La Generative AI o IA Generativa es la innovación tecnológica más disruptiva desde la PC y el internet, que impactará en la evolución de las empresas con todo su potencial en los próximos años para ayudar a ser más productivos desde programadores, artistas gráficos, fotógrafos, editores de video o contenidos, especialistas en marketing digital, financieros, etc. También, no hay que perder de vista la reacción que se ha generado contra la IA generativa, preocupaciones de posibles infracciones de derechos de autor para el arte, el texto y el código de la IA generativa.
La historia de la investigación de la IA generativa se remonta a la década de 1960 cuando Joseph Weizenbaum desarrolló el primer chatbot llamado ELIZA. Fue uno de los primeros ejemplos de procesamiento del lenguaje natural (PNL) y fue diseñado para simular conversaciones con un usuario humano generando respuestas basadas en el texto que recibió. En 2006, con el primer artículo, “Un algoritmo de aprendizaje rápido para redes de creencias profundas ” de Geoffrey Hinton y su coautor, que reintrodujo las máquinas de Boltzmann restringidas en el contexto del aprendizaje profundo (introdujo originalmente el concepto RBM en 1983). Sin embargo, hasta 2014, con la introducción de las GAN por parte de Ian Goodfellow y sus colegas.
En los años siguientes de manera más significativa la introducción de la arquitectura transformadora para aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, presentada en el artículo “La atención es todo lo que necesitas” de Vaswani y sus colegas de Google, lo que hicieron es que los métodos de traducción de inteligencia artificial de vanguardia en ese momento implicaba escanear cada palabra en una oración y traducirla a su vez, en un proceso secuencial. La idea de la autoatención era leer una oración completa a la vez, analizando todas sus partes y no solo palabras individuales. Luego podría obtener un mejor contexto y generar una traducción en paralelo.
Y realmente se dio a conocer más la IA generativa hasta 2022. Se lanzan varios servicios de modelos de conversión de texto a imagen como MidJourney, Dall-E 2, Imagen, y el lanzamiento de código abierto de Stable Diffusion de Stability AI. A esto le siguió rápidamente ChatGPT de OpenAI, que cautivó a los consumidores con una versión de GPT-3 reentrenada en diálogo conversacional que aparentemente tenía una respuesta para todo y entregaba respuestas de una manera muy humana.
“La IA Generativa se ha convertido en una prioridad para la alta dirección y ha generado una tremenda innovación en nuevas herramientas más allá de los modelos básicos”, afirmó Arun Chandrasekaran , distinguido vicepresidente y analista de Gartner. “La demanda de IA generativa está aumentando en muchas industrias, como la atención médica, las ciencias biológicas, los servicios legales, financieros y el sector público”.
¿Qué es la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa (IA generativa) es un tipo de inteligencia artificial que puede crear ideas y contenidos nuevos, como conversaciones, historias, imágenes, videos y música. Las tecnologías de IA intentan imitar la inteligencia humana en tareas informáticas no tradicionales, como el reconocimiento de imágenes, el natural language processing (NLP, procesamiento de lenguaje natural) y la traducción. La IA generativa es el siguiente paso en la inteligencia artificial. Puede entrenarla para que aprenda lenguaje humano, lenguajes de programación, arte, química, biología o cualquier tema complejo. Reutiliza los datos de entrenamiento para resolver nuevos problemas. Por ejemplo, puede aprender vocabulario en inglés y crear un poema a partir de las palabras que procesa. Su organización puede utilizar la IA generativa para diversos fines, como los chatbots, la creación de medios y el desarrollo y diseño de productos. AWS
La importancia de la IA Generativa
Las aplicaciones de IA generativa como ChatGPT han captado la atención y la imaginación generalizadas. Pueden ayudar a reinventar la mayoría de las experiencias y aplicaciones de los clientes, crear nuevas aplicaciones nunca antes vistas y ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de productividad.
Según Goldman Sachs, la IA generativa podría impulsar un aumento del 7 por ciento (o casi 7 billones de dólares) en el producto interno bruto (PIB) mundial. También anticipan que podría aumentar el crecimiento de la productividad en 1.5 puntos porcentuales en 10 años.
Beneficios de la IA generativa.
Acelera la investigación. Los algoritmos de la IA generativa pueden explorar y analizar datos complejos de nuevas formas, se pueden descubrir nuevas tendencias y patrones que, de otro modo, no serían evidentes. Estos algoritmos pueden resumir contenido, esbozar múltiples vías de solución, proporcionar muchas ideas y crear documentación detallada a partir de notas de investigación. Esta es la razón por la que la IA generativa mejora drásticamente la investigación y la innovación.Los sistemas de IA generativa se utilizan en la industria farmacéutica para generar y optimizar secuencias de proteínas y acelerar significativamente el descubrimiento de fármacos.
