Nvidia enfrentó cierta resistencia cuando uno de los bancos más grandes del mundo tuvo dificultades para adoptar su software empresarial de inteligencia artificial, lo que indica lo difícil que puede ser para empresas grandes y fuertemente reguladas adoptar 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 hilo de correo electrónico interno de noviembre visto por Business Insider.
El gigante de los chips vendió su «AI Factory», un conjunto completo de chips y software diseñados para construir, entrenar y operar sistemas de IA a gran escala, a grandes empresas.
Bank of America le dijo a Nvidia que estaba teniendo problemas para instalarlo, según el hilo del correo electrónico. El intercambio revela que, si bien las empresas se apresuran a comprar infraestructura de IA, los obstáculos operativos y regulatorios están dificultando mucho la implementación, un desafío clave para Nvidia a medida que se expande desde la venta de chips hasta el software empresarial. Sobre el tema, los ejecutivos de Nvidia también discutieron cómo podrían colaborar mejor con los clientes al utilizar productos de inteligencia artificial.
«Nos vendisteis un coche de carreras de Fórmula 1», informó al banco uno de los ejecutivos de Nvidia, comparando la fábrica de IA con un coche de carreras, «y ahora tenéis que ayudarnos, como mecánicos locales, a conducir 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 sólo debe vender» hardware AI Factory, sino también proporcionar una solución de software para que los clientes empresariales tengan éxito.
La brecha entre la compra de infraestructura y la implementación real de la IA es común en todas las industrias, dijo Rumman Chowdhury, quien asesora a las empresas sobre IA responsable.
«Comprar GPU o firmar un contrato en la nube es una decisión empresarial, e implementar la IA es un cambio institucional», dijo a Business Insider. «Es mucho más fácil aprobar una partida presupuestaria que rediseñar los procesos de trabajo, volver a capacitar a los equipos y reescribir los procesos de gestión».
Falta de “habilidades MLOps”.
Al resumir la reunión con Bank of America, el primer 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 del mundo real.
Ese ejecutivo agregó que Bank of America no cree que el software empresarial de inteligencia artificial de Nvidia esté «listo para su industria bancaria altamente regulada».
El ejecutivo también señaló otras preocupaciones, incluidos los requisitos de seguridad y gobernanza del Bank of America, como documentar y respaldar las brechas de aire, aislando sistemas de otras redes para mejorar la seguridad. Destacaron los desafíos que enfrenta el banco al respaldar múltiples modelos de inteligencia artificial y sistemas de software para satisfacer diferentes necesidades.
El vicepresidente de Nvidia, Ian Buck, saltó al hilo e indicó cómo los altos ejecutivos del gigante de los chips pueden intervenir cuando surgen las preocupaciones de los clientes.
«Parece que necesitan ayuda y/o nuestro producto no funciona», escribió Buck.
Las luchas de Bank of America se hacen eco de problemas anteriores con los esfuerzos de desarrollo 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 a la adopción de la inteligencia artificial no son exclusivas del sector bancario; están muy extendidos en los sectores. Si bien los bancos han utilizado durante mucho tiempo la inteligencia artificial para tareas como decisiones crediticias, pueden ser los primeros en tener problemas con el tamaño 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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