En un contexto donde la inteligencia artificial generativa está transformando diversas industrias, las organizaciones muestran un creciente interés en su implementación. Sin embargo, llevar soluciones listas para producción a una escala mayor presenta desafíos operativos y técnicos. Este artículo examina las experiencias de clientes de AWS en Europa, Oriente Medio y África que han logrado superar estos obstáculos, ofreciendo así un mapa para quienes desean seguir este camino.

La clave del éxito en las implementaciones de IA generativa está en desarrollar casos de negocio con propuestas de valor claras y alineadas con los objetivos organizacionales, tales como mejorar la eficiencia, reducir costos o incrementar ingresos. Ejemplos comunes incluyen la mejora de la experiencia del cliente, la optimización de operaciones, el cumplimiento de normas y el aumento de la productividad.

En la región EMEA, varias empresas han transformado sus operaciones utilizando servicios de AWS. Il Sole 24 Ore, un importante grupo de medios en Italia, colaboró con AWS para mejorar un servicio que ofrece respuestas fiscales de expertos. Utilizando una solución de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), lograron una precisión del 90% en las respuestas, optimizando el tiempo de los expertos para enfocarse en tareas estratégicas.

Booking.com, un líder en servicios de viaje digital, ha utilizado la tecnología de IA generativa de AWS para crear experiencias personalizadas a través de Amazon SageMaker AI. El director de tecnología, Rob Francis, destaca la importancia de la elección y el software de código abierto en la evolución de la IA generativa.

ENGIE, una empresa global de energía, desarrolló un chatbot con inteligencia artificial que permite búsquedas conversacionales en su hub de datos, facilitando el acceso a información entre miles de conjuntos de datos y mejorando el desarrollo de productos basados en datos.

A pesar de que tener un caso de negocio sólido es crucial, la transición de iniciativas de IA generativa presenta desafíos como escalabilidad, gobernanza de datos y cumplimiento normativo. Es fundamental adoptar un enfoque holístico que considere aspectos tecnológicos y una infraestructura de producción efectiva.

La importancia de estándares de calidad en desarrollo e implementación de soluciones se pone de manifiesto en casos como el de Iveco Group, que optimizó el tiempo de los desarrolladores enfocándolos en la mejora de modelos y aplicaciones de IA generativa. Accor Group, por su parte, estableció una estrategia exhaustiva de pruebas para garantizar la calidad de su servicio de reservas impulsado por IA generativa.

Danske Bank se benefició de una arquitectura modular con AWS, integrando diversas herramientas y servicios de forma eficiente. Schaeffler Group diseñó un marco integral de IA generativa que establece la gobernanza y las medidas de seguridad necesarias para su implementación.

A medida que las aplicaciones de IA generativa manejan datos más sensibles, la seguridad, el cumplimiento y la gobernanza son prioritarios. Esto incluye el establecimiento de controles de acceso, encriptación de datos y monitoreo del acceso al sistema.

Empresas como Il Sole 24 Ore han implementado códigos de autorregulación para el uso ético de la IA, garantizando la calidad de los datos y la transparencia. Accor ha asegurado que su chatbot opere dentro de límites éticos, evitando malentendidos y comportamientos inapropiados.

La transición de la preproducción a la implementación a gran escala de aplicaciones de IA generativa presenta tanto desafíos como oportunidades. Requiere identificar un caso de negocio sólido, mantener altos estándares de infraestructura y definir un modelo operativo en la nube eficiente. Las empresas en EMEA han demostrado que, al utilizar los servicios de AWS, es posible superar obstáculos y potenciar las ventajas de la IA generativa de forma responsable y productiva, permitiendo que más organizaciones se beneficien de esta tecnología transformadora.