¿Quién será el dueño de la capa de IA de tu empresa? El CEO de Glean lo explica
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta esencial en la transformación digital de las empresas. Con la acelerada adopción de esta tecnología, surge una pregunta crucial para las organizaciones: ¿quién será el propietario de la capa de IA de su empresa? Para abordar esta cuestión, hemos conversado con Arvind Jain, CEO de Glean, una empresa pionera en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial para el ámbito corporativo.
El auge de la inteligencia artificial en las empresas
En los últimos años, la adopción de la inteligencia artificial en las empresas ha crecido de manera exponencial. Según un informe de McKinsey & Company, el 56% de las empresas han incorporado al menos una función de IA en sus operaciones, lo que representa un aumento significativo en comparación con el 20% reportado en 2017. Esta tendencia refleja no solo el potencial de la IA para mejorar la eficiencia operativa, sino también su capacidad para transformar modelos de negocio completos.
La inteligencia artificial se está utilizando en una variedad de aplicaciones, que van desde la automatización de procesos hasta el análisis de datos a gran escala, pasando por el servicio al cliente optimizado mediante chatbots y asistentes virtuales. Sin embargo, a medida que las empresas integran más profundamente la IA en sus operaciones, surge una cuestión crítica: la propiedad y el control de la capa de IA.
¿Qué es la capa de IA?
La capa de IA se refiere a la infraestructura tecnológica y los sistemas que permiten a una organización implementar y gestionar soluciones de inteligencia artificial. Esto incluye desde plataformas de aprendizaje automático hasta herramientas de análisis de datos y sistemas de gestión de modelos. La capa de IA es esencial para la operación eficiente de estas tecnologías y para la generación de valor a partir de los datos.
En este contexto, la propiedad de la capa de IA se convierte en un tema central. ¿Debe ser gestionada internamente por la empresa, o es más eficiente externalizarla a un proveedor de servicios especializado? Arvind Jain ofrece su perspectiva sobre esta cuestión.
La perspectiva de Glean sobre la propiedad de la capa de IA
Glean se ha posicionado como un líder en el desarrollo de soluciones de IA para empresas, ofreciendo herramientas que permiten a las organizaciones integrar esta tecnología de manera efectiva. Según Jain, la propiedad de la capa de IA debe ser una decisión estratégica basada en las necesidades específicas de cada empresa.
"En Glean, creemos que la decisión sobre la propiedad de la capa de IA debe basarse en una evaluación cuidadosa de las capacidades internas de la empresa, sus objetivos estratégicos y su disposición para gestionar la complejidad técnica asociada", afirma Jain. "No existe una solución única para todos; cada empresa debe considerar su posición en el mercado, su estructura organizativa y su visión a largo plazo." "Este enfoque también se refleja en las decisiones de inversión de figuras influyentes, como lo demuestra Giannis Antetokounmpo al invertir en tecnología."
Ventajas y desventajas de la gestión interna de la capa de IA
Gestionar internamente la capa de IA brinda a las empresas un control total sobre sus datos y modelos, lo que puede ser crucial para aquellas que manejan información sensible o que buscan diferenciarse a través de capacidades tecnológicas únicas.
- Ventajas:
- Control sobre los datos: La gestión interna permite a las empresas mantener un control riguroso sobre quién tiene acceso a sus datos y cómo se utilizan.
- Personalización: Las soluciones de IA pueden ser personalizadas para satisfacer necesidades específicas, lo que puede ofrecer una ventaja competitiva.
- Propiedad intelectual: Al desarrollar soluciones internas, las empresas conservan la propiedad intelectual de sus innovaciones tecnológicas.
- Costos: El desarrollo y mantenimiento de una infraestructura de IA puede ser costoso, tanto en términos de inversión inicial como de recursos humanos.
- Complejidad técnica: La gestión de la capa de IA requiere una comprensión profunda de la tecnología, lo que puede ser un desafío para las empresas sin una experiencia significativa en este campo.
Externalización de la capa de IA: beneficios y riesgos
Por otro lado, externalizar la capa de IA a proveedores especializados puede ofrecer beneficios significativos, especialmente para empresas que no cuentan con la infraestructura o el expertise necesario para gestionar estas tecnologías de manera efectiva.
- Beneficios:
- Acceso a experiencia especializada: Los proveedores de IA suelen contar con expertos en la materia, lo que garantiza la implementación de soluciones de alta calidad.
- Reducción de costos: Externalizar puede ser más económico que desarrollar y mantener una infraestructura interna, especialmente para empresas más pequeñas.
- Escalabilidad: Los proveedores externos pueden ofrecer soluciones escalables que se ajusten al crecimiento de la empresa.
- Dependencia del proveedor: La empresa puede volverse dependiente de un proveedor externo, lo que podría limitar su flexibilidad y control sobre las soluciones de IA.
- Seguridad de datos: Compartir datos sensibles con un tercero puede implicar riesgos de seguridad y privacidad.
Estadísticas y tendencias del mercado de IA
Según un informe de Grand View Research, se espera que el mercado global de inteligencia artificial crezca a una tasa compuesta anual del 36.2% de 2023 a 2030, alcanzando un valor de mercado de aproximadamente 1,81 billones de dólares para 2030. Este crecimiento refleja la creciente importancia de la IA en diversos sectores, desde la atención médica hasta las finanzas y la manufactura.
Además, un estudio de Gartner indica que para 2025, el 75% de las empresas tendrán al menos cuatro proyectos de IA en producción, lo que subraya la creciente integración de esta tecnología en las operaciones empresariales. Sin embargo, también se prevé que el 50% de las organizaciones enfrentarán dificultades significativas para escalar sus proyectos de IA debido a la falta de habilidades y recursos adecuados.
El futuro de la propiedad de la capa de IA
La decisión sobre quién debe poseer la capa de IA de una empresa es compleja y multifacética. Como señala Jain, "Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente sus capacidades internas, la naturaleza de sus datos y sus objetivos estratégicos antes de decidir si deben gestionar internamente su capa de IA o externalizarla a expertos."
En un mundo cada vez más impulsado por datos, la capacidad de una empresa para gestionar eficazmente su capa de IA será un diferenciador clave en su éxito futuro. A medida que más empresas adopten la inteligencia artificial, la cuestión de la propiedad y control de esta tecnología se convertirá en un aspecto central de la estrategia corporativa. En este contexto, es relevante considerar cómo las decisiones políticas, como la propuesta de pausa en centros de datos en NY, pueden influir en la infraestructura necesaria para soportar el crecimiento de la inteligencia artificial.
En conclusión, la propiedad de la capa de IA es una decisión estratégica que requerirá una evaluación cuidadosa de los costos, beneficios y riesgos asociados. Con la orientación de expertos como los de Glean, las empresas pueden navegar este complejo panorama y capitalizar las oportunidades que la inteligencia artificial ofrece. "Además, empresas como Reddit están explorando nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial, como se detalla en su apuesta por la búsqueda con IA."