CGI ha dado a conocer sus planes de invertir 1.000 millones de dólares en los próximos tres años para respaldar el crecimiento constante de sus servicios y soluciones de Inteligencia Artificial (IA).
La empresa llevará a cabo esta inversión en estrecha colaboración con clientes que buscan de manera responsable pasar de la fase de experimentación a la implementación, al mismo tiempo que aceleran la obtención de beneficios de las nuevas tecnologías de IA.
Según George D. Schindler, presidente y CEO de CGI, «durante las últimas dos décadas, CGI ha proporcionado tecnologías inteligentes de automatización e IA como parte de nuestros servicios y soluciones, en particular en nuestras soluciones propias (IP), donde podemos probar y entrenar nuevos modelos de forma rápida y segura, para luego aplicar todo ese conocimiento a toda nuestra oferta”.
Inversiones futuras de CGI
CGI tiene planes de inversión que incluyen la expansión de servicios de consultoría relacionados con la Inteligencia Artificial (IA), el uso ético y responsable de plataformas y aceleradores de IA, la promoción de la propiedad intelectual en IA, la contratación y formación global de profesionales, y la búsqueda de eficiencias en la operación.
CGI invertirá 1.000 millones de dólares en ampliar sus capacidades de IA para ayudar a los clientes a diseñar e implementar estrategias responsables y orientadas al ROI
La empresa utiliza la metodología y el marco de gestión «Uso Responsable de la IA» para abordar riesgos y oportunidades relacionados con la IA, trabajando con consultores de estrategia de TI y negocio para establecer una base sólida para la implementación de IA en las empresas. Este enfoque complementa los talleres AI Design Sprint de CGI, que han recibido elogios de los clientes en una evaluación reciente de IDC.
Según los clientes, «las fortalezas de CGI son su capacidad para llevar a cabo talleres que mejoran su concienciación sobre la IA y su valor para el negocio; aplicar metodologías y activos funcionales o específicos de la industria para resolver sus problemas; crear conjuntos de datos de calidad y fiables para el entrenamiento de modelos de IA; y proporcionar transferencia de conocimientos y formación a los equipos internos de TI y desarrollo”.
