Un análisis detallado de cómo FAIR acelera la adopción de AI

El mes pasado, anunciamos el lanzamiento de The Foundry for AI by Rackspace (FAIR™), nuestra innovadora práctica dedicada a acelerar la adopción segura, responsable y sostenible de soluciones de AI generativa.Este anuncio representa otro hito significativo en nuestro historial de 25 años de ayudar a las empresas a adoptar, gestionar y optimizar tecnologías emergentes.

La AI generativa ha evolucionado con rapidez, ofreciendo un gran potencial para crear contenido, reducir errores, aumentar la productividad y optimizar los costos a través de su capacidad para comprender el lenguaje natural y el contexto a niveles que antes eran inviables.Y los beneficios de la AI generativa se extienden a empleos en casi todas las industrias:

• Los equipos de ingeniería y desarrollo agilizarán y mejorarán la evolución y la optimización de software.
• Los creadores de contenido podrán crear contenido de mejor calidad más rápido.
• Los CIO y los CDO de las empresas podrán aprovechar mejor sus sistemas internos y la infraestructura de TI para generar ideas valiosas y superar las deficiencias en lo que respecta a la disponibilidad de los datos.
• Los flujos de trabajo de procesos, la generación de documentación y los sistemas de back-end se beneficiarán de la automatización.

Dado que hace poco compartimos algunas perspectivas de los CIO sobre el desarrollo de una estrategia de AI generativa, pensé que este es un buen momento para proporcionar una visión más profunda del modelo de participación que impulsa FAIR y de nuestra capacidad de ayudarlo a poner esas cargas de trabajo en producción rápidamente.

Nuestra metodología:

FAIR les ofrece a los clientes una flexibilidad significativa en la forma en que adoptan la AI generativa.Puede participar en cualquiera de nuestros tres servicios principales en cualquier etapa del proceso de adopción de la AI generativa. Sin embargo, por lo general, nos damos cuenta de que los clientes eligen avanzar con el siguiente orden: Generative AI Ideate, Generative AI Incubate y Generative AI Industrialize.Veamos algunos de los procesos específicos involucrados en cada etapa y recordemos que esta metodología está diseñada para ayudarlo a avanzar rápido y con determinación.

Generative AI Ideate

Este será el punto de partida para la mayoría de los clientes, ya que los ayudaremos a determinar sus objetivos comerciales y a definir un caso de uso prioritario de AI generativa.Lo ayudaremos a establecer rápidamente los resultados previstos, a desarrollar un plan de acción único basado en sus capacidades internas y a definir cuál es el caso de uso prioritario que se desarrollará más.

En una participación típica del servicio de Generative AI Ideate ocurre lo siguiente:

• Se exploran las posibilidades: analizamos cómo la AI generativa puede beneficiar a su organización e impulsar la innovación.
• Se evalúa el impacto: Evaluamos las consecuencias previstas y no deseadas de integrar la AI generativa en sus operaciones para ayudar a crear una comprensión integral de sus efectos.
• Se evalúa la calidad de los datos: Trabajamos codo a codo con sus equipos para establecer la calidad e integridad de sus datos, lo que es un elemento crucial para la implementación exitosa de la AI generativa.
• Se planifica una AI responsable: Lo ayudamos a planificar cómo integrar los valores, la equidad y el control de su empresa en sus operaciones de AI generativa para ayudar a garantizar prácticas éticas y responsables.

Con la participación de nuestro servicio Generative AI Ideate recorre tres iteraciones diseñadas para ayudarlo a establecer capacidades relevantes de AI generativa, diseñar un plan de acción y definir un caso de uso prioritario.

• Iteración 1: Determinar el punto de partida
  Esta iteración se centra en desarrollar su primer caso de uso y diseñar las capacidades necesarias para adoptar con éxito la AI generativa en su organización.Lo ayudamos a establecer una comprensión clara de los beneficios que la AI generativa puede aportar a su organización y le recomendamos formas de superar cualquier deficiencia operativa y organizativa.
• Iteración 2: Desarrollar un plan de acción
  A través de sesiones de trabajo colaborativas y de profundización, transformamos sus resultados comerciales deseados en un plan de acción concreto.Esta iteración está diseñada para evaluar conjuntamente sus capacidades actuales, las capacidades organizativas y las prioridades inmediatas, al tiempo que identifica los casos de uso que tienen mayor potencial de demostrar la factibilidad de la AI generativa.
• Iteración 3: Definir un caso de uso prioritario
  Juntos, identificamos un caso de uso prioritario para la AI generativa que se alinea con sus objetivos.Esta etapa implica desarrollar el primer caso de uso y mejorar las capacidades necesarias para adoptar con éxito la AI generativa en su organización.Con estos resultados, obtiene una hoja de ruta clara para adoptar la AI generativa e impulsar efectos transformadores.

Generative AI Incubate

La siguiente etapa de desarrollo e implementación de la AI generativa pasa de la planificación a la creación conjunta de su primera solución de AI generativa dentro de su empresa.La participación de nuestro servicio Generative AI Incubate adopta un enfoque ágil, iterativo y con límite de tiempo para demostrar la viabilidad de desarrollar una solución de AI dentro de su organización.

