¿Qué es la IA generativa? ¿Cómo ayudará a impulsar la productividad empresarial?
Todo el mundo habla de IA generativa y se ha convertido en una palabra de moda omnipresente para casi todos los productos o servicios imaginables. La IA generativa pretende reemplazar a los humanos en casi todos los puestos laborales, y ya ha comenzado a hacerlo. Pero, ¿cuál es la verdad? En este artículo, vamos a entender la IA generativa sin complicaciones, y a comprender cómo impulsará la productividad.
IA generativa: definición
La inteligencia artificial generativa – IA generativa – se refiere a capacidades de inteligencia artificial que pueden crear nuevos contenidos, conocimientos y predicciones basados en patrones aprendidos de los datos de entrenamiento. A diferencia de la IA analítica, que se centra en la clasificación, recomendación y personalización, la IA generativa puede producir artefactos novedosos como texto, imágenes, vídeos, códigos, diseños, etc.
Las tecnologías clave de IA generativa incluyen:
- Modelos de procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP) como GPT-3 para generar texto similar al humano.
- Redes generativas adversarias (Generative Adversial Networks, GANs) para crear medios sintéticos como deep fakes.
- Autoencoders y variational autoencoders para generación de datos.
- Aprendizaje por refuerzo (reinforcemente learning) para la creación de contenido sin datos de entrenamiento específicos.
- Modelos de difusión para la generación de imágenes de alta fidelidad.
Cómo la IA generativa aumenta la productividad empresarial
A continuación, se ofrece información más detallada sobre cómo la IA generativa puede impulsar la productividad en cada una de esas áreas empresariales:
Creación de contenido automatizada
- GPT-4, Claude 2 y otros modelos de NLP pueden generar textos de marketing, artículos de soporte y descripciones de productos, lo que ahorra horas de esfuerzo humano.
- El contenido se puede personalizar para diferentes segmentos proporcionando algunos datos de entrada y palabras clave de muestra.
- Modelos como Claude de Anthropic pueden responder consultas de soporte directamente con respuestas similares a las humanas.
- La automatización libera a los redactores y al personal de soporte para que puedan centrarse en un trabajo más estratégico.
Aumento de datos
- Crear imágenes sintéticas para entrenar modelos de visión por ordenador aplicando transformaciones, mezclando conjuntos de datos, etc. Mejora la robustez del modelo.
- Generar datos sintéticos del comportamiento del usuario con GAN para modelar eventos raros y mejorar los sistemas de recomendación.
- Permite entrenar con menos datos del mundo real. Útil cuando los datos son escasos o están desequilibrados entre clases.
- Las técnicas de aumento de datos como SMOTE pueden ayudar a abordar el desequilibrio de clases.
Análisis predictivo
- Los pronósticos de ventas, la planificación de la demanda, etc., requieren un modelado de datos de series temporales complejos.
- Los modelos generativos pueden aprender relaciones temporales a partir de datos de series temporales y tendencias de pronóstico.
- Unos pronósticos de demanda más precisos permiten optimizar las cadenas de suministro y los niveles de inventario.
- La detección de anomalías en datos de series temporales puede detectar problemas en la fabricación, dispositivos IoT, etc.
Recomendaciones personalizadas
- Los modelos de lenguaje grandes optimizados pueden proporcionar contenido, productos y recomendaciones de acciones personalizados.
- Requiere un conjunto de datos de calidad de interacciones pasadas de usuarios para el entrenamiento del modelo generativo.
- Ayuda a involucrar a cada usuario con las recomendaciones más relevantes adaptadas a sus gustos.
Servicio al cliente
- Los modelos de lenguajes grande previamente entrenados como Claude pueden responder consultas de soporte comunes.
- La disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana, mejora la experiencia del cliente y reduce la carga de trabajo humana.
- Los chatbots pueden aprovechar el historial y el perfil de transacciones del usuario para brindar un servicio personalizado.
- Los modelos mejoran continuamente a partir de conversaciones y comentarios continuos.
Descubrimiento de medicamento
- Los modelos generativos pueden proponer estructuras moleculares con propiedades farmacológicas deseadas.
- El aprendizaje por refuerzo puede refinar moléculas de forma iterativa para optimizar las características deseadas.
- Acelera el proceso de descubrimiento de fármacos de años a meses.
- Reduce la necesidad de realizar exámenes moleculares exhaustivos en el mundo real.
Automatización del diseño
- Las redes generativas adversarias pueden crear diseños gráficos, modelos 3D y animaciones novedosas.
- Los generadores de diseño de interiores pueden sugerir diseños que coincidan con las preferencias del usuario.
- Automatiza tareas de diseño repetitivas y proporciona inspiración creativa a los diseñadores de aumentos.
- Democratiza el diseño haciéndolo asequible y accesible.
Detección de fraude
- Utilizar GAN condicionales para generar inicios de sesión y transacciones sintéticas con tarjetas de crédito.
- Entrenar modelos de detección de fraude en conjuntos de datos sintéticos para mejorar la generalización.
- Identificar nuevos patrones fraudulentos que los modelos basados en reglas no detectan.
- Proteger la privacidad evitando el uso de datos reales de los clientes.
Resumiendo
Debe haber observado que la aplicación específica de técnicas de IA generativa aporta enormes beneficios de productividad en todas las funciones empresariales, desde el marketing hasta las operaciones. Pero no puede reemplazar completamente el talento humano, ya que la IA que tenemos hoy es, de hecho, una “IA estrecha” con modelos como GPT-4 como agentes de finalización.
Por lo tanto, la IA generativa aumenta la productividad de manera múltiple cuando se integra dentro de los procesos empresariales existentes dentro del marketing, la experiencia del cliente y las operaciones.
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