Últimamente, se ha vuelto casi imposible pasar un día sin encontrar titulares sobre IA generativa o ChatGPT. De repente, la IA ha vuelto a estar al rojo vivo y todos quieren subirse al carro: los empresarios quieren iniciar una empresa de IA, los ejecutivos corporativos quieren adoptar IA para su negocioy los inversores quieren invertir en IA.
Como defensor del poder de los modelos de lenguaje extenso (LLM), creo que la IA de generación tiene un potencial inmenso. Estos modelos ya han demostrado su valor práctico para mejorar la productividad personal. Por ejemplo, incorporé código generado por LLM en mi trabajo e incluso utilicé GPT-4 para corregir este artículo.
¿Es la IA generativa una bala mágica para los negocios?
La pregunta apremiante ahora es: ¿Cómo pueden las empresas, pequeñas o grandes, que no están involucradas en la creación de LLM, capitalizar el poder de la IA gen para mejorar sus resultados?
Desafortunadamente, existe un abismo entre el uso de LLM para aumentar la productividad personal y para obtener ganancias comerciales. Al igual que en el desarrollo de cualquier solución de software empresarial, hay mucho más de lo que parece. Solo usando el ejemplo de crear una solución de chatbot con GPT-4, fácilmente podría llevar meses y cuesta millones de dólares para crear un solo chatbot!
Este artículo describirá los desafíos y las oportunidades para aprovechar la IA de generación para obtener ganancias comerciales, revelando la disposición del terreno de la IA para empresarios, ejecutivos corporativos e inversores que buscan desbloquear el valor de la tecnología para los negocios.
Expectativas comerciales de la IA
La tecnología es una parte integral de los negocios hoy en día. Cuando una empresa adopta una nueva tecnología, espera que mejore la eficiencia operativa y genere mejores resultados comerciales. Las empresas esperan que la IA haga lo mismo, independientemente del tipo.
Por otro lado, el éxito de un negocio no depende únicamente de la tecnología. Una empresa bien gestionada seguirá prosperando, y una mal gestionada seguirá teniendo problemas, independientemente del surgimiento de la IA gen o herramientas como ChatGPT.
Al igual que implementar cualquier solución de software comercial, una adopción comercial exitosa de IA requiere dos ingredientes esenciales: la tecnología debe funcionar para brindar un valor comercial concreto como se espera y la organización de adopción debe saber cómo administrar la IA, al igual que administrar cualquier otra operación comercial para el éxito. .
Ciclo de exageración y desilusión de la IA generativa
Como toda nueva tecnología, la IA de generación está destinada a pasar por un ciclo de exageración de Gartner. Con aplicaciones populares como ChatGPT que activan la conciencia de la gen AI para las masas, casi hemos llegado al pico de expectativas infladas. Pronto se establecerá el “abrevadero de la desilusión” a medida que los intereses disminuyan, los experimentos fracasen y las inversiones desaparezcan.
Aunque el "punto de desilusión" podría deberse a varias razones, como la inmadurez tecnológica y las aplicaciones inadecuadas, a continuación se presentan dos desilusiones comunes de la gen AI que podrían romper el corazón de muchos empresarios, ejecutivos corporativos e inversores. Sin reconocer estas desilusiones, uno podría subestimar los desafíos prácticos de adoptar la tecnología para los negocios o perder las oportunidades de realizar inversiones en IA oportunas y prudentes.
Una desilusión común: la IA generativa nivela el campo de juego
A medida que millones interactúan con las herramientas de IA de generación para realizar una amplia gama de tareas, desde acceder a la información hasta escribir código, parece que la IA de generación nivela el campo de juego para todas las empresas: cualquiera puede usarla y el inglés se convierte en el nuevo lenguaje de programación.
