- La IA generativa transforma a las empresas al integrar el aprendizaje profundo para resolver desafíos del mundo real.
- El marco de Uniphore guía la integración de la IA, haciendo énfasis en las capas de conocimiento y el uso preciso de los datos.
- La evolución de la IA en los negocios predice grandes cambios en la producción, el marketing y los modelos de negocio.
La IA generativa, que rápidamente pasa de ser una tecnología incipiente a una parte integral de las soluciones empresariales, está ganando una tracción significativa. Neha Gupta, cofundadora de Uniphore, ha señalado estas transformaciones: la sensación de unificar LLMs y arquitecturas multimodales no solo desafía, sino que también puede ser útil para resolver desafíos de la vida real utilizando aprendizaje profundo. Este movimiento, que llevó a las máquinas del papel de comunicadores de datos a aquellos que no solo entendieron sino que también generaron datos necesarios, aún tiene una influencia ilimitada en la capacidad de realizar negocios, al igual que Internet lo hizo en su momento.
Desafíos en aplicaciones del mundo real
Existen algunas limitaciones respecto a los LLMs que utilizan un único modelo para resolver problemas sin entrenarlo manualmente para un escenario específico. Las empresas enfrentan algunos problemas fundamentales, como tener que lidiar con diferentes tipos de respuestas (incluyendo dominios cerrados y abiertos), hablar sobre cómo se logra la seguridad (eventos como toxicidad y contenido ofensivo), y los muchos esfuerzos necesarios para las evaluaciones del sistema.
Las empresas experimentan frecuentemente problemas tanto relacionados con las personas como con los procesos al intentar incorporar estas tecnologías de IA en su trabajo. Esto continúa siendo controvertido, ya sea que los expertos en IA deban centralizarse o distribuirse entre varios departamentos, lo que afecta la eficacia ante los problemas.
Los principios de Uniphore son los que conforman la filosofía principal de la hoja de ruta. Esta filosofía actúa como la fuerza guía que mantiene a las empresas en el camino incluso si hay un obstáculo que pueda obstaculizar el proceso de implementación de la IA. Este marco consta de tres capas principales, cada una diseñada para apoyar y mejorar las capacidades de las demás: Las tres capas de este marco están dispuestas de abajo hacia arriba, cada una contribuyendo y habilitando la preparación y el rendimiento de los profesionales en el siguiente nivel.
Capa de conocimiento
Esta capa básica busca adaptar los modelos de IA para que estén al servicio de registros anteriores y datos existentes, en lugar de generarlos desde sitios web externos. Combina tanto la inclusión de ingestores de documentos que también actúan como conectores de datos como la vinculación directa de modelos de IA a bases de datos y archivos empresariales específicos. En esta etapa, los servicios de IA se crean mediante dos modelos: el interno y el de terceros. Sin embargo, esto no significa que la delicadeza tenga una solución para cada caso que necesite atención. En su lugar, debe implicar que el sistema consta de salvaguardas de pre y post-procesamiento relevantes para el caso particular.
En la parte superior de la lista se encuentran las responsabilidades directamente conectadas con el servicio de interacción con el cliente, que incluyen chatbots, servicios de traducción de idiomas y herramientas específicas del producto. Estos programas suelen estar arraigados en capas más bajas que, a su vez, ofrecen datos precisos y actualizados.
Es importante tener un único sistema de medición en su lugar para ver quién es bueno, así como para vincular la IA con el rendimiento. La precisión, la latencia y el costo son los principales parámetros que determinan el rendimiento máximo de throughput o concurrencia de los sistemas de IA. Las métricas clave reflejan las diferentes áreas de eficacia operativa de los sistemas de IA, desde la precisión de las salidas hasta los cálculos requeridos.
La recopilación de datos es otra tarea significativa. A medida que los sistemas de IA avanzan desde las configuraciones iniciales a configuraciones más profesionales y ajustadas, la elección del material de datos relevante se vuelve importante. Las organizaciones deben desarrollar deliberadamente modelos de aprendizaje automático basados en datos propiedad de la empresa, datos de proveedores de servicios externos y conjuntos de datos de acceso público para hacer que los modelos requeridos sean efectivos y funcionen como lo hacen en entornos del mundo real.
Estrategias prospectivas
Las empresas, a diferencia de simplemente sobrevivir mediante estas estrategias y acciones, se habrán adaptado con éxito a los desarrollos constantes e incesantes en la tecnología de inteligencia artificial. La sabiduría de líderes empresariales como Neha Gupta es un paso esencial para proporcionar a las empresas la hoja de ruta necesaria para utilizar la tecnología de IA generativa al máximo, evitando cualquier riesgo y desafío resultante.
La llegada de la IA con su capacidad para generar contenido creativo probablemente tenga implicaciones de gran alcance para la forma en que funcionan los negocios, lo que marcaría un punto de inflexión en la propiedad tecnológica, provocando una transformación completa en la forma en que se llevan a cabo los negocios, desde la producción de bienes y servicios hasta el marketing e incluso todo el modelo de negocio. Este viaje, caracterizado por su propio conjunto de desafíos así como por la posibilidad de trazar un curso completamente nuevo en la forma de hacer negocios modernos, es lo que llamo liderazgo en el ámbito empresarial.
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John Palmer
John Murangiri llegó a Cryptopolitan con habilidades en análisis de mercado. John (también conocido como JP) se graduó de la Universidad de Nairobi con un título de licenciatura en comunicación masiva y estudios de medios. Anteriormente, ha contribuido con perspectivas del mercado de criptomonedas a InsideBitcoins.com y Metacoingraph.
