IA generativa

• Los avances en LLM también transformarán la forma de hacer negocios y nuestra forma de trabajar. Muchas de las tareas repetitivas que hoy consumen tanto tiempo podrán automatizarse, liberando al personal para que pueda centrarse en tareas de mayor valor añadido. Además de aumentar la productividad, la IA permitirá conocer mejor a los clientes analizando su comportamiento y sus actividades online y aprovechando todo el poder de los datos.
• Aunque el potencial de aplicación de la IA generativa es prácticamente ilimitado, merecen especial atención las aplicaciones de atención al cliente basadas en esta tecnología. Los chatbots basados en grandes modelos de lenguaje ya están transformando los servicios de atención al cliente. Con una atención al cliente multilingüe 24/7 se pueden atender rápidamente peticiones de todo tipo y desarrollar toda una nueva gama de servicios para fidelizar al cliente y reforzar su compromiso de marca.
• Los LLM pueden trabajar con infinidad de tipos de datos, incluidos textos, imágenes y voz, lo cual  permite a las empresas alinear su atención al cliente con una estrategia de marketing multicanal para poner realmente al cliente en el centro.

Algunos ejemplos recientes de IA generativa capaz de generar texto son ChatGPT y Perplexity AI. Sin embargo, las aplicaciones avanzadas de IA generativa que se están desarrollando hoy en día también pueden producir nuevas imágenes, vídeos, sonidos o incluso código. Entre los modelos más populares se encuentran:

• Modelos de transformador: Estos modelos están diseñados para aprender las relaciones contextuales entre palabras. Aprenden mediante un mecanismo conocido como "autoatención", que pondera la importancia de las palabras dentro de una secuencia en función de su contexto.
• Redes generativas adversariales (GAN): Estos modelos utilizan dos redes neuronales: una que actúa como generador y otra como discriminador. Como su nombre indica, el generador genera nuevos ejemplos, y el discriminador clasifica estos ejemplos en reales o ficticios. Con el tiempo, el generador aprende a crear contenido más realista capaz de engañar al discriminador, y este por su parte aprende a distinguir mejor los contenidos. Las dos redes neuronales aprenden en paralelo. 
• Autocodificadores variacionales (VAE): Básicamente se trata de modelos generativos probabilísticos que analizan un patrón dentro de un conjunto de datos para generar contenido nuevo. Pueden utilizarse para generar texto, imagen y vídeo. Los VAE presentan un amplio abanico de aplicaciones, que van desde la generación de rostros humanos ficticios hasta la producción de música electrónica.  

Todos estos modelos están ya presentes en el ámbito empresarial en forma de aplicaciones como los chatbots o asistentes virtuales, los generadores de contenido personalizado o los sistemas de producción y depuración automatizadas de código.

Aunque la IA generativa está en constante evolución, algunos de los principios sobre los que se sustenta permanecen invariables. Todas las aplicaciones de IA generativa están basadas en datos, por lo que es imprescindible que la estrategia de IA esté alineada con la de datos. En este sentido, la empresa debe contar con una estrategia eficaz de datos basada en una arquitectura moderna flexible. Y ante los volúmenes de datos cada vez mayores y las elevadas exigencias de la IA generativa, cada vez es más necesario que esta arquitectura esté basada en cloud. 

GFT apuesta por la IA como la siguiente fase de la transformación digital. Hemos desarrollado GFT AI.DA Marketplace para proporcionar a tu empresa todas las herramientas y aceleradores de eficacia probada que necesita para materializar su estrategia de IA.  

Te ayudamos a definir el propósito y los objetivos de negocio de la IA generativa, a desarrollar un prototipo dentro de un marco técnico y una arquitectura de destino y a desplegar, ejecutar y cuantificar el éxito de una aplicación de IA generativa.

• La inteligencia artificial no es lo mismo que la inteligencia humana. Todo el contenido generado ha de supervisarse e inspeccionarse de manera exhaustiva.
• Hay numerosos estudios sobre modelos de IA que, literalmente, ‘alucinan’ o generan resultados dañinos en algún sentido. Cualquier despliegue de IA debe contar con unas barreras de seguridad claras que eviten daños a la empresa, la marca o su reputación.
• Existen además importantes preocupaciones de tipo jurídico en torno a la privacidad de los datos, la propiedad legal de los contenidos generados por la máquina y los datos utilizados para los modelos de entrenamiento. 
• Como ocurre con todas las nuevas tecnologías, la seguridad de los datos es motivo de preocupación, puesto que la IA ofrece nuevos flancos de ataque a los ciberdelincuentes.

Alcanzar el éxito con la IA generativa no es fácil, pero es mucho más sencillo si se cuenta con un socio especializado al lado. Descubre cómo te puede ayudar GFT a materializar tu estrategia de IA.