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En este artículo se proporciona información general ejecutiva sobre las soluciones de inteligencia artificial de Microsoft y ayuda a los responsables de la toma de decisiones a determinar cómo su organización debe adoptar la inteligencia artificial.
Las organizaciones están invirtiendo en inteligencia artificial para crear valor empresarial. El desafío es determinar dónde la inteligencia artificial puede ofrecer valor y si ese valor justifica la inversión. Sin una estrategia clara, los equipos pueden experimentar sin generar suficiente valor y la inversión en inteligencia artificial se puede fragmentar.
Las soluciones de inteligencia artificial de Microsoft abordan diferentes necesidades empresariales y proporcionan diferentes niveles de personalización. Este intervalo ofrece a las organizaciones opciones para alinear las inversiones en inteligencia artificial con el valor que esperan lograr.
Resultado: Esta guía ayuda a los responsables de la toma de decisiones a establecer la base para la adopción de la inteligencia artificial y determinar dónde debe invertir su organización.
Árbol de decisión de IA y arquitecturas
1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) usa algoritmos para analizar datos y generar resultados. Muchos modelos de inteligencia artificial aprenden patrones de datos existentes y usan esos patrones para procesar información nueva y generar resultados. Por lo general, las funcionalidades de inteligencia artificial se dividen en tres áreas generales:
Inteligencia artificial tradicional (no generativa): analiza los datos y genera resultados para un propósito definido, como realizar predicciones, clasificar información y detectar anomalías.
Inteligencia artificial generativa: crea contenido o respuestas nuevos en función de la solicitud y el contexto disponible de un usuario. Entre los usos comunes se incluyen la redacción de contenido, la respuesta a preguntas, el resumen de información, la generación de código y la asistencia a los empleados con su trabajo.
Inteligencia artificial agente: usa modelos de IA con instrucciones y herramientas para llevar a cabo un objetivo y realizar tareas. Los agentes pueden interpretar las solicitudes, determinar qué hacer y usar sistemas conectados para realizar acciones dentro de los permisos y controles definidos.
Estos tipos pueden funcionar juntos. Por ejemplo, un agente podría usar ia generativa para interpretar una solicitud y una inteligencia artificial tradicional para realizar una predicción antes de realizar una acción autorizada. Por lo tanto, la decisión empresarial no es simplemente si se debe adoptar la inteligencia artificial. Es ahí donde la IA puede crear valor y dónde se determina qué nivel de capacidad es adecuado para cada caso de uso.
2. Fundamentos de la adopción de la inteligencia artificial
¿Qué debe hacer primero el liderazgo? La adopción exitosa de la inteligencia artificial requiere más que seleccionar la tecnología adecuada. Los líderes deben crear las condiciones organizativas que permitan a los equipos usar la inteligencia artificial de forma productiva y responsable. Comience con tres acciones:
Liderar la adopción de la inteligencia artificial: ¿Cómo deben los líderes guiar la adopción de la inteligencia artificial? La adopción de la inteligencia artificial funciona mejor cuando los líderes ejecutivos establecen una dirección común para la organización. Los líderes deben definir los resultados empresariales que se espera que la inteligencia artificial apoye y proporcionar un patrocinio visible para esas prioridades. Una estrategia o declaración de principios de inteligencia artificial debe documentar las prioridades organizativas y los derechos de decisión. También debe definir cómo mide la organización el valor de las inversiones en inteligencia artificial.
Centralizar la gobernanza de la IA: ¿Qué debemos centralizar? La IA genera decisiones de gobernanza que se aplican en toda la organización. Las organizaciones exitosas establecen una responsabilidad centralizada para las directivas y normas de IA en toda la organización. Una función de gobernanza central, como un Centro de excelencia de inteligencia artificial, puede definir los requisitos de inteligencia artificial responsable y los límites comunes. Después, los grupos empresariales pueden perseguir oportunidades de inteligencia artificial dentro de esos límites. Consulte Políticas de IA responsable.
