De acuerdo con datos del informe La brecha de la IA generacional , del MIT, si bien las empresas estadounidenses han invertido entre 35,000 y 40,000 millones de dólares en iniciativas de IA, los beneficios financieros aún no se reflejan y muestra de ello es que hasta un 95% obtienen poco o ningún retorno de inversión, es decir, existe una desconexión entre las expectativas y los resultados reales.
Marcos Grilanda, vicepresidente y gerente general de Databricks en Latinoamérica, resume este problema señalando que muchas compañías incentivaron a sus empleados a usar la IA sin establecer "barreras de contención" o límites claros, lo que provocó que los costos "vuelen".
Desde el análisis del MIT, la clave para tener éxito con la IA no es solo ejecutar los mejores modelos, sino optimizar la organización de los datos. Al respecto, el especialista de Databricks apunta que el control de costos permite, por ejemplo, que una consulta sobre los clientes sea enviada a un modelo más económico, mientras que una planeación estratégica se reserve para un modelo de última generación. “Esta capacidad de elección y direccionamiento es lo que garantiza que la IA sea sostenible a largo plazo”, comenta.
Seguridad, la gran brecha sin solución
Por otra parte, existe otra amenaza a la propiedad intelectual. Satya Nadella, CEO de Microsoft, lo condensa en un texto , donde escribe que al usar modelos se paga dos veces: “primero con dinero y luego con algo aún más valioso: el conocimiento especializado que hay que revelar. Cuanto mejor se quiera que funcione el modelo, más conocimiento hay que proporcionarle”.
Asimismo, cuando los empleados utilizan modelos públicos o abiertos por falta de capacitación, pueden entregar involuntariamente activos críticos y bases de datos confidenciales a terceros, dejando la información corporativa sin protección alguna en entornos digitales masivos donde los datos pueden ser utilizados para entrenar modelos ajenos.
