No hay escasez de ruido en torno a la adopción de AI Enterprise en este momento. Todos están lanzando algo, actualizando una herramienta o corriendo hacia el siguiente paso en su estrategia de transformación inteligente. Pero en el fondo, las partes interesadas todavía están discutiendo sobre el mejor camino a seguir.
¿Debería construir algo desde cero, específicamente personalizado para sus necesidades comerciales únicas? ¿Tiene más sentido simplemente comprar algo o actualizarse a la próxima versión de un modelo que ya está utilizando? ¿Debería optimizar los sistemas que ya tiene?
Es fácil quedarse atascado, especialmente cuando intenta mantenerse ágil, mantener los costos bajos y evitar cometer errores que podrían interrumpir toda su organización. La verdad es que no hay una sola «respuesta correcta». El marco Enterprise AI que es mejor para usted depende de una variedad de factores. Así es como puede dar su próximo paso con claridad y confianza.
Marco de IA Enterprise: la ruta de optimización
Comencemos con la opción que no siempre recibe suficiente atención: optimización. Por alguna razón Muchas compañías cometen el error de desplegar IA y luego básicamente olvidarse. Optimizar sus herramientas existentes no es tan emocionante como construir algo nuevo desde cero, y es Tampoco tan fácil como simplemente arrojar dinero a un modelo más avanzado.
Sin embargo, es una ruta que puede ofrecer un valor serio si lo aborda de la manera correcta. La optimización significa descubrir cómo hacer que su solución funcione mejor para usted. Eso podría significar ajuste de un modelo, reentrenamiento, podar datos y medir constantemente los KPI.
Entonces, ¿por qué optimizar en lugar de actualizar o reconstruir? En pocas palabras, la mayoría de los sistemas de IA Enterprise no solo se «rompen» con el tiempo; se degradan. Las disminuciones de rendimiento, los usuarios se desconectan y los costos comienzan a aumentar. Su modelo comienza a necesitar más potencia para ofrecer los mismos resultados, y su ROI disminuye.
De hecho, alrededor del 91% de los modelos de aprendizaje automático sufren de problemas de rendimiento con el tiempo. La optimización lo ayuda a extender la vida útil de los sistemas en los que ya ha invertido.
Entonces, ¿cómo se ve esto en la práctica? Tal vez esté reentrenando un bot de servicio al cliente con registros de soporte actualizados. Tal vez esté simplificando un flujo de trabajo infundado o mejorando la explicabilidad para los usuarios finales. Tal vez solo esté ayudando a su equipo a usar las herramientas que ya ha pagado.
Si su solución de IA actual todavía funciona, pero no tan bien como solía hacerlo, entonces la optimización debería ser su primer movimiento. Es la forma más eficiente de desbloquear el valor dentro de su marco de IA empresarial.
La estrategia de compra o actualización
La optimización de la IA es poderosa, pero hay un límite de cuánto puede «pulir» un modelo. Con el tiempo, sus sistemas de IA pueden comenzar a perder valor porque no pueden adaptarse a los nuevos requisitos comerciales. Una LLM más antigua que no ha sido entrenada para capacidades multimodales no se puede «ajustar» fácilmente para procesar imágenes y audio, así como texto, por ejemplo.
Eso es cuando se actualiza a un modelo más nuevo o la compra de un nuevo sistema comienza a convertirse en la mejor opción para su marco Enterprise AI. La actualización no debería tratarse de perseguir las últimas tendencias. Debe tratarse de asegurarse de tener las herramientas reales que necesita en función de sus requisitos comerciales actuales y futuros. La transición a nuevos modelos GPT con IA abierta tiene sentido si desea desbloquear características como procesamiento multimodal y razonamiento avanzado.
Por supuesto, la migración o incluso comprar un nuevo sistema también viene con desafíos. Lograr los resultados correctos requiere una planificación cuidadosa. Deberá asegurarse de que sus datos estén listos para el nuevo sistema, y que las herramientas en las que está invirtiendo aún puede integrarse con los sistemas existentes.
También es posible que deba considerar reentrenar a sus equipos (para que puedan aprovechar completamente las nuevas funciones) o actualizar sus estándares de seguridad, privacidad y gobernanza. En algunos casos, es posible que incluso deba considerar invertir en apoyo experto para alinearse todo.
Al considerar la actualización o la compra de un nuevo modelo, recuerde auditar cuidadosamente sus sistemas existentes para asegurarse de que las herramientas que ya tiene no pueden adaptarse a sus necesidades. Si ha alcanzado un techo con optimización, entonces comprar o actualizar a un nuevo sistema podría ser el mejor paso.
Enterprise AI Framework: Construir una solución personalizada
Esta es posiblemente la opción más complicada para las empresas que construyen un marco de IA empresarial. Pero cuando las soluciones estándar no pueden abordar sus necesidades específicas, construir un modelo personalizado podría ser la única opción. El desarrollo personalizado de IA le brinda la flexibilidad de diseñar una solución que se alinee perfectamente con sus requisitos únicos.
