La ventaja clave de la IA generativa es su capacidad para generar nuevas ideas y soluciones.
Anteriormente vimos las oportunidades y los desafíos de la inteligencia artificial generativa: las sociedades, las empresas y los empleados tendrán que adaptarse a los avances en inteligencia artificial, probablemente más rápido de lo que le gustaría a la mayoría de los jugadores. Veamos ahora las posibilidades de la IA generativa.
Posibilidades de la IA generativa
La ventaja clave de la IA generativa es su capacidad para generar nuevas ideas y soluciones. Esto puede ser útil en una amplia variedad de áreas empresariales, desde diseño de productos, marketing y servicio al cliente hasta investigación y desarrollo.
Una vez que se entrena un modelo generativo, se puede “afinar” (fine-tuned) para un área de contenido específica. Esto da como resultado modelos especializados como BioBERT para textos biomédicos, Legal-BERT para contenido legal y CamemBERT para textos en francés, así como GPT-3 para diversas aplicaciones especializadas. BioNeMo de NVIDIA proporciona una plataforma para entrenar, construir e implementar grandes modelos de lenguaje a nivel de supercomputadoras para química generativa, proteómica y ADN/ARN.
La IA generativa también puede desarrollar ideas de marketing, incluidos eslóganes, imágenes, etc., que captan mejor la atención de los clientes objetivo. Jasper, por ejemplo, una versión de GPT-3 centrada en el marketing, puede crear blogs, publicaciones en redes sociales, contenido web, correos electrónicos de ventas y anuncios. Numerosas pequeñas empresas, así como equipos de marketing de empresas más grandes, ya utilizan Jasper para crear contenido de marketing.
Modelos de lenguaje de IA
Similar a lo que el público en general encontró con ChatGPT a fines de 2022, la IA generativa también puede responder las preguntas de los clientes por sí sola, lo que reduce significativamente los tiempos de respuesta y mejora el servicio al cliente. BlenderBot de Facebook, por ejemplo, es capaz de tener largas conversaciones con humanos teniendo en cuenta el contexto.
LaMDA, un modelo de habla conversacional de Google, es tan convincente, de hecho, que después de un tiempo uno de sus desarrolladores creyó que el chatbot tenían conciencia. Eventualmente, la IA incluso aceptó la promesa del ingeniero de convencer a sus colegas de que se trataba de una persona, y de hacer todo lo posible para tratarlo en consecuencia. Y el programador luego cumplió su promesa: cuando sus superiores no lo tomaron en serio sobre la supuesta conciencia de LaMDA, consiguió un abogado para el chatbot para que lo representara contra Google. Tengamos en cuenta que el modelo de lenguaje realmente no entiende nada, ¡solo predice palabras basadas en conversaciones anteriores!
Además de eso, GPT-3, cuyo sucesor GPT-4, muy mejorado, ya se presentó en marzo de 2023, ya había demostrado ser un desarrollador eficaz de código de programación informática: el programa Codex de GPT-3, que está especialmente capacitado para la generación de código, puede producir una variedad de diferentes lenguajes de programación basados en solo una breve descripción de una pequeña función de programa, aunque todavía no de manera impecable. En GitHub de Microsoft, existe una variante de GPT-3 para generar código llamada CoPilot. Las versiones de Codex desde principios de 2023 ya son capaces de detectar y corregir errores en su propio código, e incluso describir parcialmente lo que hace el código. Según Microsoft, el objetivo aquí no es reemplazar a los programadores humanos. Más bien, estas herramientas deberían funcionar en conjunto con los programadores para aumentar la velocidad de desarrollo.
Herramientas para la generación de imágenes, como DALL-E 2, también se están utilizando ya en publicidad. Heinz, por ejemplo, publicitó su kétchup con una imagen generada por un modelo de IA de una botella con una etiqueta similar al producto real de Heinz. Esto se basó simplemente en entrenar al modelo con una gran cantidad de fotos de botellas de kétchup Heinz. Nestlé usó una versión mejorada con IA de una pintura de Vermeer para promocionar una de sus marcas de yogur. Y Mattel está utilizando IA generativa para crear imágenes para el diseño y marketing de juguetes.
