Centro de excelencia de IA: prepare su empresa para el futuro

En este blog explicamos qué es un centro de excelencia de inteligencia artificial (IA) y cómo es importante que las empresas exploren de manera significativa los casos de uso de la IA y el aprendizaje automático que pueden afectar de manera efectiva tanto a sus resultados como a sus ganancias.

La inteligencia artificial (IA) ya no es un concepto futurista que pertenece a las películas de ciencia ficción. Ahora es una realidad que una PwC estudio se estima que podría generar una industria con un valor de más de 15 billones de dólares para 2030. La razón de esta creación masiva de valor por parte de la IA es la cantidad cada vez mayor de datos que se generan cada día. Para dar sentido a esta enorme cantidad de datos en formas variadas y, además, tomar decisiones informadas, no bastará con el simple análisis humano y los métodos estadísticos. Por lo tanto, la IA se ha convertido en una herramienta esencial tanto para las organizaciones como para las personas.

Sin embargo, la adopción efectiva de la IA en una organización se ve obstaculizada por el limitado talento de la IA, el aumento de las fuentes, la forma y la complejidad de los datos y la falta de herramientas, prácticas y marcos estandarizados para desarrollar soluciones basadas en la IA. Esto hace que la implementación de la IA en una organización sea una tarea abrumadora. Pero aquí es donde entra en juego un centro de excelencia (CoE) de IA. Un centro de excelencia en inteligencia artificial es una entidad de expertos dedicados que se encargan de cultivar un conocimiento profundo de las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático y de desarrollar soluciones personalizadas que se adapten a las necesidades específicas de la empresa. Al aprovechar la experiencia y los recursos colectivos de un CoE de inteligencia artificial, las empresas pueden abordar los desafíos de manera eficiente y abrir nuevas oportunidades de crecimiento. Además, un director ejecutivo de inteligencia artificial también es responsable de establecer los flujos de datos correctos, la infraestructura de ingeniería adecuada y las personas adecuadas para acelerar la adopción y el escalamiento de las soluciones basadas en la inteligencia artificial.

El equipo de AI/ML CoE y su estructura organizativa

Un CoE de IA sigue un modelo centralizado en el que un equipo de IA atiende las necesidades de análisis, ciencia de datos e IA/ML de todas las diferentes unidades de negocio (BUs) de la empresa. El CoE de IA es responsable de comprender los puntos débiles empresariales de las distintas unidades de negocio, de traducir esos puntos problemáticos en planteamientos de problemas y de idear y ejecutar proyectos basados en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para abordar esos puntos problemáticos. Este modelo ayuda a concentrar los recursos y las reservas de talento para cubrir todas las necesidades de la empresa en materia de IA y aprendizaje automático, lo que se traduce en una forma mucho más eficaz y eficiente de desarrollar la práctica de la IA y el aprendizaje automático en la organización.

Este equipo suele estar dirigido por un líder de IA experimentado, un director de IA (CAIO) o un científico jefe de datos (CDO). La CAIO (o CDO) supervisa la estrategia, la visión y la implementación generales de las iniciativas de IA dentro de la organización. Son responsables de alinear los objetivos del CoE de IA con los objetivos de la empresa y de garantizar que los proyectos de IA se ejecuten de manera eficiente y eficaz.

Además, el equipo de AI CoE está formado por los siguientes miembros con diversos conocimientos, cada uno de los cuales desempeña un papel crucial en el éxito de las iniciativas de IA de la organización:

1. Científicos de datos e investigadores de IA son responsables de desarrollar e implementar modelos y algoritmos de IA. Tienen una sólida experiencia en aprendizaje automático, aprendizaje profundo y análisis estadístico, lo que les permite extraer información de grandes cantidades de datos y crear modelos predictivos.
2. Ingenieros de software e ingenieros de aprendizaje automático trabajar en estrecha colaboración con los científicos de datos para poner en práctica e implementar modelos de IA en los sistemas de producción.
3. Ingenieros de datos son responsables de la recopilación, el almacenamiento y la gestión de los datos necesarios para los proyectos de IA. Garantizan la calidad de los datos, diseñan y mantienen las canalizaciones de datos y colaboran con los científicos de datos para identificar y adquirir los conjuntos de datos relevantes. Los ingenieros de datos también trabajan en la gobernanza de los datos, garantizando el cumplimiento de las normativas e implementando medidas de seguridad de los datos.
4. Gerente de productos de datos, para las organizaciones con un gran número de BU, actúan como la interfaz entre una BU y el CoE. Colaboran con científicos de datos y desarrolladores de IA para definir los planteamientos de los problemas, validar las soluciones de IA y alinearlas con los objetivos de la organización. Los gerentes de productos de datos también supervisan la planificación, la ejecución y la entrega de los proyectos de IA.

