The AI Leader

Estrategias de Negocio para una Solución GenAI Exitosa

Dominio 4 del examen · Peso aproximado: 15% · Nombre oficial: Business strategies for a successful gen AI solution

Lecciones

  1. Necesidades y recursos: dimensionar la solución

    Dimensionar la solución con los factores de necesidad (escala, personalización, interacción, privacidad, latencia y conectividad) y de recursos (personas, dinero y tiempo) antes de elegir producto; con poco plazo y sin talento de IA, gana una oferta prebuilt.

    [§ 4.1] · 10 min · Capa: Aplicaciones

  2. Estrategia de adopción: ejes y pasos de integración

    Adoptar la IA generativa combinando la visión que fija la dirección (top-down) con los usos que propone la plantilla (bottom-up), en lugar de empezar por la tecnología: una estrategia con seis ejes y seis acciones para integrarla.

    [§ 4.1] · 8 min · Capa: Aplicaciones

  3. Construir o comprar: elegir el nivel de solución

    Elegir, como regla práctica, el nivel más alto que cumple el caso, comprar SaaS antes que adaptar con servicios gestionados o construir a medida, descartar el preentrenamiento y medir el resultado con KPIs de negocio, no solo con métricas técnicas.

    [§ 4.1] · 10 min · Capa: Aplicaciones

  4. Medir el impacto de la IA generativa

    Antes de ampliar o recortar una iniciativa de IA generativa, medir su impacto con métricas acordadas de antemano y revisarlas de forma continua, en lugar de discutir con cifras sueltas que cada área recoge a su manera.

    [§ 4.1] · 8 min · Capa: Aplicaciones

  5. IA segura: SAIF y herramientas de seguridad

    Proteger la IA en todo el ciclo de vida de ML, de los datos y el entrenamiento al despliegue y la gestión, con un marco estandarizado como SAIF y controles gestionados de plataforma, en lugar de herramientas caseras por equipo.

    [§ 4.2] · 12 min · Capa: Infraestructura

  6. Transparencia, explicabilidad y responsabilidad

    Distinguir qué falta en un sistema de IA cuando alguien pide cuentas: saber que hay IA y qué hace (transparencia), entender un resultado concreto (explicabilidad) o saber quién responde de él (responsabilidad).

    [§ 4.3] · 8 min · Capa: Aplicaciones

  7. IA responsable: privacidad, equidad y AI Principles

    Gobernar el uso responsable de la IA generativa eligiendo entre anonimización y seudonimización según haya que recuperar la identidad, con supervisión humana y equidad. Como ampliación, añade una marca de agua imperceptible al contenido generado con IA de Google.

    [§ 4.3] · 12 min · Capa: Modelos

SynthID[Ampliación]

Tecnología de Google DeepMind que inserta una marca de agua digital imperceptible en el contenido generado con modelos de IA de Google, ya sean imágenes, audio, texto o vídeo, y permite detectarla después para identificar ese contenido como generado.

Ficha de SynthID