Consideraciones para empresas
Ahora que hemos analizado la diferencia entre los modelos estándar y personalizados y hemos examinado algunos casos de uso del mundo real para IA, ML y contenido, veamos algunas consideraciones clave para las organizaciones que están buscando una plataforma de gestión de contenido con capacidades de IA y ML para empresas.
Gobernanza de IA
Cuando se trata de gobernar la IA, las organizaciones no logran mantenerse actualizadas. Informes de Forrester:
- Solo el 19 % de las organizaciones gobiernan el contenido generado por IA.
- Solo el 23 % gobierna las consignas utilizadas para generar contenido.
- Los responsables de la toma de decisiones deben mitigar la complejidad involucrada en la identificación, gestión y obtención de información a partir del contenido en toda la empresa.
Las capacidades de IA requieren gobernanza de datos por varias razones —incluidas proteger la información sensible, abordar consideraciones éticas, prevenir resultados sesgados, identificar y mitigar riesgos y gestionar adecuadamente todo el ciclo de vida de los datos. El manejo inadecuado de datos por fuentes de IA no reguladas puede llevar a inexactitudes en los informes, brechas de datos e incumplimiento de las reglamentaciones de protección de datos de gobernanza, inquietudes éticas como la falta de transparencia y, finalmente, una percepción pública negativa.
Al integrar la IA en una estrategia de contenido empresarial, la plataforma debería permitir a los equipos:
- Seleccionar y supervisar a qué datos pueden acceder los modelos de IA
- Aprobar qué personal autorizado puede ver y controlar los datos, ya sea en su forma original o mediante contenido generado por IA
- Decidir cómo se pueden aplicar las proyecciones y los resultados proporcionados por los modelos de IA
También recomendamos una plataforma de gestión de contenido empresarial que tenga una amplia experiencia en el manejo de datos muy confidenciales y que cumpla con los diferentes estándares de la industria. Las plataformas de contenido empresarial con políticas estrictas de gobernanza de datos ayudan a proteger la información sensible y aseguran el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos (como el RGPD, la CCPA y la HIPAA) que se aplican en sectores como el gobierno, la atención médica y la industria financiera.
Entrenamiento continuo y administración
Otro aspecto crítico es cómo rinden sus modelos de IA a lo largo del tiempo.
Primero, debe considerar soluciones que empleen paradigmas de entrenamiento continuo que permitan que sus modelos de aprendizaje automático evolucionen y mejoren con el tiempo a medida que se incorporan nuevos contenidos y datos al sistema. La interacción humana con los datos generados por máquinas también es crucial para validar los datos y seguir entrenando a los modelos de aprendizaje automático. Busque una plataforma de soluciones de contenido que tenga en cuenta el papel de los seres humanos en el proceso de aprendizaje automático y ofrezca interfaces específicas para la capacitación con intervención humana.
Su solución de IA también debe ofrecer monitoreo del rendimiento de los modelos en tiempo real. Los modelos de ML pueden empezar a mostrar sesgos o incluso un rendimiento degradado; por lo tanto, una interfaz de monitoreo del rendimiento permitirá identificar los modelos que se han corrompido o están mostrando una degradación en el rendimiento. Los modelos de aprendizaje automático también deben estar versionados, permitiéndole revertir rápidamente a una versión anterior si su modelo se degrada.