Juntos, este equipo multidisciplinario de CoE de IA combina su experiencia para impulsar la innovación, desarrollar soluciones de IA de vanguardia y permitir a la organización aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial para lograr sus objetivos estratégicos.

¿Cómo puede un CoE de AI/ML preparar su empresa para el futuro?

1. En primer lugar, garantiza que la IA se utilice de manera coherente y estandarizada en toda la organización. Esto conduce a una mayor eficiencia y productividad, ya que los equipos no duplican sus esfuerzos. Esto también permite a las empresas implementar más modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático y escalar esas soluciones para satisfacer las necesidades empresariales de manera eficiente y efectiva.
2. En segundo lugar, los expertos de los equipos de CoE mejoran la toma de decisiones en toda la empresa. Estos expertos no solo tienen un conocimiento complejo sobre tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, sino que, gracias a su colaboración con diferentes unidades de negocio, también comprenden el sector, sus desafíos y los requisitos específicos de la organización. Aprovechando esta experiencia, el CoE diseña sistemas de inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones relevantes y extraer información significativa. Por lo tanto, mejora la capacidad de toma de decisiones de la organización.
3. En tercer lugar, una IA del CoE permite el desarrollo de productos y servicios innovadores. Al aprovechar el poder de los datos, un CoE de inteligencia artificial diseña sistemas para descubrir información valiosa, preferencias de los clientes y tendencias del mercado que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas. Ayuda a las distintas unidades de negocio a analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados e identificar patrones, correlaciones y anomalías. Proporciona a las unidades de negocio un conocimiento profundo del comportamiento de los clientes y la dinámica del mercado y colabora para crear ofertas personalizadas e innovadoras. Esto, a largo plazo, proporciona una ventaja competitiva a la organización en el mercado.
4. Por último, permite ahorrar costes y aumentar los ingresos, ya que aprovecha la IA para automatizar los procesos e identificar nuevas fuentes de ingresos. Un CoE aprovecha la tecnología de inteligencia artificial para ayudar a las organizaciones a optimizar y automatizar varios procesos, lo que conduce a una mayor eficiencia operativa y a una reducción de los gastos. La automatización basada en la inteligencia artificial elimina la necesidad de mano de obra, minimiza los errores humanos y optimiza la asignación de recursos. De este modo, mediante la utilización eficaz de la IA en una organización, el CoE promueve la reducción de costos, la mejora de la productividad y la capacidad de capitalizar las oportunidades sin explotar, lo que impulsa el crecimiento de los ingresos.

Pasos para configurar un CoE de AI/ML

1. Identificación de metas y objetivos empresariales: El primer paso es identificar las metas y objetivos empresariales que apoyará el CoE. El CoE debe estar alineado con las metas y los objetivos de la organización para garantizar que las soluciones de IA desarrolladas aborden las necesidades de la organización.
2. Construir un equipo con diversos conjuntos de habilidades: El CoE debe contar con expertos en inteligencia artificial, ciencia de datos y negocios. Esto garantiza que las soluciones de IA desarrolladas no solo sean técnicamente sólidas, sino que también respondan a las necesidades empresariales.
3. Implementación de la infraestructura y las herramientas adecuadas: El CoE debe tener acceso a la infraestructura y las herramientas adecuadas para desarrollar e implementar soluciones de IA. Esto incluye hardware, software y servicios en la nube. El CoE también debería tener acceso a plataformas de almacenamiento y procesamiento de datos como Hadoop y Spark.
4. Desarrollo de un marco de gobernanza: El CoE debe elaborar un marco de gobierno que garantice que la IA se utilice de manera responsable y ética. Esto incluye garantizar que las soluciones de IA desarrolladas sean transparentes, explicables y justas. El marco de gobernanza también debe incluir directrices para la privacidad y la seguridad de los datos.

Ejemplos reales de COE de AI/ML exitosos

El concepto de un CoE de IA no es nuevo. De hecho, en los últimos 4 años, muchas organizaciones, grandes y pequeñas, han empezado a crear un CoE de IA para impulsar sus esfuerzos en materia de IA y aprendizaje automático. Algunos ejemplos recientes de este tipo de directores ejecutivos de inteligencia artificial son:

