Recién en 2023 la IA generativa se popularizó y cambió la forma en que las organizaciones pueden ver, crear y automatizar. Junto con el entusiasmo por lo que es posible, surgieron los temores: ¿dónde están las barreras para la IA generativa? Muchas organizaciones comenzaron a restringir el uso de herramientas de IA generativa para mantener la confidencialidad de sus datos e información confidencial. De hecho, según una encuesta reciente de Deloitte, el 55 por ciento de las organizaciones aún restringen ciertos usos de las herramientas de IA generativa debido a preocupaciones relacionadas con los datos. Las organizaciones están en busca de un enfoque simple que las ayude a aprovechar las herramientas y aplicaciones de IA generativa mientras mantienen la privacidad, la seguridad, el control y el cumplimiento normativo. Ese enfoque es la IA privada.
¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentan las organizaciones?
A medida que las empresas y los gobiernos buscan implementar GenAI en herramientas y aplicaciones, enfrentan algunos desafíos complejos:
- Privacidad
La privacidad es uno de los mayores obstáculos que enfrentan las organizaciones hoy en día al implementar IA generativa. En los modelos generativos abiertos, no hay forma de proteger los datos, debido a la naturaleza misma de la IA. Si los modelos se entrenan en proyectos de código abierto o gratuitos, es posible que los datos patentados se incorporen inadvertidamente a los datos de entrenamiento del modelo de lenguaje. Por lo tanto, las organizaciones deben comprender que su propiedad intelectual puede estar en riesgo si se proporcionan datos confidenciales a modelos abiertos.
- Elección
La IA generativa está cambiando rápidamente y las organizaciones necesitan flexibilidad para elegir el tipo de modelos de grandes lenguajes (LLM) que mejor se adapten a los requisitos de su organización, y poder cambiar a nuevos modelos de lenguaje de cualquier tamaño a medida que estén disponibles. Esa flexibilidad significa que las organizaciones necesitan acceso a un ecosistema amplio y abierto.
- Costos predecibles
Cuando las organizaciones utilizan modelos de IA de código abierto y gestionan su propia infraestructura de IA, pueden tener un modelo de costos predecible en oposición a la facturación basada en tokens a la que se han acostumbrado con los servicios de IA públicos, que puede generar costos impredecibles de mes a mes.
- Rendimiento
Los LLM manejan enormes conjuntos de datos a medida que entrenan y procesan consultas de datos, lo que a su vez significa que la infraestructura de IA tiene que gestionar un aumento sustancial de la demanda, lo que genera problemas de rendimiento.
- Cumplimiento
Las organizaciones de diferentes industrias tienen diferentes necesidades de cumplimiento que cualquier solución implementada, incluida la IA generativa, debe satisfacer. En el estudio de Deloitte, el 36 por ciento de las organizaciones dicen que las preocupaciones sobre el cumplimiento normativo les impiden desarrollar e implementar con éxito herramientas y aplicaciones de IA generativa. El control de acceso de IA generativa y la preparación para auditorías son vitales al implementar un modelo generativo.
Inteligencia artificial privada: arquitectura abierta para una máxima flexibilidad
Muchos de los desafíos que enfrentan las organizaciones al implementar GenAI se pueden resolver a través de IA privada, una arquitectura de infraestructura de IA abierta que ayuda a las organizaciones a incorporar modelos de IA a sus datos, manteniendo los datos y los aprendizajes de IA privados con total control, cumplimiento y resiliencia.
La IA privada es una arquitectura abierta, automatizada y no exclusiva que se implementa y modifica fácilmente a medida que llegan al mercado nuevas tecnologías de IA. Lleva la IA a dónde están sus datos, manteniendo los datos confiables seguros con total control, privacidad, seguridad y responsabilidad, utilizando su conjunto de herramientas existente.
¿Cómo funciona?
Es fácil y rápido configurar una IA privada en su centro de datos. La arquitectura es versátil y utiliza modelos de lenguaje (código abierto, comerciales o propietarios) que su organización necesita. Incorpórelos en una plataforma de IA privada que incluya múltiples servicios, como implementación y operaciones automatizadas, gobernanza segura de modelos y monitoreo y escalado de GPU. Y con un gran ecosistema de socios líderes en IA, puede cambiar de modelo a medida que salen al mercado otros nuevos.
GenAI tiene el potencial de transformar dramáticamente a las organizaciones. El mayor riesgo para las organizaciones es la seguridad de los datos confiables y los aprendizajes de IA. Ahí es donde brilla la IA privada.
Las industrias altamente reguladas están adoptando la IA privada para ayudarlas a mantener privados esos datos confiables y así seguir cumpliendo con las normas. La mejor parte es que todo se puede hacer en su propio centro de datos y con un conjunto de herramientas que le resulta familiar.
VMware by Broadcom tiene un equipo de expertos listos para ayudarle a implementar IA privada en su organización.
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