Estos ejemplos muestran: la IA generativa encontrará su camino en muchos sectores empresariales para crear nuevas ideas y soluciones, ya sea en alimentos, finanzas, manufactura, atención médica y productos farmacéuticos, o logística y transporte.
Reconocimiento de patrones y toma de decisiones
Una capacidad particular de la inteligencia artificial es el reconocimiento de patrones en grandes cantidades de datos (Big Data). Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas, evitar la asunción de riesgos y errores humanos, y aprovechar nuevas oportunidades.
En finanzas, por ejemplo, la IA es útil para detectar una amplia variedad de fraudes. Puede predecir qué prestatarios tienen más probabilidades de no pagar sus préstamos, analizar transacciones con tarjetas de crédito e identificar otras estructuras que indiquen actividad fraudulenta.
En negocios B2C como, por ejemplo, en el comercio minorista, la inteligencia artificial puede usar el reconocimiento de patrones para ayudar a mejorar los productos y servicios, crear campañas de marketing más efectivas y fortalecer la lealtad del cliente. Por ejemplo, puede determinar qué productos son más populares entre qué grupos de clientes. Puede analizar los datos de las redes sociales y predecir qué servicios tienen más probabilidades de volverse virales.
Para las empresas de camiones, la IA puede evaluar los datos de transporte y predecir qué rutas son las más eficientes – todo el mundo lo sabe gracias a Google Maps. Esto puede aumentar la eficiencia de la cadena de suministro al tiempo que reduce el impacto ambiental.
La radiología se beneficia del reconocimiento de patrones en las imágenes: los sistemas impulsados por IA pueden detectar regiones sospechosas de cáncer, aneurismas y similares, e incluso ayudar a diagnosticar enfermedades como la tuberculosis. Según las predicciones, la IA podrá realizar análisis iniciales de la mayoría de las imágenes radiológicas en un futuro próximo. Cualquier anormalidad identificada de esta manera puede ser examinada con más detalle por radiólogos humanos.
La inteligencia artificial también puede analizar los datos de los pacientes y predecir qué paciente es más probable que experimente ciertas complicaciones. Además, la IA puede detectar manifestaciones de enfermedades desconocidas, como nuevos tipos de cáncer. Todo esto permite una mejor atención al paciente y tiene potencial para reducciones significativas de costes.
Productos y servicios personalizados
Como ya se mencionó, también existen campos de aplicación en el sector financiero, el comercio electrónico o la atención médica. Por ejemplo, la inteligencia artificial generativa en la industria financiera puede crear planes financieros personalizados para los clientes en función de sus ingresos, gastos y otros datos. Esto permite a las instituciones financieras brindar a sus clientes un asesoramiento más individualizado y mejorar la lealtad de los clientes.
Las tiendas de comercio electrónico pueden recomendar productos y servicios a los clientes que se ajusten a sus necesidades individuales. Por ejemplo, una tienda de moda online puede usar IA para sugerir ropa y accesorios aún más específicos a sus clientes en función de sus compras anteriores y su comportamiento de navegación. Para los principales actores del comercio electrónico como Amazon, esta forma de uso de la IA ya forma parte de su estrategia de ventas estándar.
En la industria de la salud, la IA generativa permite planes de tratamiento personalizados para pacientes en función de su historial médico y otros datos de salud. Esto permite a los pacientes recibir una atención más personalizada y mejorar los resultados del tratamiento.
Al igual que con el uso de la inteligencia artificial, la generación automatizada de servicios personalizados también debe, por supuesto, cumplir con los requisitos legales. Especialmente en la Unión Europea, estos limitan significativamente las posibilidades de evaluación de datos personales.
Fuente:
Posibilidades de la IA generativa