Como Vicepresidente de Producto en Google Cloud, Michael Gerstenhaber dirige las operaciones de Vertex, la plataforma unificada de la empresa para implementar IA empresarial. Su experiencia le otorga una visión amplia sobre cómo las empresas están utilizando los modelos de IA y lo que aún se necesita hacer para aprovechar al máximo el potencial de la IA ágil.
La visión de Michael Gerstenhaber sobre la IA
Experiencia en IA
Gerstenhaber ha estado involucrado en el ámbito de la IA durante aproximadamente dos años. Antes de unirse a Google, trabajó en Anthropic, una empresa de inteligencia artificial, durante año y medio. En la actualidad, lidera Vertex, la plataforma de desarrolladores de Google, que se centra en ofrecer acceso a patrones y modelos de IA avanzados a ingenieros que están construyendo sus propias aplicaciones. Los clientes que utilizan esta plataforma requieren inteligencia de modelos y patrones ágiles para implementar soluciones innovadoras en sus propios dominios.
Atractivo de Google
Gerstenhaber considera que Google es único en el sentido de que ofrece una solución completamente integrada. Desde la infraestructura hasta la interfaz, posee las herramientas y capacidades necesarias para desarrollar y escalar aplicaciones de IA. Disponen de centros de datos, plantas de energía, chips propios, y un modelo de IA que controla la capa de inferencia y la gobernanza. Esto le ha permitido a él y a su equipo trabajar de manera eficaz y proporcionar un valor añadido a sus clientes.
Las fronteras de la inteligencia artificial
Inteligencia bruta frente al tiempo de respuesta
Gerstenhaber explica que los modelos de IA enfrentan tres fronteras distintas: inteligencia bruta, tiempo de respuesta y costo. Por ejemplo, en el ámbito de la programación, un cliente podría priorizar obtener el mejor código posible sin importar el tiempo que tome. Sin embargo, en situaciones como el soporte al cliente, el tiempo de respuesta se convierte en un factor crítico; la rapidez es esencial para mantener la satisfacción del usuario.
La importancia del costo en la escalabilidad
Para empresas como Reddit o Meta, donde necesitan moderar contenido a gran escala, el costo de implementación de modelos de IA es fundamental. Ellos deben equilibrar entre el nivel de inteligencia que pueden permitirse y la escalabilidad para abordar un número indeterminado de solicitudes. Aquí, el costo cobra una importancia crucial.
Desafíos en la adopción de sistemas ágiles
Infraestructura y tiempo de desarrollo
Aunque los modelos de IA han avanzado rápidamente, Gerstenhaber enfatiza que la tecnología aún es joven y carece de infraestructura clave. No existen patrones de auditoría ni autorizaciones adecuadas para lo que los agentes están haciendo. Esto crea un obstáculo para llevar la tecnología a la producción, donde muchas empresas todavía luchan.
Velocidad de avance en desarrollo de software
A pesar de estos desafíos, la implementación de IA en el ingeniería de software ha avanzado rápidamente, lo cual se debe a que este campo permite experimentar en un entorno seguro. Google, por ejemplo, tiene procedimientos que requieren que dos personas revisen y aprueben el código antes de implementarlo, lo que minimiza el riesgo.
Consejos para emprendedores y negocios
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Invierta en infraestructura: Asegúrese de contar con los recursos necesarios antes de implementar sistemas de IA. Esto incluye tanto la infraestructura física como los patrones de autorización y auditoría.
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Priorice la usabilidad: Si bien la inteligencia bruta es importante, asegúrese de que sus aplicaciones respondan a las necesidades del usuario en tiempo y forma. La rapidez en la respuesta puede marcar la diferencia en el mercado.
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Enfoque en la escalabilidad: Elija modelos de IA que no solo sean inteligentes, sino también escalables. Esto es vital para adaptarse a las demandas impredecibles de los clientes.
- Cree un entorno seguro: Fomente la experimentación en su equipo de desarrollo, lo que permite a sus ingenieros probar nuevas ideas sin miedo a las repercusiones inmediatas.
Conclusiones
La IA es una herramienta poderosa que ofrece infinitas posibilidades para las empresas. Sin embargo, el desarrollo de sistemas ágiles y efectivos aún enfrenta retos significativos. A medida que la tecnología continúe evolucionando, será esencial que las empresas se adapten a estos cambios, centrándose en la infraestructura, el rendimiento y la escalabilidad para maximizar el potencial de la inteligencia artificial. Con los enfoques correctos, los emprendedores pueden aprovechar las oportunidades que ofrece este campo en crecimiento.