Estas son algunas de las formas en que FAIR puede ayudar a diseñar su producto viable mínimo (MVP):

• Selección de un modelo básico existente: elegiremos un modelo base confiable como punto de partida para su solución de AI.
• Definición y configuración de la plataforma en la nube: nuestros expertos lo ayudarán a determinar la plataforma de nube ideal y a configurarla en función de sus necesidades específicas.
• Preparación de los datos, adaptación y alineación del modelo: nos encargaremos de la preparación de los datos para ayudar a garantizar que se alineen con los requisitos del modelo de AI.
• Optimización y diseño de comandos de los LLM: nuestro equipo perfeccionará e integrará los modelos de lenguaje grande (LLM) para optimizar el resultado del modelo.
• Demostración, optimización y argumentación del modelo: mostraremos su solución de AI, la optimizaremos en función de los comentarios y exploraremos oportunidades para realizar mejoras adicionales.
• Desarrollo de una aplicación con tecnología de LLM: por último, crearemos una aplicación que aproveche el poder de los modelos de lenguaje grande.

Con el servicio Generative AI Incubate, recorra una serie de iteraciones.Cada iteración lo acerca a una solución de AI perfeccionada y de alto rendimiento, adaptada a las necesidades únicas de su organización.Echemos un vistazo a ese recorrido:

• Iteración 1: Detección y diseño

Durante esta iteración inicial, profundizamos en los requisitos para su MVP.Trabajamos con usted para definir las fuentes de datos, establecer la plataforma de AI y definir la arquitectura tecnológica.Los resultados clave incluyen identificar un modelo de lenguaje grande (LLM) adecuado, determinar el enfoque de optimización y crear definiciones y plantillas de comando.

• Iteraciones 2 y 3: Adaptación y alineación

En estas iteraciones, seleccionamos un modelo fundamental y comenzamos el proceso de adaptación, alineación y optimización para lograr un rendimiento inicial para una tarea específica.Establecemos flujos de datos e implementamos operaciones de machine learning (MLOps) para lograr un flujo eficiente de los datos.El resultado incluye un MVP ajustado a la tarea específica, el cambio de parámetros del modelo para alinearlo con sus requisitos y el ajuste de los comandos para optimizar su rendimiento.

• Iteraciones 4 a 6: Optimización y mejora

En estas iteraciones, el enfoque se orienta a la optimización y a la mejora de su solución de AI.Mediante el diseño de comandos y un entrenamiento meticuloso, adecuamos el rendimiento del modelo a las tareas específicas.Ajustamos parámetros como comandos, temperatura y valores de P y K para lograr los resultados deseados.También desarrollamos una interfaz de usuario que permite una interacción fluida con la inferencia.A lo largo de estas iteraciones, identificamos cualquier otra deficiencia que deba abordarse antes de escalar e industrializar la solución de AI.

Generative AI Industrialize

La tercera fase de la participación se centra en hacer que la AI generativa sea una parte exitosa y sostenible de su organización.FAIR sigue un enfoque sistemático y planificado que asegura la viabilidad de la AI generativa estableciendo lo siguiente:

• Una infraestructura sólida: incorporamos DataOps, MLOps y LLMOps para ayudar a garantizar una entrega de datos fluida, una gestión eficiente de operaciones de machine learning y un uso efectivo de modelos de lenguaje grande.
• Gobernanza y medidas de seguridad: para ayudarlo a mantener el control y mitigar riesgos, es esencial definir políticas, procedimientos y pautas que regirán el uso y las consideraciones éticas de la AI generativa.Con estas medidas de seguridad, puede promover el uso responsable de la AI dentro de su organización.
• Seguridad en capas de extremo a extremo: se debe mejorar la seguridad de los datos y de los modelos de AI para abordar las clasificaciones de datos adecuadas, la autorización, la integridad del modelo, la privacidad y el compliance, las medidas de seguridad de la propiedad intelectual y los controles de seguridad de la infraestructura y de la red.
• Procesos para la optimización continua: para medir la eficacia de la AI generativa e impulsar la mejora continua, debe definir métricas relevantes y establecer un proceso de optimización.Al hacer un seguimiento de los indicadores de rendimiento y aprovechar los conocimientos, puede perfeccionar el modelo de AI para que sea sostenible y rentable.

Tome las próximas medidas

Para concluir, nos emociona embarcarnos en este recorrido de adopción de AI generativa con usted.A medida que avancemos, seguiremos dedicados a los principios de la AI responsable.Nuestra misión es garantizar que la AI generativa sea accesible para todos y que se aplique de una manera que nos beneficie a todos.Creemos firmemente que la AI tiene el poder de mejorar nuestro trabajo y ayudarnos a desempeñarnos mejor en él, y nos comprometemos a aprovechar su potencial de manera responsable y ética.

Y esto es solo el comienzo.Mientras los proveedores de nube pública a hiperescala sigan incorporando nuevas capacidades de AI, estaremos aquí para ayudarlo a adoptarlas y a usarlas plenamente.

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Aproveche el poder de la IA de forma rápida y responsable con Foundry for AI de Rackspace Technology (FAIR™). FAIR™ está a la vanguardia de la innovación global en IA, allanando el camino para que las empresas aceleren la adopción responsable de soluciones de IA. FAIR se alinea con cientos de casos de uso de IA en una amplia gama de industrias y, al mismo tiempo, permite la personalización mediante la creación de una estrategia de IA personalizada que se aplica a sus necesidades comerciales específicas. Capaces de implementarse en cualquier plataforma de nube pública privada, híbrida o de hiperescala, las soluciones FAIR empoderan a las empresas de todo el mundo al ir más allá de la transformación digital para desbloquear la creatividad, liberar la productividad y abrir la puerta a nuevas áreas de crecimiento para nuestros clientes.Siga a FAIR en LinkedIn.

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