En 2026, las organizaciones del sector notorio se enfrentarán a una presión cada vez anciano para implementar la IA de forma eficaz y segura. Con este importante cambio activo, las organizaciones del sector notorio están explorando cómo implementar estas herramientas nuevas e innovadoras, todo interiormente de sus estructuras de gobernanza existentes. La industria en su conjunto enfrenta presupuestos más ajustados y una anciano supervisión, mientras equilibra la presión para modernizarse y colaborar entre departamentos e impulsar el impacto de la representación.
El ritmo del cambio seguirá acelerándose. «Reconozca la velocidad de esto. Hace tres abriles, nadie había aurícula susurrar de ChatGPT o de la IA generativa», dice Stephen Moon, director de tecnología del sector notorio integral de Snowflake. «Tenemos que ser conscientes de lo que sucederá interiormente de 12, 18 o 24 meses, porque va a cambiar».
Aquí hay tres predicciones esencia para las organizaciones del sector notorio en el próximo año:
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La interoperabilidad semántica y de datos será necesaria para que la implementación de la IA agregue valencia.
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La supervisión y la transparencia basadas en resultados se convertirán en la norma.
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La asimilación de la IA se trasladará a enclaves seguros y gobernados.
Predicción 1: los datos listos para la IA serán fundamentales para una implementación eficaz de la IA
Los presupuestos siguen siendo ajustados, por lo que será aún más importante centrarse en usar las capacidades de IA que respaldan el trabajo de representación crítica. Las organizaciones se ven presionadas a utilizar métricas compartidas entre varios departamentos para mostrar cómo respaldan su representación. Este crónica de métricas afectará directamente cómo se financian las subvenciones y qué programas se priorizan.
Todo eso comienza con los datos. “Preparar los datos para la IA es lo más importante”, afirma Moon. “En el gobierno, si hay datos aislados, es importante conservarlos y prepararlos para la IA, haciéndolos más valiosos, de modo que los grandes modelos de idioma puedan obtener a ellos de forma segura (interoperabilidad de datos) y comprenderlos (interoperabilidad semántica).
Los datos y la interoperabilidad semántica pasan de ser poco “conveniente de tener” en las organizaciones del sector notorio a ser un requisito que proporciona valencia empresarial. “Si le hago una pregunta a un maniquí, quiero una respuesta confiable”, dice Moon. «Cuando decimos ‘preparar los datos para la IA’, queremos que ese proceso de conexión proporcione datos de reincorporación calidad que podamos devolver a los modelos de IA para crear respuestas para el adjudicatario final».
En 2026, se retraso que las agencias utilicen productos de datos compartidos y desarrollen definiciones y métricas de éxito coherentes, todo lo cual les permitirá retornar a cumplir su representación. Están pasando de intercambios de datos punto a punto a productos de datos gobernados y en vivo.
Durante los últimos abriles, las organizaciones han estado en modo empírico. “Ahora estamos empezando a ver que la parentela pregunta: ‘¿Qué es este piloto? ¿Tenemos una crencha de visión clara alrededor de la producción?’”, dice Moon. Los líderes del sector notorio buscan iniciativas de IA que proporcionen el anciano valencia a la estructura y tengan una crencha de visión clara para permitir la calidad de la producción.
Predicción 2: La supervisión basada en resultados y la transparencia en tiempo vivo se convertirán en la norma
Las organizaciones del sector notorio están luchando por encontrar la modo de equilibrar la innovación en IA con las restricciones presupuestarias y el cumplimiento de la IA con los obstáculos de seguridad. Los órganos de supervisión organizacional quieren asimilar qué modelos de IA se utilizan, qué datos se aprovechan en esos modelos y en qué decisiones están influyendo. Para impulsar la eficiencia operativa y la transparencia al implementar iniciativas de IA, las organizaciones están avanzando alrededor de un mejor utilización de la infraestructura compartida.
«Tus fortuna son limitados, por lo que no puedes hacerlo todo», dice Moon. «Elija proyectos en función del retorno de esa inversión. Cuando trabaje con socios tecnológicos, asegúrese de que tengan una forma de evaluar el probable retorno de esa inversión. Todos están bajo presión para usar IA, pero eso no significa que los fortuna estén disponibles para todos. Hay compensaciones: impacto bajo frente a suspensión. Se manejo de la representación y de lo que tendrá anciano impacto».
Los órganos de supervisión y los líderes querrán visiones vivas y reproducibles de los resultados de los programas y respuestas más rápidas a las preguntas de supervisión. Los líderes deben preguntarse qué proyectos respaldan su representación y tomar decisiones sobre el plan basándose en lo que tendrá impacto tanto desde el punto de sagacidad del impacto técnico como del impacto empresarial.
Predicción 3: la asimilación de la IA se trasladará a enclaves seguros y gobernados
Los estándares de IA y los requisitos de seguridad en rápida progreso remodelarán las arquitecturas de IA del sector notorio. En punto de una experimentación abierta, las organizaciones implementarán IA de dominio específico y tira para la representación, incluidos agentes de IA que aumenten la productividad de los empleados. Quieren priorizar “enclaves de IA” seguros que respalden la gobernanza, los controles humanos y el cumplimiento a escalera.
Existe una anciano presión para los impulsores de políticas y seguridad, incluidas las reglas centralizadas de IA. Sin retención, “la gobernanza es interesante porque la IA está cambiando rápidamente”, afirma Moon. «No se puede crear una política hoy y (esperar) revisarla cinco abriles posteriormente».
El dinamismo de la industria es importante para los modelos de gobernanza y seguridad. Las organizaciones del sector notorio pueden colaborar para acelerar la asimilación segura de la IA. El miedo no puede frenar a las organizaciones. «En algún momento tendrás que designar una plataforma de datos o un maniquí a seguir», dice Moon. Para evitar la dependencia del proveedor, dice: «Elija un maniquí que pueda tratar con diferentes plataformas, de modo que si desea cambiar su plataforma, pueda hacerlo. Esa estancia de interoperabilidad, tanto desde un punto de sagacidad técnico como de datos, se podio entre sí».
Cómo los líderes del sector notorio deben navegar eficazmente en el panorama de la IA
Al implementar iniciativas de IA en el futuro, los líderes del sector notorio deben priorizar originar un impacto vivo para sus organizaciones. En primer punto, las organizaciones deben centrarse en los datos, porque eso es lo que impulsa el motor. Basura entra, basura sale, dice Moon. «La IA no cambia eso. Si le das mala información, regurgitará una mala respuesta. Cuanto más te concentres en la calidad, la interoperabilidad, la curación y las plataformas de datos, la IA será más útil para la representación».
Los estándares de IA están evolucionando y formalizando cómo las agencias determinan dónde pueden ejecutarse los modelos de IA y a qué datos se les permite obtener a esos modelos. Las organizaciones enfrentan la presión de subir la IA sin crear pilas personalizadas en cada sección. Trabajarán juntos para determinar enclaves seguros de IA, centralizar estándares de gobernanza e implementar agentes de IA de dominios específicos en los flujos de trabajo.
Para ser más eficaz con la implementación de la IA, “aprenda a utilizar la IA como multiplicador de fuerza”, dice Moon. «Tienes una avalancha de información que llega a ti, y es casi inmanejable clasificarla manualmente. Úsala como multiplicador de fuerza para encontrar las cosas que son importantes como complemento a tu trabajo».
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