Mejora las experiencias de los clientes
La IA generativa puede responder de forma natural a conversaciones con humanos y servir como una herramienta para el servicio al cliente y la personalización de los flujos de trabajo de los clientes. Por ejemplo, puedes usar chatbots, bots de voz y asistentes virtuales con tecnología de inteligencia artificial que respondan con mayor precisión a los clientes para resoluciones en el primer contacto. Pueden aumentar la participación de los clientes al presentar ofertas seleccionadas y comunicaciones de forma personalizada.
Optimiza los procesos empresariales
Con la IA generativa, su empresa puede optimizar los procesos empresariales mediante aplicaciones de machine learning (ML) e IA en todas las líneas de negocio. Puede aplicar esta tecnología en todas las líneas de negocio, incluidas la ingeniería, el marketing, el servicio al cliente, las finanzas y las ventas.
Con la IA generativa se pueden hacer:
· Extraer y resumir datos de cualquier fuente para funciones de búsqueda de conocimiento.
· Evaluar y optimizar diferentes escenarios para reducir costos en áreas como marketing, publicidad, finanzas y logística.
· Generar datos sintéticos para crear datos etiquetados para el aprendizaje supervisado y otros procesos de ML.
Aumenta la productividad de los empleados
Los modelos de IA generativa pueden aumentar los flujos de trabajo de los empleados y actuar como asistentes eficientes para todos los miembros de su organización. Pueden hacer de todo, desde la búsqueda hasta la creación, de una manera similar a los humanos.
La IA generativa puede aumentar la productividad de diferentes tipos de trabajadores:
- Respalda las tareas creativas mediante la generación de varios prototipos en función de determinadas entradas y restricciones. También puede optimizar los diseños existentes en función de la retroalimentación de humanos y las restricciones específicas.
- Genera nuevas sugerencias de código de software para las tareas de desarrollo de aplicaciones.
- Respalda la administración mediante la generación de informes, resúmenes y proyecciones.
- Genera nuevos guiones de ventas, contenido de correo electrónico y blogs para los equipos de marketing.
Puede ahorrar tiempo, reducir costos y mejorar la eficiencia en toda su organización.
“Los beneficios potenciales de la inteligencia artificial para la automatización de procesos son inmensos, pero solo si las organizaciones pueden incorporar con éxito tecnologías complejas de IA en sus flujos de trabajo digitales”, ha afirmado Matt Calkins, CEO de Appian. “Appian AI Skill Designer y nuestra integración de OpenAI son grandes avances que democratizan el acceso a los beneficios de la IA.”
Appian ha trabajado para garantizar que el procesamiento del lenguaje natural (NLP) basado en GPT comprenda cómo crear automatizaciones con la plataforma Appian. Utilizando la integración OpenAI, Appian está desarrollando varias capacidades generativas respaldadas por IA para aumentar la automatización con un énfasis en la mejora de la productividad de los desarrolladores en las actividades diarias. Entre ellas se incluyen:
- Uso de IA generativa y lenguaje natural para crear automáticamente formularios digitales a partir de un formulario existente con instrucciones en lenguaje natural.
- Uso de la IA generativa para comprender el funcionamiento de aplicaciones complejas. Al examinar el diseño de una aplicación de software, la IA generativa puede analizar el diseño para proporcionar descripciones en lenguaje natural del funcionamiento de una aplicación, lo que aporta ventajas como la autogeneración de documentación de software.
- Conexión de IA generativa con Data Fabric de Appian. La tecnología Data Fabric de Appian conecta los datos empresariales en un modelo de datos virtual único y seguro. Con una conexión entre IA generativa y Data Fabric, los usuarios pueden hacer preguntas sobre sus datos empresariales en lenguaje natural.
El impacto de la IA generativa será sin duda un tema importante en 2023. Los casos de uso de generación de imágenes, texto, código, audio, música, vídeo y modelos 3D que hemos visto hasta ahora es solo el inicio.
En MBGE estamos explorando soluciones en éste ámbito para iniciar esta evolución con nuestros clientes, en temas de Hyperautomatización con Appian integrando elementos de ChatGPT para robustecer y empoderar los procesos, también como AWS cuentan con herramientas como Amazon Code Whisperer, es un camino donde lo importante es crear un ambiente controlado para el desarrollo de estas soluciones.
Si te gustaría conocer cómo ayudamos a nuestros clientes a Evolucionar con Hyperautomatización utilizando herramientas de Generative AI, contáctanos.
Fuentes:
STAMFORD, CT, 11 de octubre de 2023
Gartner dice que más del 80% de las empresas habrán utilizado API de IA generativa o implementado aplicaciones habilitadas para IA generativa para 2026
¿Qué es la IA Generativa?
https://aws.amazon.com/es/what-is/generative-ai/
La introducción de Appian AI Skill Designer y la integración de IA generativa facilitan el aprovechamiento del potencial de la IA a través del low-code
Madrid, España – 4 de mayo de 2023 –
