Google apuesta por la IA generativa en Google Cloud Next

Créditos de imagen: Google

Esta semana en Las Vegas, 30.000 personas se reunieron para escuchar lo último y lo mejor que Google Cloud tiene para ofrecer. Todo lo que escuchaban era IA generativa todo el tiempo. Google Cloud es principalmente un proveedor de plataforma e infraestructura en la nube. Si no lo sabía, es posible que se lo haya perdido en medio de la avalancha de noticias sobre IA.

Sin querer disminuir lo que Google mostró, pero tal como lo hizo Salesforce el año pasado en su gira en la ciudad de Nueva York, la compañía no dio más que una referencia pasajera a su negocio principal, excepto en el contexto de la IA generativa, por supuesto.

Google ha anunciado una serie de mejoras de inteligencia artificial diseñadas para ayudar a los clientes a aprovechar el modelo de lenguaje grande (LLM) de Gemini y mejorar la productividad en toda la plataforma. Es un objetivo que vale la pena, por supuesto, y durante la conferencia magistral del primer día y la conferencia magistral para desarrolladores del día siguiente, Google salpicó los anuncios con una serie de demostraciones para ilustrar el poder de estas soluciones.

Pero muchos de ellos parecían un poco simplistas, incluso considerando que necesitaban incluir una palabra clave en un período de tiempo limitado. Se basaron principalmente en ejemplos dentro del ecosistema de Google, donde casi todas las empresas tienen gran parte de sus datos en almacenes fuera de Google.

De hecho, parece que algunos ejemplos podrían haberse implementado sin IA. Durante una demostración de comercio electrónico, por ejemplo, el presentador invitó al vendedor a completar una transacción en línea. Fue diseñado para demostrar las capacidades de comunicación del robot de ventas, pero en realidad, el comprador podría haber completado fácilmente el paso en el sitio web.

Eso no quiere decir que la IA generativa no tenga algunos casos de uso poderosos, ya sea para generar código, analizar un conjunto de contenido y poder consultarlo, o poder hacer preguntas sobre datos de registro para comprender por qué un sitio web no funciona. Además, las tareas y los agentes basados ​​en roles que la empresa ha introducido para ayudar a los desarrolladores, creativos, empleados y otros individuos tienen el potencial de aprovechar la IA generativa de manera tangible.

Pero cuando se trataba de crear herramientas de inteligencia artificial basadas en los modelos de Google, en lugar de consumir las fabricadas por Google y otros proveedores para sus clientes, no pude evitar sentir que estaban pasando por alto muchos obstáculos que podrían interponerse en su camino. Cómo implementar inteligencia artificial generativa exitosa. Si bien intentan que parezca fácil, en realidad implementar cualquier tecnología avanzada dentro de grandes organizaciones es todo un desafío.

Un gran cambio no es fácil

Como tantos otros avances tecnológicos en los últimos 15 años (ya sea móvil, nube, contenedores, automatización de marketing, lo que sea), se logró con muchas promesas de potencial alcista. Sin embargo, cada uno de estos acontecimientos presenta su propio nivel de complejidad y las grandes empresas están actuando con más cautela de lo que imaginamos. La IA parece un impulso mucho mayor de lo que Google, o, francamente, cualquiera de los grandes proveedores, está dejando entrever.

Lo que hemos aprendido de estos cambios tecnológicos anteriores es que vienen acompañados de mucha publicidad y publicidad. Conduce a una gran decepción. Incluso después de varios años, hemos visto grandes empresas que probablemente deberían aprovechar estas tecnologías avanzadas y que todavía simplemente incursionan en ellas o incluso las ignoran por completo, años después de su introducción.

Hay muchas razones por las que las empresas pueden no aprovechar la innovación tecnológica, incluida la inercia regulatoria; una pila tecnológica frágil que dificulta la adopción de soluciones más nuevas; O un grupo de detractores corporativos que cierran incluso iniciativas bien intencionadas, ya sean legales, de recursos humanos, de TI u otros grupos que, por una variedad de razones, incluida la política interna, continúan diciendo no a cambios sustanciales.

