Gaurav Tewari, fundador y socio gerente de Socios de riesgo de Omega.
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La inteligencia synthetic (IA) está creciendo rápidamente. En los últimos años, hemos visto cómo se utiliza la IA para automatizar tareas como la atención al cliente, la detección de fraudes y la traducción de idiomas. Pero hasta hace poco, la IA ha buscado principalmente analizar y comprender los datos que ya existen. Con el auge de la IA generativa, la IA ahora crea contenido y modelos desde cero. Por ejemplo, en lugar de utilizar la IA para encontrar las palabras clave óptimas para un artículo de Online, las empresas ahora pueden crear un artículo completo y coherente de principio a fin.
Mi proximidad a esta tecnología emergente me ha demostrado cuántas oportunidades tiene la IA generativa para transformar los negocios. Sus capacidades abarcan innumerables industrias, ya que las empresas lo utilizan para crear contenido completamente nuevo, como artículos, composiciones musicales, arte, gráficos, podcasts e incluso videos. Con la capacidad de crear algo desde cero, la IA generativa está catalizando la próxima ola de inteligencia artificial.
Los avances recientes en IA generativa han sido exponenciales y asombrosos.
2022 se ha convertido en el año en que la IA generativa realmente apareció en el mapa, pero la tecnología existe desde hace varios años. Se hizo well-liked por primera vez en 2014 cuando se desarrollaron las redes adversarias generativas (GAN) para crear imágenes realistas a partir de mapas de ruido. En 2017, sin embargo, nos presentaron el transformador, que es la arquitectura de aprendizaje profundo que subyace en los modelos de lenguaje grandes (LLM) que pueden leer, resumir y traducir textos para generar oraciones desde cero. El transformador hizo que la IA fuera capaz de generar texto, código de computer software y estructuras de proteínas, lo que aumentó significativamente sus capacidades.
Cuando la mayoría de la gente piensa en IA generativa, piensa en el generador de imágenes DALL-E de OpenAI. Una versión anterior de DALL-E usó el transformador para crear imágenes a partir de texto, pero esto pronto dio paso al entrenamiento previo de imagen de lenguaje contrastivo (CLIP) en 2021. Esta técnica se usó junto con la difusión en DALLE-2, que fue capaz de crear imágenes de mayor resolución con detalles espectaculares. DALLE-2 dio un salto increíble a imágenes perfectas que le resultaría difícil creer que no fueron creadas por el hombre.
Pero no es solo la generación de imágenes lo que ha experimentado un crecimiento exponencial recientemente. El tamaño del modelo de lenguaje grande ha crecido 10 veces cada año durante varios años. El crecimiento de los LLM permitió que OpenAI lanzara GPT-3, un modelo de lenguaje que fue entrenado para predecir la siguiente palabra en una oración, lo que a su vez le permitió generar contenido escrito que parecía indistinguible de cómo hablan y escriben los humanos. (Y no, este artículo no fue escrito por una computadora).
La IA generativa tiene un efecto profundo y transformador en muchas ocupaciones.
La capacidad de crear contenido desde cero puede ser útil para casi cualquier negocio. Para las empresas que buscan construir su marca, un generador de imágenes como DALLE-2 les permite crear un logotipo comercial de alta calidad en segundos. Para los equipos de promoting que publican contenido, la IA generativa puede producir artículos optimizados para Search engine optimization casi al instante. El sector sanitario puede utilizar la IA generativa para generar mejores diagnósticos y tratamientos más personalizados. Las GAN pueden crear versiones de alta resolución de imágenes de menor calidad, mejorando la calidad de los registros y materiales médicos antiguos.
Pero la IA generativa puede hacer mucho más que crear una foto o un artículo. También puede generar datos que no están disponibles en el mundo true, lo que permite a los investigadores probar nuevos algoritmos de aprendizaje automático o arquitecturas de aprendizaje profundo. Por ejemplo, si entrenó un sistema de IA generativa en un conjunto de datos de imágenes de automóviles, puede generar nuevos automóviles conceptuales de diferentes formas, tamaños y configuraciones. Esto puede crear un conjunto de datos más diverso con el que entrenar su algoritmo de IA o dar rienda suelta a suggestions para nuevos diseños de productos.
La IA generativa es aumentativa.
Naturalmente, muchas personas temen que la IA generativa les really el trabajo a los humanos. Después de todo, con la capacidad de crear una imagen o un artículo de la nada al alcance de la mano, ¿qué necesidad hay de un diseñador gráfico o redactor? Pero en mi experiencia, la IA generativa es más efectiva cuando se united states para aumentar y aumentar el potencial humano, no para reemplazarlo.
Por ejemplo, una empresa que busca promocionar su nuevo producto con contenido optimizado para Search engine optimization puede usar IA generativa para agilizar en gran medida el proceso. En lugar de dedicar tiempo a investigar palabras clave y escribir contenido de Search engine optimization, pueden usar la IA generativa como catalizador para la generación de tips y la iteración rápida, lo que convierte a Producing AI en un colaborador inteligente que amplifica la creatividad y el impacto humanos.
Si bien la IA generativa puede hacer mucho, no creo que se convierta en el próximo Beethoven o Hemingway. Hay una diferencia entre un jingle generado por IA en un comercial de 30 segundos y crear una sinfonía revolucionaria. La IA generativa es capaz de cosas increíbles, pero se trata fundamentalmente de permutaciones y combinaciones de información existente. Puede aumentar nuestro potencial y eliminar tareas tediosas y serviles, pero no puede reemplazar nuestro ingenio.
¿Cómo puede adoptar la IA generativa en su negocio?
Con la IA generativa avanzando tan rápido, es imperativo que los líderes empresariales entiendan cómo integrar la tecnología en su empresa. La investigación es esencial antes de invertir en nueva tecnología e identificar posibles oportunidades de implementación de IA.
Primero, identifique el problema que desea resolver, luego busque herramientas de IA que puedan ayudarlo a resolverlo. Por ejemplo, si experimenta un compromiso bajo, la IA generativa puede ayudarlo a personalizar el contenido para mejorar las conversiones de ventas y mejorar el servicio.
Debe definir sus expectativas antes de adoptar cualquier sistema de IA. ¿Está buscando resultados específicos y medibles? ¿Puede la nueva tecnología mejorar su flujo de trabajo a un nivel lo suficientemente alto como para ser rentable? Las estrategias de implementación y soporte son importantes para garantizar una implementación fluida de las nuevas tecnologías. Asegúrese de identificar expectativas realistas y de contar con apoyo durante la implementación.
No se limite a adoptar la última tecnología para mantenerse al día con la competencia. Si planifica e investiga, puede aprovechar al máximo lo que la IA generativa tiene para ofrecer.
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