Para prepararse para introducir la IA en su organización, tenga en cuenta los siguientes pasos:

1. Definir objetivos: identifique los problemas que hay que resolver o las oportunidades que hay que aprovechar con la IA.
2. Desarrollar una estrategia:cree una hoja de ruta para las iniciativas de IA, evalúe el retorno de la inversión y la asignación de recursos.
3. Crear un equipo: reúna a expertos en IA, incluidos científicos de datos e ingenieros.
4. Gestionar los retos éticos:tenga en cuenta la privacidad de los datos, el sesgo y la transparencia en los sistemas de IA.
5. Evaluar datos:garantice la calidad de los datos y la accesibilidad de las aplicaciones de IA.
6. Empezar poco a poco y escalar: pruebe las soluciones de IA con proyectos piloto y amplíelas.
7. Formar a los empleados: proporcione los conocimientos y habilidades necesarios para las tecnologías de IA.
8. Supervisar el rendimiento: evalúe continuamente las soluciones de IA y ajústelas según sea necesario.
9. Fomentar la innovación: impulse una cultura de experimentación y colaboración.
10. Manténgase informado:permanezca actualizado con los avances y las mejores prácticas de IA.

Lea el artículo Manifiesto de la IA de Pega para obtener orientación sobre cómo escalar el valor de la IA de manera responsable.

Una gobernanza eficaz de la IA requiere un marco integral que equilibre la innovación con la responsabilidad, garantizando que los sistemas de IA funcionen de forma ética y aporten valor empresarial. El enfoque de Pega incorpora la gobernanza a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA con barreras de seguridad integradas y mecanismos de transparencia que mantienen el cumplimiento al tiempo que maximizan los beneficios de las tecnologías de IA. Las características clave son las siguientes:

• API de explicaciones para modelos adaptativos:Proporciona explicaciones locales y globales de las decisiones impulsadas por la IA, lo que permite a los usuarios comprender el razonamiento detrás de predicciones específicas y el comportamiento general del modelo, lo que genera confianza con los clientes y reguladores.
• Comprobación de sesgos en decisiones y modelos:emplea simulaciones de sesgos éticos para identificar y mitigar sesgos no deseados en los sistemas de IA, midiendo el sesgo en campos protegidos como la edad o el género y estableciendo límites de cumplimiento para evitar resultados discriminatorios.
• Configuración del «interruptor T» de transparencia:define los umbrales de transparencia para diferentes cuestiones empresariales en Prediction Studio, lo que garantiza que los modelos cumplan con las políticas de explicabilidad de la empresa y permite a las organizaciones equilibrar la potencia de los modelos complejos con la necesidad de interpretabilidad.
• Transparencia en la toma de decisiones:Proporciona a las partes interesadas una visibilidad clara de la lógica detrás de las decisiones impulsadas por la IA, aspecto clave en las industrias reguladas donde la explicabilidad es un requisito de cumplimiento.
• Fuentes citadas por Knowledge Buddy: garantiza que las respuestas generadas por IA se puedan rastrear hasta sus fuentes, proporcionando referencias que validan la información y permiten la verificación de los resultados de IA.
• Empatía con la mejor acción siguiente (NBA): priorización de las NBA Incorpora el contexto y las necesidades del cliente en las recomendaciones de la mejor acción siguiente, lo que garantiza que las sugerencias impulsadas por IA sean relevantes, oportunas y adecuadas a la situación del cliente.
• Filtrado de Datos personales (PII) en la arquitectura GenAI:implementa sólidas capacidades de enmascaramiento de datos que protegen la información confidencial de identificación personal en prompts y respuestas, lo que mejora el cumplimiento y la seguridad.
• Funciones relacionadas con la privacidad:apoya el derecho al olvido a través de capacidades que permiten la eliminación de datos personales, asegurando el cumplimiento de las regulaciones de privacidad y manteniendo la funcionalidad del sistema.
• Supervisión y presentación de informes continuos:proporciona herramientas para la supervisión continua de los modelos de IA, lo que permite la detección temprana de problemas de desviación o rendimiento para mantener la precisión y la equidad a lo largo del tiempo.
• Gestión del ciclo de vida del modelo: implementa procesos de gobernanza estructurados para el desarrollo, las pruebas, la implementación y la retirada de modelos, lo que garantiza los controles adecuados en cada etapa.

Pega proporciona un marco integral de integración de datos que se conecta a la perfección con diversas fuentes de datos y, al mismo tiempo, mantiene sólidos controles de privacidad y medidas de seguridad. Las características clave son las siguientes:

• Integración de datos en tiempo real: entrega los datos correctos en los pasos correctos del proceso en el momento adecuado, gestionando las solicitudes de datos en segundo plano y adaptándose fácilmente a nuevas fuentes de datos en miles de usuarios sin necesidad de código personalizado.
• Flujo de datos: permite el procesamiento complejo de datos masivos, en tiempo real y de transmisión de eventos mediante la obtención, transformación y almacenamiento de datos
• Conjuntos de datos: admite varios tipos, incluidos Tabla de base de datos (bases de datos relacionales), Archivo (datos almacenados), Streaming (datos continuos) y Resumen (datos de flujo agregados).
• Compatibilidad con streaming: se integra con Apache Kafka (procesamiento de alto rendimiento), Amazon Kinesis (procesamiento de grandes volúmenes) y WebSockets (conexiones persistentes).
• Integraciones específicas de proveedores proporciona conectores nativos para Google BigQuery, Google Pub/Sub y otros servicios de datos en la nube.
• Características de privacidad y seguridad:
  • Protección de PII: implementa el enmascaramiento de datos para proteger la información confidencial antes de llamar a los servicios externos de GenAI
  • Control de acceso basado en roles: restringe el acceso en función de los roles de los usuarios
  • Cifrado de datos: garantiza que solo los usuarios autorizados puedan descifrar datos confidenciales
  • Cumplimiento normativo: Admite GDPR, HIPAA a través del control de acceso basado en el cliente