Plataforma de inteligencia artificial

Desde la explosión de la inteligencia artificial generativa, una pregunta se repite en casi todas las organizaciones:

¿Debemos desarrollar nuestra propia plataforma de IA o comprar una solución existente?

Esta pregunta parece lógica. Sin embargo, es incompleta.

La verdadera pregunta no consiste en saber quién escribirá el software. Consiste más bien en determinar quién asumirá la responsabilidad de la seguridad, de la gobernanza, de la evolución tecnológica, del cumplimiento normativo y, sobre todo, de la protección de los conocimientos estratégicos de la empresa.

El costo real supera con creces el desarrollo

Muchas organizaciones evalúan un proyecto de IA en función del número de desarrolladores necesarios o del costo de una licencia de software. En los hechos, el software en sí solo representa a menudo una parte de la inversión. Una plataforma de inteligencia artificial empresarial exigirá, en particular y por lo general, componentes que representan los costos más difíciles de anticipar, a saber:

• una arquitectura documental robusta;
• una gobernanza de los conocimientos;
• clasificaciones y taxonomías coherentes;
• mecanismos de seguridad y de control de acceso;
• conectores con los sistemas existentes;
• canalizaciones de ingesta de datos;
• una supervisión continua de los modelos;
• un cumplimiento normativo;
• la gestión del cambio;
• la capacitación de los usuarios;
• un mantenimiento tecnológico permanente.

Construir no siempre es una mala decisión

Contrariamente a varios discursos comerciales, desarrollar una solución interna no es necesariamente un error. Algunas organizaciones ya cuentan con un equipo de arquitectura experimentado, una cultura DevSecOps madura, una fuerte capacidad de innovación, necesidades muy específicas y restricciones de soberanía o de seguridad incompatibles con una solución comercial.

En esos contextos, un desarrollo interno puede convertirse en una ventaja estratégica. Aun así, hay que conocer los riesgos antes de invertir varios millones de dólares.

¿Comprar, entonces? Tampoco siempre es la solución ideal…

A la inversa, una solución comercial puede permitir una puesta en producción mucho más rápida. Sin embargo, este enfoque también plantea varias preguntas esenciales:

• ¿Quién posee realmente los datos?
• ¿Cómo se protegen los conocimientos?
• ¿Qué ocurre si el proveedor es adquirido o cesa sus actividades?
• ¿Se puede recuperar fácilmente el conjunto de los datos?
• ¿Pueden reemplazarse los modelos?
• ¿Los mecanismos de seguridad están realmente adaptados a su sector de actividad?
• ¿Los costos seguirán siendo competitivos dentro de cinco años?

El costo de adquisición nunca es el costo total de propiedad…

Las organizaciones más eficaces suelen adoptar un enfoque híbrido

En las grandes empresas, la realidad rara vez es binaria. Con frecuencia se encuentra una combinación de soluciones como:

• plataformas comerciales;
• componentes de código abierto;
• desarrollos internos;
• modelos privados;
• servicios en la nube;
• infraestructuras locales;
• sistemas especializados para ciertos sectores de negocio.

El objetivo no es evitar esa diversidad, sino gobernarla de manera inteligente.

El papel de un asesor independiente

Es aquí donde interviene un socio independiente cuyo papel no será convencerlo de comprar una plataforma en particular. Su papel consistirá en responder objetivamente a preguntas fundamentales que siempre deberían abordarse antes de cualquier decisión tecnológica:

• ¿Su organización está realmente preparada para la IA?
• ¿Sus datos son aprovechables?
• ¿Su gobernanza es suficiente?
• ¿Los riesgos jurídicos están controlados?
• ¿Su arquitectura podrá evolucionar durante los próximos diez años?
• ¿Su proyecto es económicamente viable?
• ¿Las inversiones previstas crearán realmente una ventaja competitiva duradera?

Por qué esta neutralidad es rentable

Una decisión de inversión de varios cientos de miles o de varios millones de dólares merece un análisis independiente. Algunas semanas de evaluación pueden permitir:

• evitar meses de desarrollo inútiles;
• reducir considerablemente los riesgos de sobrecostos;
• seleccionar las tecnologías realmente adaptadas;
• identificar los requisitos de seguridad que a menudo se olvidan;
• mejorar la calidad de los datos antes de su integración en una IA;
• acelerar la adopción por parte de los usuarios;
• proteger los activos informacionales estratégicos de la empresa.

En varios casos, el valor creado por este enfoque supera con creces su costo…

La visión de Quantum Beyond

En Quantum Beyond, creemos que una inteligencia artificial eficaz se apoya ante todo en una organización bien preparada. Nuestra misión no es vender una plataforma, sino ayudar a las organizaciones a tomar las decisiones correctas. Eso significa a veces recomendar una solución comercial, a veces recomendar un desarrollo interno y, a menudo, recomendar una arquitectura híbrida que combine lo mejor de ambos mundos.

Nuestra independencia nos permitirá privilegiar siempre los intereses de nuestros clientes antes que los de un proveedor tecnológico.

En materia de inteligencia artificial, la mejor decisión no es la que cuesta menos hoy. Es la que seguirá creando valor, protegiendo los conocimientos de la empresa y sosteniendo su competitividad durante los próximos diez años.