El Complejo Arte de Calcular un Business Case para el Consumo de AI Units
Autor: Diego Alonso | Head of Smart Automation
En el emocionante y dinámico mundo de la inteligencia artificial, la promesa de transformar procesos empresariales y obtener insights valiosos está al alcance de la mano gracias a las principales plataformas AI. Sin embargo, detrás de esta promesa yace una tarea considerablemente compleja: calcular un business case preciso para el consumo de AI Units. Esta no es una tarea trivial. A continuación, exploramos las razones por las cuales este proceso puede ser todo un desafío.
1. Variabilidad en el Uso de Modelos
Cada modelo de AI Builder, ya sea para el reconocimiento de recibos, detección de fraudes, o análisis de sentimientos, tiene diferentes requerimientos de recursos. La variabilidad inherente en las demandas computacionales de estos modelos hace que la estimación del consumo de AI Units sea una tarea complicada. Las empresas deben considerar que tareas aparentemente similares pueden requerir cantidades muy diferentes de AI Units, dependiendo de la complejidad y el volumen de datos procesados.
2. Cargas de Trabajo Impredecibles
El uso de modelos de inteligencia artificial no es lineal ni predecible. Los volúmenes de datos pueden fluctuar drásticamente, afectando el consumo de AI Units. Durante picos de actividad, como lanzamientos de productos o campañas de marketing, el uso puede aumentar exponencialmente. Esta imprevisibilidad dificulta la creación de un business case robusto, ya que las estimaciones de consumo pueden variar considerablemente en función de la actividad empresarial en diferentes momentos.
3. Integraciones y Conectores
La forma en que los modelos de AI Builder se integran con otras herramientas y plataformas también influye en el consumo de AI Units. Por ejemplo, una aplicación de Power Apps que interactúa con múltiples fuentes de datos puede generar un uso adicional de AI Units. Las configuraciones y personalizaciones específicas de cada empresa crean un entorno único que puede ser difícil de prever y cuantificar con precisión en un business case.
4. Evolución y Actualizaciones de los Modelos
Los modelos de inteligencia artificial están en constante evolución. Las actualizaciones y optimizaciones realizadas por Microsoft pueden cambiar la eficiencia y el consumo de recursos de los modelos. Esto significa que las proyecciones iniciales pueden quedar obsoletas rápidamente, complicando aún más la tarea de calcular un business case preciso y a largo plazo.
5. Falta de Herramientas de monitorización
Aunque existen herramientas para monitorizar el uso de AI Units, estas pueden no ofrecer el nivel de detalle necesario para un análisis profundo. La falta de visibilidad granular sobre cómo y cuándo se consumen los AI Units puede llevar a subestimar o sobrestimar los costos y beneficios. Sin datos precisos y detallados, la creación de un business case sólido se convierte en una tarea aún más desafiante.
6. Comprensión Técnica y Capacitación
La falta de comprensión técnica y la falta de capacitación adecuada pueden resultar en configuraciones ineficientes de los modelos y flujos de trabajo, incrementando el consumo de AI Units de manera innecesaria. Un equipo bien capacitado es esencial para optimizar el uso de los recursos y minimizar costos, lo cual debe ser considerado al elaborar un business case.
Conclusión
Calcular un business case para el consumo de AI Units en Microsoft AI Builder (o en UiPath AI Center) es una tarea compleja que va más allá de simples proyecciones de costos y beneficios.
Para abordar estos desafíos, las empresas deben adoptar un enfoque flexible y dinámico, utilizando herramientas de monitoreo avanzadas, invirtiendo en la capacitación de su personal y manteniéndose al tanto de las actualizaciones y cambios en la plataforma. Solo así podrán crear un business case que no sólo sea preciso, sino también adaptable a los cambios inevitables en el paisaje de la inteligencia artificial. En este entorno, la clave del éxito radica en la preparación y la adaptabilidad, asegurando que la promesa de la inteligencia artificial se traduzca en beneficios tangibles y sostenibles para el negocio.
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