Si bien esto puede ser cierto para ciertos casos de uso de creación de contenido (redacción de marketing), gen AI, después de todo, se enfoca en la comprensión del lenguaje natural (NLU) y la generación del lenguaje natural (NLG). Dada la naturaleza de la tecnología, tiene dificultades con las tareas que requieren un conocimiento profundo del dominio. Por ejemplo, ChatGPT generó un artículo médico con "imprecisiones significativas" y reprobó un examen CFA.
Si bien los expertos en el dominio tienen un conocimiento profundo, es posible que no sean expertos en IA o TI o que no entiendan el funcionamiento interno de la IA gen. Por ejemplo, es posible que no sepan cómo solicitar ChatGPT de manera efectiva para obtener los resultados deseados, sin mencionar el uso de AI API para programar una solución.
El rápido avance y la intensa competencia en los campos de la IA también están convirtiendo a los LLM fundamentales en una mercancía cada vez más. La ventaja competitiva de cualquier solución comercial habilitada para LLM tendría que residir en otro lugar, ya sea en posesión de ciertos datos patentados de alto valor o en el dominio de alguna experiencia específica del dominio.
Es más probable que los titulares de las empresas ya hayan acumulado ese conocimiento y experiencia específicos del dominio. Si bien tienen esa ventaja, también pueden tener procesos heredados que dificultan la adopción rápida de IA gen. Los advenedizos tienen los beneficios de comenzar desde cero para utilizar completamente el poder de la tecnología, pero deben hacer que el negocio despegue rápidamente para adquirir un repertorio crítico de conocimiento del dominio. Ambos enfrentan esencialmente el mismo desafío fundamental.
El desafío clave es permitir que los expertos en dominios empresariales capaciten y supervisen la IA sin necesidad de que se conviertan en expertos mientras aprovechan los datos o la experiencia de su dominio. Vea mis consideraciones clave a continuación para abordar tal desafío.
Consideraciones clave para la adopción exitosa de la IA generativa
Si bien gen AI tiene una comprensión del lenguaje avanzada y tecnologías de generación significativas, no puede hacer todo. Es importante aprovechar la tecnología pero evitar sus deficiencias. Destaco varias consideraciones técnicas clave para empresarios, ejecutivos corporativos e inversores que están considerando invertir en gen AI.
Experiencia en IA: Gen AI está lejos de ser perfecto. Si decide crear soluciones internas, asegúrese de contar con expertos internos que realmente entiendan el funcionamiento interno de la IA y puedan mejorarlo cuando sea necesario. Si decide asociarse con empresas externas para crear soluciones, asegúrese de que las empresas tengan una gran experiencia que pueda ayudarlo a obtener lo mejor de la IA gen.
Experiencia en ingeniería de software: Crear soluciones de inteligencia artificial de generación es como crear cualquier otra solución de software. Requiere esfuerzos de ingeniería dedicados. Si decide crear soluciones internas, necesitará talentos de ingeniería de software sofisticados para crear, mantener y actualizar esas soluciones. Si decide trabajar con empresas externas, asegúrese de que hagan el trabajo pesado por usted (proporcionándole una plataforma sin código para que pueda construir, mantener y actualizar fácilmente su solución).
Experiencia en el campo: La creación de soluciones de IA de generación a menudo requiere la ingestión de conocimiento del dominio y la personalización de la tecnología utilizando dicho conocimiento del dominio. Asegúrese de tener experiencia en el dominio que pueda proporcionar y saber cómo usar dicho conocimiento en una solución, sin importar si construye internamente o colabora con un socio externo. Es fundamental para usted (o su proveedor de soluciones) permitir que los expertos en el dominio, que a menudo no son expertos en TI, ingieran, personalicen y mantengan fácilmente las soluciones de inteligencia artificial sin codificación ni soporte de TI adicional.
Enlace: https://venturebeat.com/ai/how-chatgpt-can-help-your-business-make-more-money/?utm_source=pocket_saves
Fuente: https://venturebeat.com
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- Fuente: https://www.fintechnews.org/how-chatgpt-can-help-your-business-make-more-money/
