Abrazar el arte de lo posible: La aventura con IA generativa de un director de Informática

Como director de Informática que ha sido testigo de primera mano del poder transformador de la IA generativa (GenAI), puedo afirmar con honestidad que adoptar esta tecnología no es una opción, sino un imperativo estratégico para cualquier empresa moderna. Como líderes de TI, intentamos optimizar en la tríada de costo, escala y experiencia. Lo bueno es que la IA generativa tiene el potencial no solo de ayudar, sino también de reescribir las reglas de lo que es posible para cada uno.

Como líder de la industria de la automatización, nuestra experiencia con la IA generativa ha sido como surfear una ola gigantesca de innovación. Navegar por esta avalancha de cambios nos exigió agilidad, coraje y una mentalidad proactiva. Pero lo más importante es que abrió un mundo de oportunidades que parecían fuera de nuestro alcance hace solo un año.

Como líderes de TI, no podemos darnos el lujo de esperar a que llegue el futuro; debemos crearlo. Si está considerando dar su primer paso en el mundo de la IA generativa o busca información de alguien que haya recorrido ese camino, este blog es para usted. En esta serie de blogs, tengo la intención de compartir con usted nuestro recorrido hacia la adopción de IA generativa, los desafíos a los que nos hemos enfrentamos y las victorias que celebramos. Sinceramente espero poder inspirarlo a aprovechar la increíble oportunidad que nos ofrece la IA generativa.

Capítulo 1: La génesis de nuestro recorrido de IA generativa en Automation Anywhere

Cuando comenzamos este recorrido, éramos parte de la primera ola de empresas en adoptar IA generativa. Al principio, hubo confusión y preocupación generalizadas. Si miramos hacia atrás, al comienzo de la adopción de IA generativa (no parece que haya sido hace apenas un año), las organizaciones se mostraban lógicamente escépticas sobre lo que era posible realizar con la tecnología y los riesgos asociados. Había dudas e incertidumbre sobre lo que las empresas podrían lograr gracias a la IA generativa. En muchos sentidos, se asemejaba a la evolución y adopción de la tecnología de la nube.

Sin embargo, avanzar lentamente y mirar el proceso desde un costado no era una opción para nosotros.

No era opcional por dos razones: nuestra cultura y nuestra industria. Probar cosas nuevas es una parte arraigada de la cultura de Automation Anywhere. Nuestro compromiso de estar en la primera línea se formaliza dentro de nuestras operaciones como “Cliente cero”, nuestro programa para experimentar con nosotros mismos, mejorar nuestra comprensión y potenciar el desarrollo de soluciones de eficacia comprobada para ofrecerlas a nuestros clientes. Naturalmente, cuando la IA generativa llegó al mercado, estábamos ansiosos por comenzar. No obstante, eso no nos preparó para la magnitud de lo que estaba sucediendo.

Porque, como líderes en la automatización inteligente, la llegada de la IA generativa representó una disrupción para nuestra industria.

Capítulo 2: Enfrentar la disrupción y aceptar el riesgo

Disrupción es una palabra importante que se utiliza mucho. Sin embargo, en este caso, no se me ocurre una palabra mejor para captar el cambio sísmico que la IA generativa ha provocado en todos los sectores. Para nosotros, en la industria de la automatización inteligente, fue una disrupción inmediata desde el principio.

Sin lugar a dudas, la reacción inicial ante tal disrupción es el miedo. Sin embargo, no actuamos bajo la ilusión de una bola de cristal que pudiera predecir la trayectoria futura de esta tecnología ni la dirección que estaba tomando el mercado. Realmente no teníamos otra opción: debíamos encarnar el principio de que el verdadero coraje no es la ausencia de miedo, sino la capacidad de seguir adelante a pesar de él.

Todo el tiempo me preguntan sobre mi perspectiva como director de Informática: soy responsable de la gobernanza y la seguridad empresarial, entonces, ¿cómo hago para sentirme tan cómodo implementando IA generativa cuando no tenemos todas las respuestas? Es clave recordar que con cada revolución tecnológica (como el cambio generalizado que provocó el iPhone en la tecnología móvil), nunca se tiene todo bajo control. La disrupción ocurre primero.