Acceso del personal: ¿Quién debe tener acceso a la inteligencia artificial? El acceso amplio a las funcionalidades de inteligencia artificial aprobadas puede ayudar a las organizaciones a identificar usos valiosos para la inteligencia artificial y crear experiencia organizativa. Los empleados comprenden los procesos empresariales que realizan todos los días y pueden identificar oportunidades en las que la inteligencia artificial podría mejorar su trabajo. Las organizaciones deben emparejar el acceso con formación para que los empleados comprendan cómo usar las funcionalidades de inteligencia artificial aprobadas de forma eficaz y responsable.
3. ¿Qué inteligencia artificial deberíamos usar?
¿Qué soluciones de inteligencia artificial debemos poner a disposición de los usuarios? Las organizaciones suelen adoptar la inteligencia artificial con dos propósitos generales:
Mejorar la eficacia individual: la inteligencia artificial ayuda a los empleados a completar el trabajo de forma más eficaz a través de funcionalidades como la redacción, la investigación, la preparación de reuniones y la búsqueda de información.
Automatizar la funcionalidad empresarial: la IA ayuda a las organizaciones a ampliar o automatizar la funcionalidad empresarial mediante capacidades como los agentes, la previsión y el apoyo a la toma de decisiones.
Microsoft proporciona soluciones para ambos fines. Las organizaciones deben aprobar la solución que satisfaga sus requisitos con la menor responsabilidad operativa. Por lo general, una mayor personalización requiere aptitudes más especializadas y una mayor responsabilidad operativa. Utilice el árbol de decisión de IA de Microsoft.
3.1 Mejorar la eficiencia individual
¿Desea mejorar la eficiencia individual? Si el objetivo es mejorar cómo trabajan los empleados, identifique dónde necesita ayuda. Microsoft proporciona experiencias de inteligencia artificial que pueden admitir a los empleados de toda la organización, dentro de productos específicos o dentro de roles específicos.
| Solución de IA | Cuándo usarlo | Principales factores de coste |
|---|---|---|
| Microsoft Copilot | Úselo cuando necesite mejorar la eficacia individual en toda la organización con inteligencia artificial fundamentada en el trabajo y el contexto web. | Licencia |
| Copilots y agentes integrados en el producto | Cuando necesite ayuda para la productividad de la inteligencia artificial en GitHub, Power Apps, Power BI, Dynamics 365, Power Automate, Microsoft Fabric, Microsoft Entra y Azure. | Suscripción al producto base o suscripción incluida |
| Copilots y agentes basados en roles | Cuando necesite ayuda específica del rol para seguridad, agente de ventas, servicio y agente financiero. | Con licencia o incluido |
| Copilot Chat | Úselo cuando necesite un chat seguro de inteligencia artificial con base principalmente en datos web y no necesite la experiencia completa con licencia de Microsoft Copilot. | Free |
3.2 Automatizar la funcionalidad empresarial
¿Desea automatizar la funcionalidad empresarial? Si el objetivo es aumentar o automatizar los procesos empresariales, elija la solución de inteligencia artificial que proporcione el nivel de personalización necesario con la responsabilidad operativa más baja.
3.2.1 IA en plataformas SaaS
¿Desea que las plataformas de desarrollo de IA de SaaS (de código bajo y sin código) estén disponibles? Las plataformas SaaS y de poco código reducen el esfuerzo técnico necesario para crear funcionalidades de inteligencia artificial. Comience con estas opciones de IA cuando proporcionen suficiente personalización para la necesidad empresarial. Microsoft Copilot Studio proporciona una plataforma administrada para crear agentes y conectarlos a los datos y sistemas de la organización.