• Una importante empresa farmacéutica estadounidense con una fuerza laboral global de más de 11 000 personas en 3 continentes ha ampliado sus capacidades mediante la creación de un centro de excelencia (COE) en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Esta instalación es clave para impulsar la innovación de la organización al aprovechar las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático más avanzadas, como LLMS y GenAI.
• Walmart también ha establecido un CoE de AI/ML que se centra en mejorar la eficiencia de su cadena de suministro. El CoE ha desarrollado una serie de soluciones impulsadas por la inteligencia artificial que han ayudado a Walmart a reducir los costos y mejorar el servicio al cliente.
• Además de estas, varias empresas no tecnológicas también han creado grupos centralizados de supervisión de la IA. Estos grupos son responsables de supervisar el desarrollo y el uso de la IA dentro de la organización. Además, también pueden ser responsables de desarrollar directrices éticas para el uso de la IA y de realizar investigaciones sobre la seguridad de la IA. Algunas de las empresas no tecnológicas que han creado grupos centralizados de supervisión de la IA son: Deutsche Bank, J.P. Morgan Chase, Pfizer, Procter & Gamble, Anthem y Farmers Insurance

Caso práctico: una empresa farmacéutica de 50 000 millones de dólares desbloquea valor mediante la creación de un MLOps (CoE)

Introducción: En el mundo de los productos farmacéuticos, en rápida evolución, las empresas recurren cada vez más a tecnologías de vanguardia, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), para obtener una ventaja competitiva. Este estudio de caso profundiza en el proceso de transformación de una importante empresa farmacéutica de 50 000 millones de dólares que aprovechó con éxito el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático y obtuvo un impresionante valor de 650 millones de dólares. La creación de un centro de excelencia en inteligencia artificial fue fundamental para su éxito, una iniciativa estratégica que impulsó sus iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático a un nuevo nivel.

Antecedentes de la empresa: La compañía farmacéutica en cuestión, al que llamaremos PharmaCo por motivos de confidencialidad, ha sido una figura inquebrantable en la industria durante varias décadas. Con una amplia cartera de medicamentos, una presencia global y un compromiso con la innovación, PharmaCo siempre ha estado a la vanguardia de los tratamientos innovadores y pioneros para diversas enfermedades. A medida que la industria aprovechó el potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el descubrimiento de fármacos, los ensayos clínicos y las operaciones, PharmaCo reconoció la necesidad de aprovechar estas tecnologías de forma eficaz y eficiente.

Desafíos enfrentados: Cuando PharmaCo emprendió su viaje hacia la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se encontró con varios desafíos comunes a las organizaciones que intentaban aprovechar estas tecnologías emergentes. Algunos de los principales obstáculos a los que se enfrentaron fueron:

1. Esfuerzos aislados: diferentes equipos de la empresa estaban experimentando con la IA y el aprendizaje automático en zonas aisladas, lo que resultaba en un intercambio de conocimientos fragmentado, esfuerzos redundantes y una escalabilidad limitada.
2. Bajo ROI y falta de estandarización: había una falta de prácticas, herramientas y metodologías coherentes en toda la organización, lo que generaba ineficiencias en el desarrollo, la implementación y el mantenimiento y un menor ROI de las iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
3. Cuellos de botella operativos: el traslado de los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático de la experimentación a la producción planteó importantes obstáculos, incluidas las limitaciones de infraestructura, la falta de integración con los sistemas existentes y las dificultades para monitorear y mantener el rendimiento del modelo.
4. Gobernanza y cumplimiento: el cumplimiento de los requisitos reglamentarios y las normas de privacidad de los datos planteaba desafíos importantes, ya que exigía marcos de gobierno sólidos y medidas de seguridad estrictas.

El camino hacia el centro de excelencia de la IA: Para abordar estos desafíos de manera frontal, PharmaCo tomó la decisión estratégica de establecer un centro de excelencia (CoE) de IA. El objetivo era crear un centro centralizado de experiencia, procesos e infraestructura para impulsar las iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático hacia el éxito en toda la organización. Este CoE serviría como catalizador para la colaboración, la innovación y la creación de valor a partir de iniciativas dispersas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Iniciativas y logros clave: El Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial de PharmaCo se embarcó en un conjunto integral de iniciativas para permitir la integración exitosa de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las operaciones de la empresa. Estas son algunas de las principales iniciativas emprendidas:

1. Colaboración interfuncional: el CoE reunió a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, profesionales de TI, expertos en el campo y partes interesadas de la empresa para fomentar la colaboración, el intercambio de conocimientos y la alineación hacia objetivos y metas empresariales compartidos.
2. Flujos de trabajo y herramientas estandarizados: Para agilizar el desarrollo y la implementación de los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, el CoE definió flujos de trabajo estandarizados y los integró con una plataforma mLOps para varios aspectos del proceso de aprendizaje automático, es decir, la capacitación, la implementación y la supervisión. Esto garantizó la coherencia, mejoró la eficiencia y aceleró el tiempo de comercialización de los nuevos modelos.
3. Infraestructura y escalabilidad: el CoE invirtió en la creación de una infraestructura sólida, que incluía recursos informáticos escalables y almacenamiento de datos, para respaldar las necesidades de capacitación e inferencia de los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esta infraestructura permitió la integración perfecta de los modelos en el ecosistema de TI existente.
4. Integración e implementación continuas: aprovechando los principios de MLOps, el CoE implementó procesos automatizados para la implementación, el control de versiones y la supervisión de modelos. Esto facilitó las actualizaciones y las reversiones sin interrupciones y garantizó que se pudiera realizar un seguimiento del rendimiento del modelo durante la producción.
5. Gobernanza y cumplimiento: El CoE estableció prácticas de gobierno estrictas para garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios y las regulaciones de privacidad de datos. Esto incluía técnicas de anonimización de datos, medidas de explicabilidad de modelos y registros de auditoría para mantener la transparencia y la responsabilidad.

Lograr un valor de 650 millones de dólares: Gracias al establecimiento estratégico del Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial, PharmaCo pudo obtener un impresionante valor de 650 millones de dólares gracias a sus esfuerzos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Este valor se obtuvo a través de diversas vías, como la optimización del descubrimiento de fármacos, la aceleración de los ensayos clínicos, la mejora de los procesos de fabricación, la mejora de la gestión de la cadena de suministro, etc.

¿Cómo puede TrueFoundry ayudarlo a establecer un centro de excelencia de inteligencia artificial?

En True Foundry, entendemos muy bien los problemas a los que se enfrentan los equipos de IA y aprendizaje automático. Tras haber trabajado en los equipos de inteligencia artificial y aprendizaje automático de algunas de las empresas de tecnología más importantes, como Meta, Netflix y Gojek, por nombrar algunas, podemos ayudarlo a establecer las prácticas, el marco y la infraestructura adecuados para su CoE de IA. Si ya tienes un CoE de inteligencia artificial, pero quieres asegurarte de que está al día de todas las novedades relacionadas con los LLM y la GenAI, podemos trabajar como copilotos en tus iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Las siguientes son las áreas en las que ayudamos a su CoE de IA,

1. Configure la infraestructura para el entrenamiento y el monitoreo de modelos: TrueFoundry ayuda a su CoE a configurar la infraestructura necesaria para el entrenamiento y la implementación de modelos. Esto incluye el diseño y la implementación de recursos informáticos, soluciones de almacenamiento de datos y plataformas de orquestación de infraestructuras escalables y confiables. También proporcionamos orientación sobre cómo aprovechar los servicios en la nube, las tecnologías de contenerización y los marcos de implementación para garantizar capacidades de capacitación e implementación de modelos eficientes y sólidas.
2. Defina procedimientos operativos estándar (SOP) para las iniciativas de AI/ML: TrueFoundry trabaja en estrecha colaboración con su CoE de AI para establecer procesos y SOP estandarizados para las iniciativas de AI/ML. Esto implica definir las mejores prácticas y directrices para el preprocesamiento de datos, el desarrollo de modelos, la formación, la validación y la implementación. Estos SOP garantizan la coherencia, la calidad y la reproducibilidad en los diferentes proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático emprendidos por la organización.
3. Ayude a seleccionar las herramientas y los proveedores de AI/ML para obtener resultados óptimos: TrueFoundry proporciona experiencia en la evaluación y selección de las herramientas y los proveedores de AI/ML adecuados en función de las necesidades y los objetivos específicos del CoE. Esto incluye la evaluación de herramientas y plataformas para la administración de datos, la capacitación de modelos, la entrega de modelos y la supervisión. Ofrecemos información sobre los últimos avances en la tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático y ayudamos al CoE a tomar decisiones informadas con respecto a las asociaciones entre proveedores y herramientas para lograr resultados óptimos.
4. Establezca prácticas para la revisión y el monitoreo de las iniciativas de AI/ML: TrueFoundry puede ayudar al CoE a establecer prácticas y marcos para la revisión y el monitoreo de las iniciativas de AI/ML. Esto implica definir los indicadores clave de rendimiento (KPI), las métricas y los mecanismos de supervisión para evaluar el rendimiento, la precisión y el impacto de los modelos de aprendizaje automático implementados. Podemos brindar orientación sobre la implementación de procesos de monitoreo en tiempo real, detección de anomalías y reentrenamiento de modelos para garantizar el rendimiento y la mejora continuos.

Por lo tanto, si desea maximizar los beneficios de sus iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático y capacitar a su empresa para aprovechar la IA de la manera correcta, ten una ☕️ con nosotros