Las preocupaciones que se plantearon con mayor frecuencia, sobre todo al principio, giraban en torno a la privacidad y la seguridad. Como director de Informática, mi principal preocupación a la hora de introducir nuevas tecnologías, como la IA generativa, es, sin duda, la seguridad de nuestros datos. La protección de datos confidenciales, ya sea información de identificación personal (PII) o información empresarial patentada, contra el acceso no autorizado o el uso indebido es primordial.

Con la IA generativa, sabíamos que existían posibles amenazas a la seguridad de los datos empresariales. Entonces, ¿cómo respondimos? En el caso de la privacidad de los datos, decidimos trabajar exclusivamente con datos públicos o no confidenciales hasta que comprendiéramos mejor las implicaciones y pudiéramos desarrollar soluciones concretas.

Nuestro recorrido estuvo lleno de tropezones y nuevas preguntas a cada paso. La mayoría de las veces, aún no teníamos respuestas satisfactorias. Tuvimos que decidir si íbamos a esperar a que las respuestas estuvieran disponibles o comenzaríamos a descubrirlas por nuestra cuenta. Alerta de spoiler: Si miramos hacia atrás, puedo asegurar que hubo una solución para cada problema y cada barrera que afrontamos.

Capítulo 3: Restablecer nuestros planes y expectativas para adaptarnos a la oportunidad

Después de unos meses, una vez que profundizamos en nuestra propia investigación, nos dimos cuenta plenamente de la magnitud del potencial, todo lo que se podía lograr con la IA generativa. De esta manera, en este punto de nuestro recorrido de IA generativa, alcanzamos una etapa de realización y reinicio. El primer principio rector de Navy SEAL para responder eficazmente ante situaciones inesperadas es reconocer la realidad del lugar y la situación en la que se encuentra en este momento. Nos dimos cuenta de que teníamos que dejar de lado todos nuestros planes y reiniciar todo. Personalmente, puedo dar fe de que no es una exageración decir que la IA generativa en verdad lo cambia todo.

Nos pusimos manos a la obra. Tuvimos que ahondar de manera exhaustiva y profundizar en el tema. Examinamos los componentes básicos de la automatización, el núcleo mismo de lo que hacemos como empresa y la plataforma tecnológica para determinar en qué áreas la IA generativa podría generar un impacto y cómo podría ayudar. Quizás no sea una sorpresa que rápidamente nos dimos cuenta de que la respuesta estaba en todas partes.

Por ejemplo, las entradas para las automatizaciones solían ser limitadas y dependían de información preestructurada, y los datos no estructurados requerían capacitación previa antes de poder usarse para automatizar procesos comerciales. Ahora, se acepta todo tipo de entradas; se pueden ingresar datos e información en casi cualquier formato imaginable sin necesidad de realizar una capacitación previa. Además, los resultados, gracias a la IA generativa, pueden tomar cualquier forma. Podemos obtener una imagen o una presentación de diapositivas. En última instancia, incluso es posible no tener que definir ni programar la automatización en sí, el conjunto de reglas para el proceso; en cambio, podría generarse contextualmente haciendo referencia a datos históricos a través de una conversación en lenguaje natural con IA generativa.

La IA generativa abrió los límites existentes de la automatización.

Comenzamos a reevaluar cada elemento de la trayectoria de nuestra empresa y nuestros productos. Modificamos los planes e inversiones existentes para capitalizar el enorme potencial y la aceleración. Los nuevos planes implicaron nuevos objetivos y resultados clave (OKR) a medida que la realidad de este cambio se extendía a las actividades diarias de nuestra empresa y al desarrollo de productos.

De la misma manera, también hubo una disrupción en nuestra oferta tecnológica. Había herramientas y tecnologías que necesitaríamos, y había otras en las que ya no intentaríamos invertir. ¿Qué herramientas de IA generativa querríamos? ¿Qué tecnologías respaldarían la nueva forma de trabajar con IA generativa integrada en las tareas cotidianas?

Capítulo 4: Abrazar el arte de lo posible

Era abril de 2023. Habíamos aprendido mucho sobre la IA generativa. Pero todavía nos quedaban muchos conocimientos por afianzar. En este punto, nos resistimos al impulso de limar asperezas y hacer suposiciones. Pudimos notar que una nueva base comenzaba a formarse, lo que generó una tentación constante de empezar a ampliar esta base. Pero ese realmente habría sido un camino falso. No podíamos construir una base de la nada.

