Nvidia ha enfrentado cierta resistencia mientras uno de los bancos más grandes del mundo ha tenido dificultades para adoptar su software de inteligencia artificial empresarial, lo que indica lo difícil que puede ser para las grandes empresas altamente reguladas utilizar tecnología de punta.
Los ejecutivos de ventas de Nvidia resumieron las conversaciones con clientes clave, incluido Bank of America, después de una conferencia a finales del año pasado, según un correo electrónico interno de noviembre revisado por Business Insider.
El gigante de los chips está vendiendo su «Fábrica de Inteligencia Artificial», un conjunto completo de chips y software diseñados para construir, entrenar y ejecutar grandes sistemas de inteligencia artificial, a grandes empresas.
Bank of America le dijo a Nvidia que estaba teniendo problemas con la implementación, según el correo electrónico. El intercambio revela que, si bien las empresas se apresuran a comprar infraestructura de inteligencia artificial, los obstáculos operativos y regulatorios hacen que su implementación sea mucho más difícil, un desafío clave para Nvidia a medida que pasa de vender chips a software empresarial. En este hilo, los ejecutivos de Nvidia también discutieron cómo pueden trabajar mejor con los clientes en el uso de sus productos de inteligencia artificial.
«Nos vendiste un coche de carreras de Fórmula 1», dijo el director general de Nvidia en el banco, comparando la fábrica de IA con un coche de carreras, «¡y ahora tienes que ayudarnos mientras los mecánicos locales conducen el coche de carreras!»
Bank of America declinó hacer comentarios. Nvidia no respondió a la solicitud de comentarios de Business Insider.
Otro ejecutivo respondió más tarde que Nvidia «no puede simplemente vender» hardware AI Factory, sino que debe proporcionar una solución de software para ayudar a los usuarios empresariales a tener éxito.
La brecha entre la compra de infraestructura y la implementación real de la IA es común en todas las industrias, afirmó Rumman Chowdhury, que asesora a las empresas sobre inteligencia artificial responsable.
«Comprar una GPU o firmar un contrato en la nube es una decisión empresarial; implementar la IA es un cambio institucional», dijo a Business Insider. «Es mucho más fácil aprobar una línea presupuestaria que reorganizar los flujos de trabajo, formar equipos y reescribir los procesos de gestión».
Faltan ‘habilidades MLOps’
Al resumir la reunión con Bank of America, el primer director ejecutivo de Nvidia dijo que el banco carecía de «habilidades internas de MLOps». MLOps se refiere a operaciones de aprendizaje automático o procesos para implementar modelos de IA en casos de uso reales.
Ese ejecutivo añadió que Bank of America no cree que el software empresarial de inteligencia artificial de Nvidia esté «listo para su industria bancaria altamente regulada».
El CEO también señaló otras preocupaciones, incluidos los requisitos de seguridad y gobernanza del Bank of America, como la documentación y el soporte para una brecha de aire, aislando los sistemas de otras redes para mejorar la seguridad. Destacaron los desafíos que enfrentó el banco al respaldar múltiples modelos de inteligencia artificial y sistemas de software para satisfacer diversas necesidades.
Posteriormente, el vicepresidente de Nvidia, Ian Buck, se subió al tren y señaló cómo los altos directivos del gigante de los chips pueden intervenir cuando surgen inquietudes de los clientes.
«Parece que necesitan ayuda y/o falta nuestro producto», escribió Buck.
Las luchas de Bank of America reflejan problemas anteriores con los esfuerzos de software empresarial de Nvidia, incluida la necesidad de educar a los clientes potenciales sobre lo que es y lo que no es.
Las barreras para implementar la IA no son exclusivas de la banca; están muy extendidos en todos los sectores. Si bien los bancos tienen una larga historia de uso de IA para tareas como decisiones crediticias, pueden ser los primeros en tener problemas debido al volumen de sus datos y clientes, dijo Tom Davenport, profesor de tecnología y gestión de la información en Babson College.
«La tecnología está muy por delante de lo que los bancos individuales o la mayoría de las empresas pueden implementar rápidamente», afirmó.
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