Construir su propia solución no se trata de mostrar sus habilidades tecnológicas. Se trata de resolver un problema muy específico que los modelos estándar simplemente no pueden manejar. Tal vez estás trabajando con datos confidenciales. O tal vez sus flujos de trabajo están profundamente matizados. Quizás su industria tiene aros de cumplimiento de que ninguna herramienta listas para usar, nunca saltará con gracia.
Bayer, por ejemplo, no solo invirtió en una versión preconstruida de Microsoft Copilot. Trabajaron con Microsoft para diseñar un modelo de IA generativo capacitado en datos agrícolas patentados. Ahora, están licenciando ese modelo a otras compañías de la industria.
Pero, por valioso que pueda ser la estrategia de «construcción», no es fácil. Necesitará el equipo adecuado, los científicos de datos, los ingenieros, los gerentes de proyectos que hablan tanto modelo como de negocios. También necesitará datos de capacitación, marcos de gobernanza, infraestructura y mucho tiempo.
También deberá sentirse cómodo con prueba y error. Los modelos no siempre se comportan. Las integraciones se romperán. Tu equipo tendrá dificultades de vez en cuando. La buena noticia es que termina con un control integral: sobre su inteligencia, sus flujos de trabajo y sus procesos.
Guía de comparación: tomar su decisión
Elegir entre construir, comprar u optimizar para su marco de IA Enterprise no es tan simple como descubrir qué tipo de presupuesto tiene. Deberá pensar en muchas cosas diferentes, desde sus posibles plazos de «implementación» hasta las habilidades de su equipo.
Desglosemos la decisión en criterios ponderados.
| Criterios | Peso | Construir | Comprar | Optimizar |
| Tiempo de valor | 20 | Bajo | Alto | Medio |
| Personalización | 20 | Alto | Bajo | Medio |
| Costo total de propiedad | 15 | Alto | Medio | Bajo |
| Capacidades internas | 15 | Requerido | Mínimo | Requerido |
| Escalabilidad | 15 | Alto | Medio | Alto |
| ROI a largo plazo | 15 | Alto | Medio | Alto |
Obviamente, los factores que más importan para su negocio variarán. Si está en rápida startat de fintech, el tiempo al valor puede ser particularmente importante. Puede elegir la ruta «Comprar ahora, optimizar más tarde». Por otro lado, si es un gigante de la salud que hace malabares con el cumplimiento de HIPAA y los complejos datos heredados, construir algo desde cero podría ser la única forma de mantenerse segura.
No olvides la «capa de la gente». ¿Sus equipos confían en las herramientas de IA? ¿Están comprados en la hoja de ruta? La alta resistencia interna podría establecerse incluso la solución personalizada más elegante. Las métricas de adopción deben sentarse junto con la precisión y el ROI en su cálculo de decisión, y su marco empresarial de IA debería reflejar eso.
Melimenos de implementación de IA empresarial
Aquí está la verdad incómoda: incluso la mejor estrategia de IA tendrá problemas si sus expectativas de línea de tiempo están apagadas. Es tentador esperar una transformación mágica por Q3. Pero la realidad tiene un horario propio.
Dentro de su marco empresarial de IA, piense en los plazos de implementación en términos de complejidad, profundidad de integración y preparación para el equipo:
- Optimizar: Estás viendo semanas, no años. Piense en auditorías mensuales de rendimiento, refinamiento rápido y ciclos de reentrenamiento. Estos son bajos elevadores, alto rendimiento, ideal para victorias rápidas con infraestructura existente.
- Mejora: Un sprint moderado. Por lo general, de 1 a 3 meses si tiene una plataforma madura y objetivos de migración claros. Todavía necesitará revalidar las tuberías de datos, volver a entrenar equipos y tal vez ajustar las SLA. Pero la curva es manejable.
- Construir: Esto llevará mucho tiempo. Desde la arquitectura de datos hasta las pruebas de modelos y el despliegue, no espere que nada se «haga» durante la noche. Vale la pena el esfuerzo, pero necesitará paciencia, el talento adecuado y la aceptación de las partes interesadas.
Cualquiera sea el camino que elija, los despliegue escalonados y los programas piloto son valiosos. Te ayudan a aprender rápido, contener riesgo y adaptarse en tiempo real.
Diseñando su marco de IA
No hay una «manera correcta» para desbloquear los beneficios de la IA Enterprise. Cada empresa tendrá una estrategia diferente, basada en sus necesidades y visión específicas.
Ya sea que esté refinando lo que ya funciona, dando el salto a modelos más inteligentes o elaborando algo completamente suyo, las decisiones que tome hoy se extenderán en su negocio en los próximos años. ¿Todavía no está seguro de los beneficios de optimizar la IA?