Para completar más el panorama, sabíamos que era importante descubrir más e investigar sobre lo que no sabíamos. Por lo tanto, comenzamos a experimentar en serio.

De hecho, nos involucramos tanto en esto que organizamos un concurso en toda la empresa, denominado “Demo Royale”, para potenciar la energía con una competencia sana y encontrar aplicaciones reales e inmediatas para IA generativa que nuestros propios empleados pudieran descubrir y sacar a la luz aprovechando su experiencia en la materia. Cerca de la mitad de nuestra base de empleados participó en el evento. Fue muy difícil decidir los ganadores entre los más de 200 casos de uso detallados que se presentaron.

Al final, tuvimos que declarar un empate en el primer lugar y los ganadores recibieron premios en efectivo de USD 10 000. Todos experimentaron y jugaron con esta tecnología, y se compartieron muchas ideas, mucho entusiasmo y una visión de lo que podíamos hacer. El impacto fue solo la punta del iceberg.

Los pilotos creados durante esta competencia inspiraron a nuestros equipos de TI y de Servicio de Asistencia al Cliente a automatizar la asistencia de nivel 1 y nivel 2 para nuestros clientes y empleados internos de principio a fin. Nuestro equipo de Globalización terminó automatizando la traducción de idiomas para su contenido de video y nuestro equipo de Marketing automatizó el proceso de creación de estudios de casos de clientes. Nuestra organización de TI lanzó una versión interna de un asistente de IA, ‘Jarvis’.

Capítulo 5: Construir nuestra base con el modelo de IA generativa adecuado

Bien, entonces, ¿cómo hacemos que funcione? Finalmente, llegamos a esta pregunta poco trivial en nuestro recorrido de IA generativa. En este punto, comenzamos a sentar las bases y a descubrir los componentes básicos para hacer operativa la IA generativa.

Convertir nuestras ideas y casos de uso en realidad implicó la elección de un equipo que se especialice en IA generativa. ¿En qué área debería desarrollarse este conjunto de habilidades? ¿Qué equipo o función empresarial sería el centro y el hogar para la IA generativa dentro de la organización? Nuestro propio CoE, nuestro equipo de automatización, fue el lugar más sencillo para comenzar. Es un proyecto continuo para el CoE; están en las trincheras todos los días, practicando, aprendiendo y enriqueciendo su conjunto de habilidades de IA generativa.

Nuestro equipo de automatización avanzó rápidamente (y todavía está aprendiendo) y comenzamos a aprovechar las ideas y oportunidades que surgían de nuestros equipos empresariales. De hecho, comenzamos a crear estas automatizaciones con IA generativa. Me encanta el ejemplo de nuestra automatización de revisión de contratos con IA generativa. Es una automatización que permite ahorrar 4000 horas, lo cual es un montón. Pero lo que creo que es aún más importante en muchos sentidos, es cómo elimina la frustración entre los equipos y erradica la fricción del proceso.

Tuvimos que tomar decisiones sobre políticas. ¿Cómo guiamos a los empleados sobre lo que está bien y lo que no? ¿Deberíamos permitirles utilizar aplicaciones de IA de terceros disponibles sin costo? ¿Pueden utilizar cualquier modelo de IA que deseen para uso interno? ¿Qué tipo de datos pueden compartir mientras usan aplicaciones habilitadas para IA?

En este punto, surgió otra de las grandes preguntas de este recorrido: ¿en qué modelo de lenguaje extenso (LLM) deberíamos invertir? Para ello, nos comunicamos con uno de nuestros antiguos socios y elegimos dos modelos para seguir adelante. Además, aprendimos el valor de la capacitación en el conjunto de datos correcto para hacer del modelo una extensión de nuestro conocimiento empresarial.

No es exagerado afirmar que capacitar y perfeccionar el LLM elegido es la parte más compleja de esta historia.

La IA generativa conlleva riesgos de precisión y “alucinaciones”, que probablemente ocurran cuando se aplica la IA generativa fuera de su rango de experiencia de capacitación. Nuestra experiencia nos ha demostrado la necesidad de capacitar los modelos elegidos con sus propios datos empresariales. Y sí, se deben probar los modelos. Y volverlos a probar.

