La hoja de ruta de la IA
Da el salto de los proyectos piloto a resultados de mayor repercusión con la IA.
Varios años después del auge de la IA, muchas empresas se encuentran en una encrucijada. Aunque el 71 % de ellas han adoptado la IA generativa en cierta medida, la mayoría de esos proyectos aún no han dado resultados.
Este informe ejecutivo muestra por qué la confianza es fundamental para acelerar la hoja de ruta de la IA que afrontan todos los líderes.
![[Ilustración] Micrositio de AI - Confianza](/cdn-cgi/image/format=auto/https://cf-assets.www.cloudflare.com/v2/image/176g35qbdh38p89i9ch5le155s/illustration_ai-microsite_trust.png)
La confianza es la base de la IA
Para exponer la IA generativa y los agentes a los datos de los clientes, las empresas deben poder hacer un seguimiento de cómo esos servicios utilizan los datos.
Asimismo, deben poder proteger la experiencia de los clientes y las aplicaciones de IA que utilizan sus equipos. Sin embargo, afrontan desafíos como la complejidad de los entornos, la visibilidad limitada de los datos y la conformidad de los datos.
Desafíos
Complejidad de los entornos
Los datos a menudo se alojan en varias aplicaciones y nubes, y cada una de ellas puede estar protegida por distintos servicios de seguridad.
Visibilidad limitada de los datos
Es posible que las empresas no puedan determinar con suficiente confianza cómo y cuándo los servicios de IA acceden a los datos.
Conformidad de los datos
Las normativas pueden imponer requisitos adicionales relacionados con la seguridad y la elaboración de informes, o impulsar a las empresas a utilizar distintos servicios de seguridad en distintas regiones.
Desarrollar a escala
Las empresas quieren poder desarrollar sus propios servicios de IA de manera eficiente. Para ello, a menudo utilizan plataformas modulares que estandarizan los modelos de IA, las canalizaciones de datos y los mecanismos de entrega en los distintos casos de uso.
Sin embargo, los desafíos más comunes son la escasez de desarrolladores, la complejidad de la ingeniería y los costes de la formación.
![[Ilustración] Micrositio de IA - Agilidad](/cdn-cgi/image/format=auto/https://cf-assets.www.cloudflare.com/v2/image/locbbd88l92c99bo2ene2glf4m/illustration_ai-microsite_agility.png)
Desafíos
Escasez de desarrolladores
La mayoría de las empresas tienen dificultades para contratar ingenieros, y su formación requiere demasiado tiempo.
Complejidad de la ingeniería
El desarrollo y la implementación de modelos de IA no es una tarea fácil, y la tecnología subyacente cambia constantemente.
Costes de la formación
La búsqueda del presupuesto necesario para financiar este paso esencial puede retrasar aún más los plazos de lanzamiento.
![[Ilustración] Micrositio de IA - Ejecución](/cdn-cgi/image/format=auto/https://cf-assets.www.cloudflare.com/v2/image/hq7cigumn954rdkn97a0sdml6i/illustration_ai-microsite_execution.png)
Convierte los proyectos piloto en resultados
Muchas empresas necesitan poder escalar sus servicios de IA para grandes bases de clientes y equipos de trabajo distribuidos globalmente.
Dado que la IA es un área que evoluciona rápidamente, las empresas también deben poder probar y perfeccionar continuamente esos servicios. Sin embargo, a menudo afrontan obstáculos relacionados con el coste de la inferencia de la IA, el cumplimiento normativo y la rápida evolución de las tendencias de la IA.
Desafíos
Coste de la inferencia de la IA
Puede frenar los objetivos de crecimiento de usuarios de la empresa, o hacer que este menos dispuesta a probar nuevas aplicaciones de IA.
Cumplimiento de la normativa
Puede limitar la capacidad de la empresa para ejecutar modelos de IA o aplicaciones basadas en IA en determinadas regiones.
Rápida evolución de las tendencias de la IA
Puede distraer a la empresa con nuevos modelos y tecnologías con los que experimentar.
Cloudflare AI Security
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