Gobernanza Generativa: cómo navegar en la Revolución de GenAI

¿Qué piensan los líderes de empresas que están a la cabeza de iniciativas de GenAI?

Conoce algunos de los insights y aprendizajes compartidos por nuestros clientes en relación a la experimentación y aceleración del uso de GenAI. Consulta los tres principales a continuación:

01. Seguridad y uso ético

Primero, se destaca la importancia de la mitigación de riesgos y del uso ético de la tecnología. Esto incluye no solo el uso de copilotos de IA en la interacción entre humano e IA Generativa, sino también la atención a la trazabilidad y transparencia de las decisiones, así como a lo que es generado a través de GenAI.

Entre las principales medidas adoptadas para estimular el uso seguro de la tecnología, los líderes señalaron la creación de un laboratorio dedicado a coordinar los desarrollos como destacado. Además, la formación de un Centro de Entrenamiento de Robots, que cuenta con la participación de colaboradores en la curación de la información, fue resaltada como forma de garantizar que la IA se alimente con información de calidad y responda correctamente.

A publicación de normativas, conteniendo orientaciones sobre mejores prácticas y principios de actuación del laboratorio de desarrollo de aplicaciones, también fue una de las medidas presentadas, teniendo la colaboración de equipos de privacidad de datos en los squads.

02. Priorización de iniciativas

El proceso de selección de casos de uso de GenAI dentro de las organizaciones requiere un equilibrio entre inversiones y el retorno esperado. Cuando se trata de la orquestación de iniciativas, la experiencia práctica ya ha demostrado requisitos importantes para definir cuáles casos pueden ser priorizados.

La definición de KPIs y procesos para poner una habilitación en producción es fundamental en estos momentos. Indicadores de rendimiento del modelo y gestión de costos son ejemplos que forman parte del proceso de avance de una aplicación a la fase de post-experimentación.

Mientras el seguimiento del rendimiento del modelo se refiere al cumplimiento de los procesos de curaduría de datos para reducir el esfuerzo de mantenimiento de la continuidad de la aplicación, el seguimiento de costos se basa en la disponibilidad de funding que el área de negocio demandante necesita tener para mantener la aplicación funcionando después del financiamiento inicial del laboratorio en la fase de experimentación.

03. Uso en escala

Uno de los mayores desafíos del uso a gran escala es la estandarización de respuestas. Teniendo esto en cuenta, líderes señalan que la definición de guidelines, entrenamientos, controles de prompt y formación de personas marcan la diferencia. Para abordar esto, dos equipos de curaduría pueden entrar en acción: uno centrado en la estandarización de documentos e información, y otro equipo con enfoque cualitativo, encargado de recopilar retroalimentación de muestras y mejorar prompts.

Para evaluar el resultado de las habilitaciones en escenarios de escala, la segmentación de usuarios también se mostró fundamental. Dividir en grupos de uso que consideram diversos recortes de perfil, como por ejemplo, la senioridad de los colaboradores que serán usuarios, ayuda en la mensuración de impactos y aprendizaje sobre lo que debe ser priorizado entre tantas iniciativas.

Finalmente, el proceso de rollout también se beneficia de esta segmentación. Cuando se realiza por grupos de uso, permite adaptar las aplicaciones de GenAI a las necesidades y particularidades del nuevo grupo que las utilizará.

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CI&T y BOX 1824

La combinación de la expertise de Box 1824 en mapear escenarios futuros, con la expertise de CI&T en materializarlos con soluciones hiper digitales permitió el desarrollo de un Plan Estratégico Holístico y Responsable de GenAI, identificando con el cliente los riesgos y oportunidades más relevantes para cada empresa.

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