Quiero retomar el tema de los controles de privacidad, ya que sigo escuchando a los líderes de TI hablar al respecto. Hemos aprendido que la complejidad de las preocupaciones sobre seguridad y privacidad de IA generativa surgen de su estructura en capas, incluido el modelo fundamental, el proveedor y cualquier componente de terceros. Es por eso que, desde el principio, elegimos trabajar con datos no confidenciales que ya se han compartido públicamente con nuestra comunidad. Este era el plan hasta que pudiéramos encontrar una manera de enmascarar los datos confidenciales antes de compartirlos con las indicaciones de la IA.

Durante el recorrido, tomamos otra decisión fundamental: “Nuestros datos nunca abandonarán la organización”. Algunos proveedores de modelos de IA están haciendo un trabajo fantástico al crear estos modelos, pero son demasiado nuevos para confiarles nuestros datos. Eso significaba que alojaríamos los modelos en nuestros servidores para poder tener control y visibilidad total sobre quién tiene acceso y por qué.

Lo que aprendimos (y seguimos desarrollando para nuestros clientes) es que la forma más efectiva para que las empresas logren controles de seguridad, privacidad y precisión es aprovechando la IA generativa a través de una plataforma segura de automatización inteligente. La plataforma facilita la orquestación integral entre sistemas y usuarios con gobernanza y barreras de seguridad integradas, lo que prepara el camino para el uso seguro y eficaz de la IA generativa.

Es emocionante que hayamos logrado avances significativos al incorporar IA generativa dentro de Automation Success Platform y ofrecer herramientas integradas de seguridad empresarial, gobernanza, seguimiento de auditoría y cumplimiento, lo que le permite utilizar IA generativa de forma segura y crear barreras de seguridad en torno a su uso.

Capítulo 6: Al mando de la innovación

Lo que me entusiasma en este momento es que estamos en una carrera de innovación muy abierta. La IA generativa ha acelerado el ritmo de la democratización de la IA y, por tanto, de la automatización. “¿Cómo operar?” se convierte en la primera pregunta al momento de utilizar la IA. ¿Recuerda la primera vez que vio la integración de una automatización? Una vez que observa el poder y la capacidad de la automatización, no es posible volver a considerar un proceso empresarial de la misma manera.

Ahora sucede lo mismo con la IA generativa. Es una mentalidad que prioriza a la IA, ya que pone la IA generativa a disposición de todos. La inteligencia de la IA y el poder de acción de la automatización es una combinación perfecta. Además, ahora, han desaparecido las barreras para el modelado de IA y el desarrollo costoso, complejo y que requiere mucho tiempo de expertos. Es como un bufé de IA con todas las posibilidades.

No profundizaré sobre este tema aquí, pero esto reabre el debate entre la compra y la creación según las necesidades tecnológicas de la empresa. La creación está nuevamente sobre la mesa, no (todavía) hasta el punto de que se convierta en el enfoque, pero puede ser una opción real que podría resultar más económica y escalable, según el problema que se quiera resolver. Especialmente debido a que la necesidad de una interfaz de usuario está cambiando, ya que ahora podemos combinar flujos de trabajo con una interfaz conversacional de IA generativa.

Todavía estamos descubriendo mucho valor. En este punto, invertimos en trabajar con contrapartes empresariales para pensar en ideas y construir nuestra hoja de ruta futura.

Liderar el recorrido de IA generativa

Sobre sus límites, quiero tener siempre presente que la IA generativa es una tecnología. Eso significa que el poder y la responsabilidad de aprovechar la IA para la organización recae en la oficina del director de Informática. Los pronósticos anticipan una adopción vertiginosa en los próximos 4 a 5 años, con el 80% de los directores de Informática preparados para aprovechar la IA.

Para mí, como director de Informática, este recorrido es la aventura de mi vida.

Si desea liderar el recorrido de IA generativa para su empresa, ahora es el momento de enfrentar sus inquietudes para poder avanzar y liderar. Espero que nuestra historia pueda servir de apoyo para su recorrido y siempre me emociona escuchar a los directores de Informática y líderes tecnológicos en este camino. A medida que descubramos más preguntas y respuestas, las compartiremos con ustedes. Entonces, ¿qué lo detiene en este momento?