Vineet Jain, director ejecutivo de Egnyte, una empresa centrada en almacenamiento, gobernanza y seguridad, ve dos tipos de empresas: aquellas que ya han hecho un cambio significativo hacia la nube y les resultará más fácil adoptar la IA generativa, y aquellas que que han tardado en moverse y es probable que… Tienen dificultades.

Habló con muchas empresas que todavía tienen la mayor parte de su tecnología internamente y tienen un largo camino por recorrer antes de empezar a pensar en cómo la IA puede ayudarles. «Hemos hablado con muchos usuarios tardíos de la nube que no han comenzado o se encuentran en una etapa muy temprana en su búsqueda de transformación digital», dijo Jain a TechCrunch.

Dijo que la inteligencia artificial podría obligar a estas empresas a pensar seriamente en llevar a cabo la transformación digital, pero pueden enfrentar dificultades si comienzan desde atrás. «Estas empresas necesitarán resolver estos problemas primero y luego consumir IA una vez que tengan un modelo maduro de seguridad y gobernanza de datos», dijo.

Siempre han sido datos.

Los grandes proveedores como Google simplifican la implementación de estas soluciones, pero como toda tecnología de vanguardia, parecer simple al principio no significa necesariamente que sea sencillo al final. Como he escuchado mucho esta semana, cuando se trata de los datos utilizados para entrenar Gemini y otros grandes modelos de lenguaje, sigue siendo sólo un caso de «basura que entra, basura sale», y esto es aún más aplicable cuando se trata de IA generativa.

Comienza con datos. Si no tiene su data house en orden, será muy difícil organizarlo para capacitar a los LLM en su caso de uso. Kashif Rahmatullah, director de Deloitte responsable de la práctica de Google Cloud de su empresa, quedó muy impresionado con los anuncios de Google esta semana, pero aun así reconoció que algunas empresas que carecen de datos limpios tendrán problemas para implementar soluciones de IA generativa. «Estas conversaciones pueden comenzar con una conversación de IA, pero rápidamente se convierte en: 'Necesito arreglar mis datos, necesito limpiarlos, necesito mantenerlos todos en un solo lugar, o casi en un solo lugar, antes de poder hacerlo». ,'”, dijo Rahma Dios: “Empiece a obtener el beneficio real de la IA generativa”.

Desde la perspectiva de Google, la empresa ha creado herramientas creativas de inteligencia artificial para ayudar a los ingenieros de datos a crear canales de datos más fácilmente para conectarse a fuentes de datos dentro y fuera del ecosistema de Google. «El verdadero objetivo de esto es acelerar los equipos de ingeniería de datos, automatizando muchas de las tareas intensivas en mano de obra asociadas con el movimiento de datos y preparándolos para estos modelos», Gerrit Kazmaier, vicepresidente y director general de Bases de Datos, Análisis de Datos y Looker. en Google, dijo a TechCrunch.

Esto debería ser útil para correlacionar y limpiar datos, especialmente en empresas que aún se encuentran en la fase de transformación digital. Pero para aquellas empresas como las que señaló Jain (aquellas que no han dado pasos significativos hacia la transformación digital) podría presentar más dificultades, incluso con estas herramientas que ha creado Google.

Todo esto no tiene en cuenta que la IA conlleva su propio conjunto de desafíos más allá de la simple implementación, ya sea una aplicación basada en un modelo existente o, especialmente, cuando se intenta construir un modelo personalizado, dice Andy Thorai, analista de Constellation. Investigación. «Al implementar cualquiera de las soluciones, las empresas deben pensar en la gobernanza, la responsabilidad, la seguridad, la privacidad, el uso ético y responsable y el cumplimiento de dichas aplicaciones», dijo Thorai. Nada de esto es trivial.

Los ejecutivos, profesionales de TI, desarrolladores y otras personas que asistieron a GCN esta semana probablemente buscaron lo que viene a continuación de Google Cloud. Pero si no estuvieran buscando IA, o simplemente no estuvieran preparados como organización, podrían haberse alejado de Sin City un poco sorprendidos por el enfoque total de Google en la IA. Puede pasar mucho tiempo antes de que las organizaciones que carecen de sofisticación digital puedan aprovechar al máximo estas tecnologías, más allá de las soluciones empaquetadas que ofrecen Google y otros proveedores.