En los últimos años, más empresas han empezado a desplegar plataformas basadas en la IA capaces de ayudar a las personas con diversas tareas. Empresas de todo el mundo están utilizando la IA para automatizar tareas y liberar a sus empleados para que se ocupen de las partes más difíciles de su trabajo. Se calcula que dos tercios del trabajo ocupacional podrían mejorar con el tiempo gracias a la automatización de procesos robóticos.
Cuando consideres incorporar la IA en tu organización, es probable que estés aprendiendo más sobre ella. Tu primera consideración debe ser si utilizar IA pública o IA privada. Aquí desglosamos las diferencias entre los dos tipos de IA y exploramos los pros y los contras de cada una.
Comprender la IA pública
La IA pública también se conoce como «IA abierta». Se refiere a cualquier inteligencia artificial desarrollada y compartida libremente sin restricciones.
Characteristics and Examples
La característica más definitoria de la IA pública es su disponibilidad. El término se refiere a cualquier algoritmo de IA disponible públicamente que se haya entrenado con un gran conjunto de datos. La IA pública se refina a sí misma utilizando datos de acceso público en Internet para aprender a responder a las solicitudes. Estas plataformas de IA también están disponibles para una amplia gama de usuarios, incluidas las organizaciones del sector privado.
Algunos ejemplos son las plataformas de IA generativa, como ChatGPT, chatbots de atención al cliente, y Lumen5, que es un generador de vídeo potenciado por IA. Estas herramientas aprovechan el texto, las imágenes, los vídeos y otros contenidos existentes disponibles en Internet para que el aprendizaje automático perfeccione los resultados de cada consulta.
Advantages
Puedes acceder a aplicaciones públicas de IA a través de plataformas abiertas, proveedores de nubes públicas y API públicas para desarrolladores. Muchas de estas plataformas ya contienen modelos y bibliotecas de aprendizaje automático incorporados. Así que no tienes que aprender a entrenarlos desde cero.
Como los modelos públicos de IA son abiertos, tienes libertad para evaluar su funcionamiento en detalle. Esto te ayuda a buscar posibles sesgos y otros factores que podrían dificultar el uso ético de la IA.
Challenges
La IA pública plantea algunos retos. Muchas de estas plataformas no tienen un equipo de soporte formal, por lo que tienes que navegar por múltiples tablones de mensajes cuando el programa no funciona. También necesitas profundos conocimientos de programación para personalizar una plataforma pública de IA.
La IA abierta también recopila potencialmente datos sensibles, como direcciones IP, nombres de clientes y otros identificadores, para mejorar los modelos de aprendizaje automático. El marco regulador de la IA también es relativamente nuevo. Si trabajas con datos sensibles de clientes, asegúrate de eliminar los detalles identificativos de tus conjuntos de datos antes de utilizarlos con tus plataformas de IA.
Comprender la IA privada
La IA privada se refiere a sistemas propios entrenados con los datos específicos del usuario o la organización. En lugar de utilizar herramientas disponibles públicamente para analizar tus datos y generar informes, contratarías a expertos para desarrollar y construir una plataforma o utilizarías una herramienta para construir tus propios modelos de IA. Muchas organizaciones del sector privado utilizan este modelo para proteger la información de la empresa y adaptar la IA a sus necesidades.
Characteristics and Examples
La característica más definitoria de la IA privada es su disponibilidad restringida. Cuando trabajas con plataformas de IA privada, posees y controlas tus datos. También puedes limitar su uso a los usuarios autorizados para minimizar los riesgos potenciales.
Algunos ejemplos son las historias clínicas electrónicas personalizadas impulsadas por IA. Estas herramientas sólo evalúan datos específicos del paciente para crear planes de atención y tratamiento a medida. Las instituciones financieras también utilizan IA privada para evaluar el riesgo y realizar otros análisis financieros.
Advantages
La mayor ventaja de la IA privada es que tú controlas tus conjuntos de datos. Como puedes restringir quién utiliza la plataforma, sabes que tus datos están seguros.
La IA privada también está totalmente adaptada a tus necesidades específicas. Puedes integrarla fácilmente con tus bases de datos de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y otros programas para generar perspectivas importantes para tu negocio.
Challenges
Para que la IA privada funcione para tu empresa, necesitas un equipo que construya y entrene los modelos, incluidos los modelos lingüísticos. O necesitas asociarte con una empresa familiarizada con tu sector. Por ejemplo, si trabajas en el sector aeroespacial, tendrás necesidades diferentes a las de un proveedor sanitario. Necesitas plataformas de IA que analicen tus conjuntos de datos específicos para tomar decisiones precisas.
La IA privada suele requerir una infraestructura sofisticada cuya creación puede resultar costosa.
Implicaciones de seguridad y consideraciones de gobernanza
Estas consideraciones de seguridad y gobernanza contribuirán a tu decisión de elegir IA privada frente a pública para tu empresa.
Data Privacy Concerns
Dado que la IA utiliza grandes conjuntos de datos para aprender y funcionar, corres el riesgo de exponer datos sensibles utilizando una plataforma pública de IA. Estas herramientas también pueden recopilar datos sin notificártelo a ti o a tus clientes, por lo que pierden su capacidad de optar por compartir su información.
Tanto si utilizas IA pública como privada, el sistema podría almacenar datos durante mucho tiempo, lo que significa que tus datos podrían ser robados si tu IA es pirateada.
Regulatory Compliance
Múltiples empresas de los sectores público y privado utilizan la IA. Dependiendo de su sector, las organizaciones del sector privado no están sujetas a las mismas normativas, por lo que la IA abierta es menos arriesgada. Sin embargo, si eres una empresa privada que trabaja en finanzas, sanidad u otro sector regulado, tienes que cumplir múltiples normativas.
Las organizaciones gubernamentales y otras empresas del sector público deberían utilizar IA privada para mantener sus datos más seguros.
Ethical Oversight
En algunos casos, la IA puede poner de manifiesto sesgos de los datos y utilizarlos para fundamentar las recomendaciones. Por ejemplo, algunas instituciones financieras que utilizan la IA para tomar decisiones sobre las solicitudes de préstamos utilizan datos históricos para entrenar sus modelos. En muchos casos, estas plataformas han tomado decisiones con sesgo racial debido a datos erróneos.
Accountability and Transparency
La IA no es nueva, pero sí lo es su uso generalizado. Actualmente no se examina de cerca, por lo que depende de ti asegurarte de que la utilizas éticamente. Establece un conjunto sólido de políticas de gobierno para mantener la responsabilidad. Tu reputación ante los clientes está en juego, así que sé transparente sobre cómo utilizas la IA.
Equilibrio entre la IA pública y privada en la adopción
Si te preguntas si optar por la IA privada o la pública, debes saber que puedes utilizar ambas en tu organización. Utiliza herramientas públicas para usos rápidos y escalables como análisis de mercado y el análisis predictivo. Asegúrate de eliminar cualquier información personal de tus conjuntos de datos.
Utiliza IA privada en sectores muy regulados y cuando trabajes con datos sensibles. Pide a los organismos reguladores de tu sector que te envíen orientaciones sobre las restricciones de la IA en tu campo. Por último, crea una estrategia de IA y una política de gobernanza antes de lanzar cualquier plataforma impulsada por IA.
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