Hacer que la IA Generativa sea procesable en la empresa
La Inteligencia Artificial Generativa es un tema de moda que ha surgido en los últimos cinco años, y el interés en torno a ella ha crecido rápidamente desde entonces. El reciente impulso hacia la IA generativa por parte de empresas como Google y Microsoft, ha aumentado aún más la atención sobre el tema. Pero para algunos, la pregunta sigue siendo, ¿qué es la IA generativa y cuál es su propósito? IA Generativa en la empresa.
IA Generativa en la empresa
En primer lugar, definamos el término:
La IA generativa se refiere a un tipo de inteligencia artificial (IA) capaz de crear nuevos datos, como imágenes, vídeos, texto y música, que nunca antes se habían visto.
Una encuesta de McKinseny de 2022 destacó que la adopción de IA se ha más que duplicado en los últimos cinco años, y la inversión en IA está aumentando rápidamente. A diferencia de otros tipos de IA que están diseñados para resolver tareas o problemas específicos, los algoritmos de IA generativa aprenden de grandes cantidades de datos y, luego, usan ese conocimiento para crear contenido nuevo que es similar a los datos de entrenamiento.
Tipos de algoritmos de IA generativa
Hay varios tipos diferentes de algoritmos de IA generativa, estos son los tres principales:
- Generative Adversial Networks (GANs) – Un tipo de red neuronal que consta de dos partes: un generador y un discriminador. El generador crea nuevos datos, mientas que el discriminador distingue entre datos reales y falsos.
- Variational Autoencoders (VAEs) – Un tipo de una red neuronal que aprende a codificar y decodificar datos en un espacio de baja dimensión, que luego se puede usar para generar nuevos datos.
- Modelos autorregresivos – Un tipo de modelo que genera nuevos datos al predecir el siguiente valor en una secuencia basada en los valores anteriores.
IA Generativa en la empresa
Ahora analicemos por qué hacer que la IA generativa sea procesable en la empresa puede ser difícil:
- Calidad y disponibilidad de datos – Los modelos de IA generativa requieren grandes cantidades de datos de alta calidad para aprender y, a menudo, es posible que los datos deban estar disponibles o ser de mejor calidad. Además, la limpieza y el preprocesamiento de los datos pueden llevar mucho tiempo y trabajo.
- Complejidad del algoritmo – Los algoritmos de IA generativa pueden ser complejos y difíciles de entender, lo que dificulta ajustar los modelos para casos de uso específicos. Encontrar el algoritmo correcto para el caso de uso dado e incluso entrenar el modelo de manera efectiva puede ser un desafío.
- Intensivo en recursos – Los modelos de IA generativa requieren recursos computacionales significativos, como hardware y software especializados. Esto puede ser costoso de adquirir y mantener, lo que dificulta que las empresas más pequeñas aprovechen esta tecnología.
- Preocupaciones éticas y legales – Los modelos de IA generativa se pueden usar para crear contenido falso, como deep fakes lo que puede generar problemas éticos y legales. Las empresas deben ser conscientes de los riesgos de la IA generativa y asegurarse de utilizarla de manera responsable.
- Falta de experiencia – La creación e implementación de modelos de IA generativa requiere experiencia en ciencia de datos, aprendizaje automático y conocimientos específicos del dominio. Encontrar y contratar personal cualificado con el conjunto de habilidades adecuado puede ser un desafío.
- Falta de integración – La integración de modelos de IA generativa con los sistemas empresariales existentes puede ser un desafío. Requiere experiencia en almacenamiento de datos, análisis de datos y herramientas de visualización para garantizar que los modelos se integren de manera efectiva.
Dicho esto, la IA generativa en la empresa tiene el potencial de generar un valor significativo en las empresas mediante la automatización de tareas, la mejora del diseño de productos y la generación de nuevas oportunidades empresariales. Si se hace bien, vale la pena exprimir el zumo.
Hacer que la IA generativa sea procesable en la empresa
Este es el proceso paso a paso que funciona cuando se trata de hacer que la IA generativa sea procesable en las empresas:
- Identificar casos de uso – Las empresas deben identificar casos de uso específicos en los que se pueda aplicar la IA generativa para crear valor. Algunos ejemplos incluyen la creación de diseños de productos, la generación de datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje automático y el desarrollo de nuevos materiales de marketing.
- Formar un equipo – Las empresas necesitan crear un equipo de expertos que estén capacitados para trabajar con IA generativa. Este equipo debe incluir científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y expertos en dominios que puedan guiar el desarrollo de modelos de IA generativa dentro de la empresa.
- Recopilar y limpiar datos – Los modelos de IA generativa requieren grandes cantidades de datos de alta calidad para aprender. Las empresas deben recopilar y limpiar datos de varias fuentes para construir modelos de IA generativos efectivos.
- Elegir los algoritmos adecuados – Hay varios algoritmos de IA generativa, y elegir el apropiado para el caso de uso es crucial. Las empresas deben considerar factores como el tipo de datos, la complejidad del problema y la disponibilidad de recursos informáticos.
- Integrar con sistemas existentes – Los modelos de IA generativa deben integrarse con los sistemas empresariales existentes para que sean procesables. Esto incluye la integración con almacenamiento de datos, análisis de datos y herramientas de visualización.
- Supervisar y optimizar – Las empresas deben supervisar y optimizar continuamente sus modelos de IA generativa para garantizar que funcionen como se espera. Esto incluye supervisar la calidad de los datos generados y optimizar los algoritmos para mejorar el desempeño.
Todas las empresas son diferentes, pero este plan de alto nivel es lo que estamos viendo que las organizaciones más impulsadas por la innovación implementan a medida que avanzan en su viaje hacia la IA generativa. Cuanto antes las empresas puedan aprovechar el poder de la IA generativa, más rápido generarán valor a través de nuevas oportunidades de negocio y mejorarán sus operaciones en general.