| Solución de IA | Cuándo usarlo | Principales factores de coste |
|---|---|---|
| Herramientas de extensibilidad para Microsoft Copilot | Úselo cuando la organización use Microsoft Copilot y necesite personalizarlo con conocimientos y agentes especializados. | Licencias y uso medido de Microsoft Copilot |
| Microsoft Copilot Studio | Úselo cuando necesite una plataforma SaaS administrada para crear e implementar agentes con poco código o desarrollo en lenguaje natural. | Créditos basados en el uso del agente |
3.2.2 IA en plataformas de Azure (PaaS)
¿Desea crear inteligencia artificial con las soluciones de plataforma como servicio de Azure? Las plataformas administradas de Azure AI proporcionan una mayor personalización que el desarrollo de SaaS sin necesidad de que las organizaciones administren directamente la infraestructura de proceso subyacente. Use este enfoque cuando las funcionalidades de SaaS no proporcionan suficiente control sobre los modelos, la lógica de aplicaciones, la integración de datos o el desarrollo de inteligencia artificial.
| Solución de IA | Cuándo usarlo | Principales factores de coste |
|---|---|---|
| Microsoft Foundry | Use cuando necesite una plataforma de Azure administrada para crear aplicaciones y agentes de IA personalizados. | Uso del modelo y otro uso de herramientas |
| Microsoft Fabric | Úselo cuando necesite entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en Microsoft Fabric y su organización ya usa Fabric para sus datos y análisis. | Cómputo (capacidad), almacenamiento, replicación |
| Azure Machine Learning | Úselo cuando necesite entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en Azure con sus propios datos. | Recursos de proceso y componentes de apoyo, como el almacenamiento y la transferencia de datos |
| Azure Container Apps con compatibilidad con GPU sin servidor | Úsalos cuando necesites ejecutar inferencias de IA o modelos pequeños en recursos de proceso con GPU sin tener que administrar máquinas virtuales con GPU. | Cómputo y componentes auxiliares, como el uso del modelo, el almacenamiento y la transferencia de datos |
3.2.3 IA en la infraestructura de Azure
La infraestructura de Azure no debe ser el enfoque predeterminado para la adopción de la inteligencia artificial. Utiliza plataformas de IA administradas cuando cumplan los requisitos empresariales y técnicos. La infraestructura de Azure es adecuada cuando la organización requiere control sobre modelos o entornos en tiempo de ejecución que las plataformas administradas no pueden proporcionar. También puede admitir requisitos especializados de rendimiento o cumplimiento. Las organizaciones que eligen este enfoque deben prever una mayor especialización técnica y una responsabilidad operativa continua.
| Solución de IA | Cuándo usarlo | Principales factores de coste |
|---|---|---|
| AI en la infraestructura de Azure | Úselo cuando necesite traer sus propios modelos o entornos de ejecución de inteligencia artificial para Azure y necesite el nivel de control que las plataformas administradas de inteligencia artificial no proporcionan. | Cómputo y componentes auxiliares, como el uso del modelo, el almacenamiento y la transferencia de datos |
4. Cómo preparar una base de datos para la IA
¿Cómo deben los datos respaldar la IA? La inteligencia artificial no requiere que las organizaciones creen una estrategia de datos completamente nueva antes de que comience la adopción. Las funcionalidades de datos necesarias dependen de las soluciones de inteligencia artificial y de los casos de uso que adopta la organización. Identifica los datos de la organización que requiere cada capacidad de IA y asegúrate de que puedes acceder a ellos de forma segura y administrarlos adecuadamente. Para obtener instrucciones, consulte Plataforma de datos unificada para inteligencia artificial y análisis.
5. Adopción de la inteligencia artificial
Microsoft Cloud Adoption Framework proporciona una ruta estructurada y puede destilarla en pasos para la adopción de la inteligencia artificial. Cada paso se basa en el anterior.
- Planificación de la IA: Convierta los casos de uso de IA en un plan para trasladarlos a producción.
- Preparado para la IA: Descubre cómo encajan las cargas de trabajo de IA en tu zona de aterrizaje de Azure y determina si es necesario modificar tu arquitectura o tu gobernanza.
- Gobernanza, seguridad y administración de la IA: Establece estándares para la gobernanza, la seguridad y la administración de las cargas de trabajo de IA.