Representants de General Motors, Zoom i IBM han explicat com les seves empreses i clients trien models d'intel·ligència artificial (IA) adaptats a les seves necessitats.

Aquest procés implica seleccionar **models predictius** que resolguin problemes concrets del negoci, utilitzant algoritmes ajustats a les dades pròpies de cada empresa. La decisió passa per validar experimentalment els models abans d’implantar-los, assegurant que s’integrin de manera eficaç amb les plataformes tecnològiques de l’empresa i siguin fàcils d’escalar i mantenir.

Les empreses valoren aspectes com la **facilitat d’ús**, la **capacitat d’integració** amb altres sistemes i la **personalització** per a sectors específics, com ofereixen plataformes com IBM Watson, Microsoft Azure o serveis d’Amazon i Google. Un cop desplegats, els models es monitoritzen per ajustar-los segons els resultats reals, millorant així la presa de decisions, optimitzant processos i aportant una avantatge competitiva sostenible.

En resum, la selecció de models d’IA requereix una anàlisi acurada de les necessitats empresarials, la validació rigorosa de les solucions i una implementació progressiva, sempre alineada amb els objectius estratègics de l’organització.