¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que se centra en la creación de algoritmos y modelos que generan contenido nuevo, como texto, fotos, códigos, videos, representaciones 3D, música y mucho más, imitando procesos creativos similares a los humanos.
Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un modelo fundamental, un componente de la IA generativa que ha sido entrenado con grandes cantidades de datos de texto y se especializa en generar texto similar al humano al predecir la siguiente palabra en una secuencia. La IA generativa utiliza LLM para crear contenido o resultados diversos y novedosos, desde responder consultas hasta elaborar narrativas o ensayos, en función de los datos de entrada.
¿Qué es la IA generativa versus la IA?
A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que se basan en programación basada en reglas o instrucciones explícitas para predecir, clasificar datos y automatizar tareas, la IA generativa aprovecha técnicas de aprendizaje profundo, en concreto las redes neuronales, para permitir que las máquinas aprendan patrones y estructuras dentro de los datos y utilicen ese conocimiento para generar. productos novedosos y contextualmente relevantes de forma autónoma; es decir, sin programación explícita.
¿Es el aprendizaje profundo lo mismo que la IA generativa?
No. La IA generativa no es sinónimo de aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se centra en el uso de redes neuronales artificiales con múltiples capas (redes neuronales profundas) para aprender y representar datos. La IA generativa puede emplear técnicas de aprendizaje profundo para crear modelos generativos, pero el aprendizaje profundo abarca una gama más amplia de aplicaciones más allá de la generación de contenido. La IA generativa está especializada en la creación de contenidos.
¿Fue la IA generativa la tecnología de consumo más rápidamente adoptada de la historia?
Sí. La IA generativa puede responder consultas y generar respuestas de texto basadas en lenguaje conversacional y proporcionar respuestas legibles, y ahora se utiliza el procesamiento del lenguaje natural tanto para la entrada como para la salida. Esto hace que la IA generativa sea muy accesible y receptiva a las interacciones humanas.
Esto puede explicar la democratización de la IA generativa. Cuando OpenAI lanzó su chatbot, ChatGPT, a finales de 2022, 100 millones de personas lo utilizaron en los primeros meses. Esta fue la adopción más rápida de una tecnología de consumo de la historia. Ahora, empresas de todo el mundo están implementando herramientas de IA de nueva generación.
¿Para qué se utiliza la IA generativa?
La IA generativa es un avance significativo en la forma en que se puede utilizar la inteligencia artificial (IA), con el potencial de alterar industrias y sectores económicos en todo el mundo. Al utilizar la IA generativa, las organizaciones preparadas para el futuro tienen la capacidad de aprovechar el uso de algoritmos sofisticados y el aprendizaje automático (machine learning) para alcanzar nuevos niveles de ventaja competitiva.
¿Cuáles son los beneficios de utilizar IA generativa?
Las organizaciones que evalúan cómo adoptar la IA generativa de manera viable pueden respaldar múltiples casos de uso en toda su organización y lograr resultados tangibles para el negocio como los que siguen:
- Ofrecer conocimientos más completos a un ritmo más rápido para fundamentar una toma de decisiones estratégicas más eficaz
- Mejorar y acelerar la experiencia de comercialización
- Incrementar la agilidad, la creatividad, la calidad y la productividad en el desarrollo de software.
- Mejorar el compromiso de los empleados mediante la creación de una experiencia más personalizada y sencilla en el reclutamiento, la incorporación y el desarrollo, incluida la orientación del personal, la asistencia con la administración y la aceleración del aprendizaje.
- Acelerar la resolución de problemas complejos modelando y prescribiendo resultados óptimos
- Simplificar y acelerar la prestación de asesoramiento de expertos, donde los usuarios necesitan interactuar con especialistas para recibir evaluación u orientación.
- Transformar la experiencia del cliente y potenciar el marketing y las ventas
¿Qué industrias ya utilizan la IA generativa?
Las industrias que ya utilizan la IA generativa son, entre otras, agricultura; automoción; servicios financieros y gestión patrimonial; seguros; atención sanitaria, industria y productos farmacéuticos; fabricación; y marketing y ventas.
¿Cómo pueden las empresas utilizar la IA generativa?
