Conoce cómo la IA generativa y sus aplicaciones están impulsando la transformación digital en las empresas
Una de las estrategias que las organizaciones vienen manejando en los últimos años es acelerar sus viajes de transformación digital en todas las áreas, como las interacciones con los clientes, la gestión de la cadena de suministro, las operaciones internas y las interacciones con los empleados. Entre los facilitadores clave de esta gestión del cambio organizacional se encuentran el liderazgo, el mindset digital, correcto uso y consumo de los datos y recursos tecnológicos.
Las tecnologías emergentes han promovido la creación de valor en las organizaciones enfocándose en crear ventajas competitivas, diferenciación y experiencia de usuario. Dentro de estas tecnologías que están liderando la transformación digital podemos mencionar el impacto de los servicios en la nube, el análisis de Big data, internet de las cosas, blockchain, la inteligencia artificial y la IA generativa.
La IA generativa describe una categoría de capacidades dentro de la IA creando contenido original en base a modelos de machine learning. Estos modelos son muy grandes y se entrenan previamente con enormes cantidades de datos que, por lo general, se denominan modelos fundacionales. Hoy en día, uno de los usos más frecuentes es la interacción integrada en las aplicaciones de chat. Un ejemplo popular de una aplicación de este tipo es ChatGPT ó un chatbot creado por OpenAI, una empresa de investigación de IA que colabora estrechamente con Microsoft.
Las aplicaciones de IA generativa reciben entradas de lenguaje natural y devuelven respuestas apropiadas en una variedad de formatos, como lenguaje natural, imágenes o código.
Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, la IA generativa se ha convertido en un foco de atención de los líderes de las empresas. Muchos de ellos están llevando a cabo proyectos de prueba de concepto para evaluar cómo se puede aprovechar la IA generativa para optimizar las operaciones de TI, mejorar la gestión de datos y la toma de decisiones.
La calidad de las respuestas que devuelve una aplicación de IA generativa no sólo depende del modelo, sino también de los tipos de indicaciones definidos como parámetros. El término prompt engineering describe el proceso de mejora rápida que hace referencia a la creación de preguntas o tareas específicas que permiten a un modelo de AI generar una respuesta o resultado deseado. Tanto los desarrolladores que diseñan aplicaciones como los consumidores que las utilizan pueden mejorar la calidad de las respuestas de la IA generativa considerando una ingeniería rápida.
En conclusión, la IA generativa ofrece varios beneficios potenciales para las empresas, incluida una mayor productividad, eficiencia y rentabilidad. Sin embargo, aún se vienen revisando en diversos foros los riesgos y consideraciones de seguridad que se deben de contemplar para su correcta adopción y consumo.
