La clave para aprovechar el poder de la IA generativa para las operaciones de TI de las universidades es integrarla de forma segura con sus propios datos . Los estudiantes y educadores pueden estar familiarizados con el uso de aplicaciones de IA generativa disponibles públicamente, como ChatGPT, que se crean y entrenan a partir de datos disponibles públicamente , en su enseñanza y aprendizaje. Pero para ver resultados operativos y personalizados, utilizar estos datos privados es esencial. 

Cuando la IA generativa genera resultados basados ​​en sus propios datos en lugar de datos disponibles públicamente, puede ser mucho más precisa y personalizada. Una plataforma como Elasticsearch ^® puede servir como un puente seguro entre los grandes modelos de lenguaje (LLM) de su elección y sus datos privados. Una vez que se establece este vínculo, se pueden habilitar muchos casos de uso según sus objetivos y prioridades. 

Juntos, Elasticsearch + IA generativa + sus datos privados pueden brindar contexto a sus datos, ayudándolo a encontrar las respuestas que necesita rápidamente . Esto se manifiesta en varias áreas de una universidad, que incluyen:

• Impulsar la productividad y la satisfacción de los empleados. Piense en cuánto tiempo pasan los empleados de la universidad simplemente buscando información , ya sean documentos, datos de estudiantes, utilización de recursos, horarios de clases o patrones y conocimientos más holísticos basados ​​en datos. Esta es información esencial que les ayuda a hacer su trabajo, pero probablemente no sea así como quieren emplear su tiempo. Cuando ingiere sus datos en Elasticsearch y los conecta a una aplicación generativa, puede reducir significativamente el tiempo que antes dedicaba a buscar manualmente en las profundidades de su intranet y unidades compartidas. La IA generativa también puede ayudar a automatizar los flujos de trabajo de TI y crear documentación sobre procesos y eventos.
• Personalización de los servicios de soporte digital. Además del personal interno, las universidades tienen grandes volúmenes de estudiantes, educadores y futuros estudiantes y padres que navegan por sus propiedades digitales externas para obtener información sobre el proceso de solicitud, el catálogo de cursos, las instrucciones de inscripción, la ayuda financiera, los horarios deportivos y más. Habilitar capacidades de IA generativa con los datos de su universidad puede mostrar información detallada adaptada a audiencias o solicitudes específicas, lo que aumenta la probabilidad de que las partes interesadas encuentren lo que necesitan rápidamente (y reduce el trabajo de sus equipos de soporte).
• Seguimiento y asignación estratégica de recursos. Utilizando sus datos y la IA generativa, puede detectar y visualizar patrones de datos en toda su universidad, rastreando cosas como cómo se utilizan los espacios físicos, la utilización de recursos de dispositivos IoT, conexiones de aprendizaje virtual y más. Estos datos agregados pueden permitir que las personas adecuadas tomen las decisiones correctas en tiempo real, lo que en última instancia conducirá a una asignación de recursos más estratégica e informada.
• Racionalización de la ciberseguridad. Las universidades también pueden utilizar la IA generativa con fines de ciberseguridad. Los equipos de seguridad pueden habilitar Elastic ^® AI Assistant para obtener ayuda personalizada en tareas como investigación de alertas, respuesta a incidentes y generación de consultas. Elastic AI Assistant ofrece a los usuarios mensajes recomendados y prediseñados, así como un contexto específico para los LLM.

Ahora que la IA generativa está arrasando en el mundo, es fácil dejarse llevar por las posibilidades y más difícil dar pasos concretos para convertir las posibilidades en acción. Mientras busca implementar IA generativa en la pila tecnológica de su universidad, un buen lugar para comenzar es trabajar un poco en la preparación de sus datos. 

McKinsey, una empresa de estrategia tecnológica global, publicó recientemente una nueva guía de IA generativa , que ofrece información práctica para los líderes interesados ​​en comenzar con la IA generativa. McKinsey recomienda que los CIO, CDO y CTO se concentren juntos en tres pasos, los cuales se pueden lograr con la plataforma Elasticsearch.

Como ocurre con muchos aspectos de la modernización de TI y el aumento de procesos, los grandes cambios comienzan con los datos. El equipo de McKinsey sugiere que antes de implementar la IA generativa en su entorno tecnológico, los líderes tecnológicos deberían “categorizar y organizar los datos para que puedan ser utilizados por modelos de IA generativa. Los líderes tecnológicos necesitarán desarrollar una arquitectura de datos integral que abarque fuentes de datos tanto estructuradas como no estructuradas. Esto requiere implementar estándares y directrices para optimizar los datos para el uso de IA generativa”.

Elasticsearch es una plataforma de datos unificada que puede ingerir todo tipo de datos y correlacionarlos para consultas, análisis y visualización integrados. Una vez que sus datos estén en la plataforma, puede usar API para conectarlos a su LLM de elección y aprovechar los beneficios de la IA generativa además de sus datos privados.

Además, McKinsey aconseja a los líderes tecnológicos que se aseguren de que sus sistemas puedan escalar para manejar volúmenes de datos cada vez mayores que inevitablemente vienen con la implementación de IA generativa. 

Esta es otra área en la que contar con una plataforma potente como Elasticsearch puede proporcionar una base sólida. Elastic trabaja regularmente con organizaciones que manejan petabytes de datos, impulsando el panel de Monitoreo y Diagnóstico Continuo (CDM) del gobierno de EE. UU. que recopila datos de cientos de agencias federales, así como de algunas de las supercomputadoras más grandes del mundo .

La tercera prioridad de McKinsey para los líderes tecnológicos que avanzan hacia la IA generativa es "priorizar el desarrollo de canales de datos para conectar modelos de IA generativa a fuentes de datos relevantes que proporcionen 'comprensión contextual'". Uno de estos enfoques es el uso de bases de datos vectoriales . 

Una vez más, la plataforma Elasticsearch es intrínsecamente adecuada para ayudar en este caso, dada la tecnología de búsqueda vectorial. La búsqueda vectorial de Elastic aprovecha el aprendizaje automático (ML) para capturar el significado y el contexto de datos no estructurados, como texto e imágenes, y luego los transforma en una representación numérica. La búsqueda vectorial permite a los usuarios buscar por lo que quieren decir, sin conocer una palabra clave exacta, y ofrece respuestas basadas en búsquedas por similitudes . Esta flexibilidad aumenta la precisión y relevancia cuando se aplica a aplicaciones de IA generativa.