Imagínate embarcarte en una gran expedición, donde el terreno cambia constantemente y el mapa que tienes se vuelve a dibujar para revelar destinos nuevos y emocionantes.
Así es como se está desarrollando la IA generativa, poniendo a nuestro alcance un potencial ilimitado, democratizando el acceso a conocimientos y habilidades, y sentando las bases para que surjan nuevas cadenas de valor como las siguientes
Asociaciones construidas con propósito
Es probable que la IA generativa tenga un impacto significativo en la forma en que las empresas colaboran y se asocian. Aunque aumentará la competencia por sacar al mercado soluciones novedosas, habrá razones de peso para que las empresas aúnen recursos y conocimientos para crear soluciones de IA más sólidas que aborden un objetivo específico.
Procesos que alguna vez fueron rígidos y ahora dinámicos
Hoy la mayoría de los esfuerzos de automatización de procesos de negocio utilizan algoritmos de aprendizaje automático clásicos para automatizar procesos estáticos y predefinidos. Si bien permiten la velocidad, la simplificación y la personalización de los procesos, estos modelos dependen en gran medida de los datos etiquetados y de la experiencia humana.
La IA generativa supone un cambio sísmico hacia operaciones de negocio dinámicas, basadas en los datos, ya que puede simular y generar innumerables escenarios en tiempo real, utilizando su capacidad de aprender y crear.
Los nuevos niveles de flexibilidad y velocidad permitirán a las compañías optimizar los flujos de trabajo en muchos aspectos operativos, desde la gestión de la cadena de suministro y la previsión de ventas a la gestión de la relación con el cliente.
Es más, dado que la IA generativa crea contenido nuevo, ahora se puede utilizar para una variedad de funciones de negocio, incluidas las de clasificar, editar, responder preguntas, resumir y redactar contenido nuevo. Produce resultados en el mismo medio en el que se le solicita. Aquí hay unos ejemplos :
- Procesamiento inteligente de documentos: permite a las organizaciones analizar y extraer información valiosa de documentos no estructurados, incluidos formularios, correos electrónicos, contratos y hojas de cálculo.
- Escribir código: la IA generativa ahora puede ayudar a los programadores a trabajar, en algunos casos, al doble de su velocidad anterior. Automatiza tareas repetitivas y sugiere código utilizando herramientas como GitHubCopilot. Puede recomendar modificaciones de código para mejorar el rendimiento.
- Complementar el trabajo humano: aumentar el rendimiento y la productividad de agentes, periodistas, profesionales de relaciones públicas y marketing o profesionales sanitarios, en lugar de reemplazarlos.
- Asistente personal: puede actuar como un asistente virtual inteligente, ayudando a los trabajadores del conocimiento a ampliar su capacidad y analizar su trabajo, desde la transcripción de reuniones hasta el desarrollo de presentaciones.
- Detectar imprecisiones: la IA generativa puede detectar problemas con texto, imágenes, código y, de hecho, todas las formas de contenido en las que ha sido entrenada. También puede señalar sesgos y prejuicios sociales en el contenido generado por humanos que los trabajadores tal vez ni siquiera sepan que tienen.
Priorizar la IA responsable
De los algoritmos con sesgos a los problemas de seguridad, las compañías se enfrentan a una nueva frontera de dilemas éticos, desde cómo garantizar que los sistemas de IA son justos y no tienen sesgos a evitar que se usen con fines nocivos o asegurar que son transparentes. No abordar los algoritmos con sesgos, las vulneraciones de privacidad y la toma de decisiones éticas por sistemas autónomos puede desencadenar un torrente de consecuencias. Abrazar el lado ético de la IA no es una opción, sino un imperativo.
Cognizant cree que la tecnología, incluida la IA generativa, está diseñada para trabajar con las personas, no para reemplazarlas. Como afirma el CEO de Cognizant, Ravi Kumar S, “la imaginación y el ingenio humanos serán la fuente del trabajo humano de forma indefinida". Asumimos una gran responsabilidad por el comportamiento ético que involucra la IA generativa y buscamos encontrar problemas mediante el descubrimiento de casos de uso, identificando problemas urgentes interdisciplinarios que se adapten mejor a la tecnología de IA.
