usuarios, por lo que la IA privada es una opción natural.
Algunas empresas mudan hacia la nube pública porque la ven como una forma fácil y rentable de obtener la infraestructura informática escalable que exigen sus modelos de IA. No obstante, acceder a la computación en la nube pública suele ser más costoso y difícil de lo esperado, en gran parte debido a las altas tarifas de salida de datos.
Crea un plan estratégico de sostenibilidad y eficiencia
Los objetivos de sostenibilidad son un pilar en las estrategias de negocio. Las cargas de trabajo de la IA (y las cargas de trabajo de capacitación en particular) pueden consumir mucha energía y para limitar su impacto en el medioambiente, es necesario que se ejecuten de una manera más eficiente.
Con este panorama, las nuevas tecnologías de liquid cooling para centros de datos desempeñarán un papel esencial en la operación de cargas de trabajo de alta densidad, como la IA, de forma energéticamente eficiente.
La IA tiene el potencial de transformar sectores, solucionar problemas, simplificar respuestas y ser una gran fuente de información, pero no podemos olvidar que ciertos datos pueden ser usados para reentrenar y mejorar estos sistemas. Ello podría dar lugar a exponer información privada, por lo que es crucial implementar medidas de seguridad y así aprovechar al máximo los beneficios de la IA sin caer en amenazas.
