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La adopción de inteligencia artificial generativa en las empresas está dejando atrás la primera ola de entusiasmo, marcada por la proliferación de chatbots conectados a los modelos extensos de lenguaje. Ahora, el reto es transformar esa experimentación en proyectos con impacto medible en los negocios.
Así lo explicó a Tech Bit Ana Cristina Oliveira, directora senior de Ingeniería y Arquitectura para Inteligencia Artificial en Dell Technologies, quien ha liderado parte de esta evolución dentro de la tecnológica.
De los chatbots al valor de negocio
“Al principio todos hablaban de casos de uso muy dispersos, pero lo que aprendimos es que no se trata de encontrar dónde poner la IA, sino de identificar qué procesos de negocio pueden ser potenciados con ella”, afirma Oliveira.
Dell recopiló un número elevado de propuestas internas de uso, pero pronto quedó claro que ejecutarlas todas sería inviable por la demanda de infraestructura, algoritmos y datos.
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El siguiente paso fue establecer un proceso de gobernanza para poder priorizar esas iniciativas y alinearlas con objetivos medibles de retorno de inversión.
La compañía definió cuatro áreas clave: ventas, servicios, operaciones globales y cadena de suministro, así como desarrollo de productos. Cada unidad de negocio tuvo que comprometerse con las metas de retorno de inversión antes de avanzar. El objetivo, explica la directiva, fue pasar de la dispersión inicial a una estrategia con métricas claras y escalables.
Retos y desafíos de la IA generativa
En el plano técnico, uno de los mayores desafíos es el despliegue de modelos extensos de lenguaje, es decir, la capacidad de responder a miles de solicitudes en paralelo sin comprometer tiempos ni costos.
A diferencia de los modelos tradicionales de aprendizaje automático, la IA generativa requiere infraestructuras especializadas que van más allá del escalamiento automático clásico.
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A ello se suma el reciente surgimiento de modelos de razonamiento, que son capaces de llevar a cabo procesos más complejos de reflexión pero que incrementan el consumo de cómputo y memoria.
Para Oliveira, la clave está en experimentar de manera ágil, pero con criterios sólidos de valor. Dell ha diseñado un modelo en tres fases: experimentación, incubación y producción.
“La pregunta siempre es la misma: ¿estamos gastando millones de dólares para un retorno de 25 dólares, o es al revés? Por eso necesitamos métricas y validaciones antes de escalar”, señala.
El otro gran frente es la seguridad. El control de acceso a los datos que alimentan los modelos, la identidad digital de los usuarios y la creación de protocolos para que los agentes de IA de diferentes áreas se comuniquen de forma segura, son las nuevas preocupaciones.
A ello se suma la dimensión ética: la necesidad de sistemas “explicables”, libres de sesgos y en línea con las regulaciones de cada país.
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Diversidad como motor de innovación
Más allá de la tecnología, Oliveira subraya la importancia de un liderazgo diverso que sostenga la innovación. En un sector aún dominado por hombres, Dell ha fijado objetivos para incrementar la presencia femenina en puestos directivos y ha impulsado grupos internos de apoyo.
“La innovación viene de la diversidad. Si todos piensan igual, nada va a cambiar”, enfatiza. Ella misma aplica esta visión al contratar, pues exige que los procesos incluyan mujeres antes de tomar una decisión, lo que obliga a mantener una base de talento más amplia.
También participa como mentora en el programa “Women in Action” de Dell, diseñado para apoyar el desarrollo profesional de mujeres en tecnología.
“Soy latina, soy mujer y lidero equipos globales en una compañía estadounidense. Me siento orgullosa, pero también responsable de abrir más espacios”, concluye Oliveira.
Para ella, la transformación digital no se da gracias a algoritmos y grandes servidores, sino que también necesita diversidad, inclusión y ética para tener un impacto real en la sociedad.
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