IA generativa: ver más allá del hype
Una trampa potencial (disfrazada de atajo) para los más desprevenidos.
El advenimiento de la inteligencia artificial generativa ha traído promesas extraordinarias al mundo de los negocios y la tecnología. Esas tecnologías emergentes tienen el potencial de cambiar la forma en que las empresas operan y toman decisiones. Sin embargo, es fundamental comprender que la IA generativa no es la "solución a todos los problemas" y que existen desafíos técnicos y financieros que deben superarse para extraer valor de esta tecnología.
No es de extrañar que, según la consultora FrontierView, la IA puede contribuir a un aumento del 4,2% en el PIB brasileño para 2030. Esta proyección se debe a que la inteligencia artificial puede realizar no solo actividades repetitivas, numerosas y manuales, sino también aquellas que requieren análisis y toma de decisiones. A partir de datos estructurados, podemos avanzar de manera rentable y obtener mejores resultados de los negocios.
Datos estructurados: la columna vertebral de la toma de decisiones y la mejora continua.
En un mundo cada vez más competitivo, las empresas buscan constantemente formas de optimizar los procesos y la forma en que se toman las decisiones. Sin embargo, las empresas todavía dependen de datos estructurados para respaldar todo esto- y la IA generativa no es una excepción.
La integración eficiente de datos estructurados es crucial para entrenar los modelos que son precisos y útiles. No obstante, muchas organizaciones todavía tienen dificultades para recopilar, limpiar y estructurar los datos de manera efectiva. Invertir en sistemas de gestión de datos y comprender cómo alinear esta infraestructura con los objetivos del negocio es un paso clave para el éxito.
Motores de búsqueda: una interdependencia poco clara, pero necesaria.
Por Everton Gago, Chief Data Officer,act digital
La IA generativa no es nada sin motores de búsqueda eficientes La capacidad de buscar y recuperar informaciones relevantes es esencial para formular contextos apropiados para los Large Language Models (LLM), como el GPT. La complejidad de estos motores requiere un enfoque sofisticado para indexar y recuperar datos, lo que requiere una comprensión profunda de los algoritmos de búsqueda y las técnicas de indexación.
A menudo, la integración de los motores de búsqueda con los modelos de IA generativa requiere una estrecha colaboración entre científicos de datos, ingenieros y líderes de negocios. Las empresas deben comprender esta interdependencia e invertir en tecnologías y equipos que puedan construir y mantener estos sistemas complejos.
Obtenga más información sobre la interdependencia entre la IA generativa y los motores de búsqueda - vale la pena leer este artículo adicional que preparé.
Costes: una barrera potencial.
La promesa de la IA generativa es impresionante, pero los costes pueden ser una barrera para usarla y algunas aplicaciones. En este momento, ya debería estar claro que es inviable desarrollar un LLM propio - al menos para la mayoría de las empresas. Por lo tanto, depende de nosotros adoptar un modelo preentrenado disponible en el mercado. OpenAI (con el ChatGPT) y Google (con el Bard) son las soluciones más robustas hasta la fecha, aunque hay soluciones open source que pueden ser prometedoras para contextos específicos.
Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente cómo los datos y la inteligencia artificial impulsan sus estrategias de monetización antes de embarcarse en la jornada de la IA generativa. Elegir socios experimentados capaces de proporcionar una dirección tecnológica adecuada, la seguridad sobre el uso de la información, así como una comprensión clara de los beneficios a largo plazo, pueden ayudar a mitigar estos desafíos.
Para concluir de forma inteligente
La IA generativa es, sin duda, un área prometedora con un potencial significativo para transformar los negocios y la tecnología. Sin embargo, las empresas deben prepararse adecuadamente para extraer valor de estas tecnologías. El compromiso con la gestión de datos, la integración con motores de búsqueda eficientes y una evaluación realista de los costes y las estrategias de monetización, son pasos clave en este proceso.
El futuro es brillante, pero requiere un enfoque ponderado y bien informado. Con la estrategia correcta, las organizaciones pueden ver más allá del hype y desvendar el verdadero potencial de la IA generativa para impulsar el éxito y la innovación en sus operaciones.
