Com haurien d’afrontar les empreses la seva estratègia d’IA a llarg termini?

La Intel·ligència Artificial (IA) està experimentant un creixement accelerat, redefinint la manera com les empreses operen i prenen decisions. Tots tenim el neguit de ser capaços de seguir aquest ritme d'anuncis i innovació. Però davant d’aquesta revolució, intueixo que molts directius es troben amb un dilema clau: com estructurar la seva estratègia d’IA empresarial per garantir avantatge competitiu a llarg termini? Què fer i quin és el camí adient?

Mentre que les grans corporacions tecnològiques competeixen per dominar els Large Language Models (LLM), els governs d'arreu anuncien importants inversions per crear models d'AI de pais. Sense anar més lluny, ahir la Comissió Europea ha anunciat una inversió de 200.000 milions d’euros per desenvolupar un Mega Machine Learning Model (MML) europeu en els propers cinc anys.

Paral·lelament, moltes empreses estan apostant pels Small Machine Learning Models (SML), solucions més compactes i personalitzades que permeten un major control sobre les dades i la privacitat.

Amb aquest panorama, les empreses es troben a l'inici del camí de la incorporació de l'AI i sense cap mena de dubte amb grans interrogans sobre quina és la millor estratègia.

A grans trets tenen davant tres grans opcions:

1. Adoptar un LLM extern com ChatGPT, Gemini, Claude o DeepSeek.
2. Desenvolupar un SML intern per gestionar les dades de manera pròpia.
3. Optar per una arquitectura híbrida, combinant els avantatges dels LLM amb el control dels SML.

Aquest article explora les implicacions de cadascuna d’aquestes opcions i proposa recomanacions estratègiques perquè les empreses puguin prendre la millor decisió.

L’escenari actual: una competició global per dominar la IA

El mercat de la Intel·ligència Artificial s’ha convertit en un camp de batalla tecnològic i geopolític:

• Empreses com OpenAI, Google, Anthropic, Meta i DeepSeek lideren la cursa dels Large Language Models (LLM), oferint solucions cada cop més sofisticades en generació de text, automatització de processos i anàlisi de dades.
• La Unió Europea vol garantir la seva sobirania tecnològica, evitant la dependència de models desenvolupats als Estats Units i la Xina. La seva inversió multimilionària en un MML europeu ho demostra.
• Moltes empreses ja estan apostant per Small Machine Learning Models (SML), models més petits, personalitzats i adaptats als processos concrets de cada organització.

Aquest context obliga els directius a prendre decisions estratègiques amb implicacions a llarg termini.

Les tres grans opcions per a les empreses

1. Apostar per un LLM extern

L’ús de Large Language Models (LLM) desenvolupats per proveïdors externs és l’opció més ràpida i senzilla d’implementar.

Avantatges:

1. Accés immediat a tecnologia avançada sense requerir desenvolupament propi.
2. Escalabilitat i millores constants gràcies a les inversions de gegants tecnològics.
3. Aplicacions en múltiples àrees: automatització de processos, assistència virtual, generació de documents, entre altres.

Desavantatges:

1. Dependència d’un proveïdor extern per a una tecnologia clau.
2. Costos recurrents i riscos en la privacitat i seguretat de les dades.
3. Possible falta d’adaptació als processos específics de l’empresa.

2. Desenvolupar un SML intern

Crear un Small Machine Learning Model (SML) intern permet a les empreses tenir un major control sobre la seva estratègia d’IA empresarial.

Avantatges:

1. Gestió pròpia de dades, reduint els riscos de privacitat i complint regulacions com el GDPR.
2. Capacitat de personalitzar els algorismes segons les necessitats específiques de l’empresa.
3. Possibilitat de reduir costos a llarg termini, evitant quotes de serveis externs.

Desavantatges:

1. Elevada inversió inicial en desenvolupament i infraestructura.
2. Necessitat de formar un equip especialitzat en gestió de dades i machine learning.
3. Risc de quedar obsolet si no es mantenen actualitzacions contínues.

3. Arquitectura híbrida: la combinació de LLM i SML

Moltes organitzacions ja opten per un model híbrid, aprofitant els avantatges dels LLM en tasques generals i desenvolupant SML propis per a aplicacions crítiques.

Aquest model ofereix:

1. Flexibilitat per utilitzar tecnologia externa quan sigui necessari i mantenir el control sobre dades sensibles.
2. Optimització de costos, combinant subscripcions a LLM amb inversió en models interns.
3. Equilibri entre privacitat i potència de càlcul, adaptant la tecnologia a les necessitats empresarials.

Les accions imprescindibles per a una empresa que vol treballar amb IA

Independentment de l’opció triada, hi ha moviments estratègics que qualsevol empresa hauria d’adoptar per estar preparada per la Transformació Digital basada en IA. I segons el meu parer, hauria de adoptar urgentment:

1. Construir un Data Lake empresarial
   Sense una estratègia clara de gestió de dades, cap model d’IA pot aportar valor real. La creació d’un Data Lake permet integrar informació de diferents fonts i preparar-la per a la IA.
2. Designar un Chief AI Officer (CAIO)
   La implantació de la IA requereix lideratge intern, i aquesta figura s’encarregarà de l’estratègia i alineació amb la direcció.
3. Impulsar formació i reskilling de l’equip
   L’automatització i la IA canviaran la manera de treballar, i les empreses han de preparar els seus equips per integrar aquestes eines de manera eficient.
4. Llançar projectes pilot per testar el potencial de la IA
   Començar amb casos concrets, com atenció al client, processos interns o suport a la presa de decisions, ajuda a validar l’impacte real de la tecnologia abans de fer una implantació completa.

Preguntes per a la reflexió dels directius

Els líders empresarials han de considerar una sèrie de preguntes abans de prendre decisions estratègiques sobre IA:

Quin grau de dependència tecnològica estem disposats a acceptar?

Estem preparats per desenvolupar el nostre propi model, o és massa costós?

Com assegurem que el nostre equip està capacitat per treure el màxim rendiment de la IA?

Tenim una estructura de gestió de dades que ens permetrà aprofitar aquestes tecnologies?

Conclusió: No hi ha una resposta única, però cal actuar ja!

L’elecció entre LLM, SML o un model híbrid depèn de les necessitats i objectius de cada empresa. El que és segur és que les empreses que no defineixin una estratègia clara per a la IA quedaran en desavantatge competitiu.

Les organitzacions que estructurin bé les seves dades, formant equips i fent proves pilot, seran les que estaran preparades per aprofitar al màxim les oportunitats de la Intel·ligència Artificial.

El futur de la IA no és una opció, és una realitat imminent. Cada empresa ha de decidir ara com vol formar-ne part. Qui es quedi quiet morirà (és dur però tot apunta que serà així).

Com sempre, si creus que puc ajudar-vos a definir el millor camí per incorporar la IA a la teva empresa, no deixis de fer-m'ho saber. Estaré encantat de col·laborar amb vosaltres.