El OSI presenta la definición de IA de código abierto 1 0
Además, esta combinación podría utilizarse en la previsión para la generación de datos sintéticos, el aumento de datos y las simulaciones. Algunos modelos de IA generativa se comportan como cajas negras, dando poca información sobre el proceso que hay detrás de sus resultados. Esto puede ser problemático en los esfuerzos de inteligencia empresarial, donde los usuarios necesitan comprender cómo se analizaron los datos para confiar en las conclusiones de una herramienta de BI generativa.
¿Qué es la IA Generativa?
Publicado: Wed, 14 Feb 2024 08:00:00 GMT[fuente].
Descubre el poder de integrar una estrategia de lago de datos en tu arquitectura de datos, incluida la optimización de costes de tus cargas de trabajo y la ampliación de la IA y la analítica, con todos tus datos, en cualquier lugar. Además de fomentar un mayor uso de la inteligencia empresarial, el BI generativo también puede mejorar los resultados de los esfuerzos de análisis empresarial. Por ejemplo, un usuario puede generar un gráfico de barras que compare el gasto trimestral de una unidad de negocio con el presupuesto asignado, para destacar las disparidades entre el gasto previsto y el real. Gen BI puede convertir los resultados de su análisis en gráficos y resúmenes digeribles y compartibles, destacando las métricas clave y otros datos y perspectivas vitales. Hay dos innovaciones principales que aportan los modelos transformadores.
Estos ejemplos muestran cómo la IA puede ayudar a conseguir eficiencia de costes, ahorro de tiempo y ventajas de rendimiento sin necesidad de conocimientos técnicos o científicos específicos. Los expertos consideran que las aplicaciones actuales de la IA conversacional son IA débil, ya que se centran en la realización de un campo muy estrecho de tareas. La IA fuerte, que sigue siendo un concepto teórico, se centra en una conciencia similar a la humana que puede resolver diversas tareas y solucionar una amplia gama de problemas.
Pero los motores de aprendizaje automático que los impulsan han crecido significativamente, aumentando su utilidad y popularidad. Conseguir el mejor rendimiento para los flujos de trabajo RAG requiere enormes cantidades de memoria y cálculo para mover y procesar los datos. El superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper, con sus 288 GB de memoria rápida HBM3e y 8 petaflops de cálculo, es ideal: puede proporcionar un aumento de velocidad 150 veces superior al uso de una CPU. Todos estos componentes forman parte de NVIDIA AI Enterprise, una plataforma de software que acelera el desarrollo y la implantación de IA lista para la producción con la seguridad, el soporte y la estabilidad que necesitan las empresas. Además, la técnica puede ayudar a los modelos a aclarar la ambigüedad de una consulta de usuario. También reduce la posibilidad de que un modelo se equivoque, un fenómeno que a veces se denomina alucinación.
Los sesgos en los datos de entrenamiento, debidos a sesgos en las etiquetas o a un muestreo insuficiente o excesivo, dan lugar a modelos con sesgos no deseados. La trazabilidad es una propiedad de la IA que significa si permite a los usuarios rastrear sus predicciones y procesos. La trazabilidad es otra técnica clave para lograr la explicabilidad, y se consigue, por ejemplo, limitando la forma en que pueden tomarse las decisiones y estableciendo un ámbito más estrecho para las reglas y características del aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático, como las redes neuronales profundas, están logrando una precisión impresionante en diversas tareas. Pero la explicabilidad y la interpretabilidad son cada vez más esenciales para el desarrollo de una IA fiable. Esta es una imagen deepfake creada por StyleGAN, la red neuronal generativa adversarial de Nvidia.
Además, los usuarios deben poder ver cómo funciona un servicio de IA, evaluar su funcionalidad y comprender sus puntos fuertes y sus limitaciones. Una mayor transparencia proporciona información para que los consumidores de IA comprendan mejor cómo se ha creado el modelo o servicio de IA. Para fomentar la imparcialidad, los profesionales pueden intentar minimizar el sesgo algorítmico en la recopilación de datos y el diseño de modelos, y crear equipos más diversos e inclusivos. Tanto si se utiliza como apoyo a la toma de decisiones como si se trata de una toma de decisiones totalmente automatizada, la IA permite realizar predicciones más rápidas y precisas y tomar decisiones fiables basadas en datos. Combinada con la automatización, la IA permite a las empresas aprovechar las oportunidades y responder a las crisis en cuanto surgen, en tiempo real y sin intervención humana.
Las organizaciones pueden mitigar las alucinaciones entrenando las herramientas generativas de BI sólo con conjuntos de datos de alta calidad y relevantes para el negocio. También pueden explorar otras técnicas, como la generación aumentada por recuperación (RAG), que permite a una LLM fundamentar sus respuestas en una fuente de conocimiento factual y externa. Las alucinaciones pueden hacer descarrilar potencialmente los proyectos de inteligencia empresarial, dando lugar a estrategias empresariales y medidas de actuación basadas en información incorrecta. También pueden procesar datos no estructurados, como documentos e imágenes, que constituyen una parte cada vez mayor de los datos empresariales. Los algoritmos tradicionales de IA basados en reglas pueden tener problemas con los datos que no siguen un formato rígido, pero las herramientas de IA generativa no tienen esta limitación.
Las herramientas de inteligencia artificial ayudan a procesar estos grandes conjuntos de datos para prever futuras tendencias de gasto y realizar análisis de la competencia. Esto ayuda a una organización a conocer mejor su lugar en el mercado. Las herramientas de IA permiten la segmentación de marketing, una estrategia que utiliza los datos para adaptar las campañas de marketing a clientes específicos en función de sus intereses.
Sin embargo, mantenerse al día de los rápidos avances puede ser todo un reto, lo que dificulta que las organizaciones adopten esta tecnología disruptiva y se centren en proyectos de IA gen. Este artículo destaca las 10 principales tendencias de la IA gen preparadas para moldear el futuro de las empresas de todo el mundo. El impacto es real: desde redactar informes complejos, traducirlos a otros idiomas y resumirlos, hasta revolucionar el servicio al cliente, analizar informes complejos y mejorar el diseño de los productos. La IA generativa está pasando rápidamente de ser una tecnología experimental a un componente vital de la empresa moderna, impulsando nuevos niveles de productividad y transformando las experiencias de los clientes.
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Publicado: Sun, 05 Jan 2025 08:00:00 GMT[fuente].
Estos procesos mejoran el rendimiento general del sistema y permiten a los usuarios ajustar y/o volver a entrenar el modelo a medida que los datos envejecen y evolucionan. Las plantillas de datos proporcionan a los equipos un formato predefinido, lo que aumenta la probabilidad de que un modelo de IA genere salidas que se ajusten a las directrices prescritas. Basarse en plantillas de datos garantiza la coherencia de los resultados y reduce la probabilidad de que el modelo produzca resultados erróneos. En lugar de tener varios modelos separados que comprendan audio, imágenes -lo que OpenAI denomina visión- y texto, GPT-4o combina esas modalidades en un único modelo.
Como ya se ha dicho, la IA generativa es simplemente una subsección de la IA que utiliza sus datos de entrenamiento para «generar» o producir un nuevo resultado. Los chatbots de IA o los generadores de imágenes de IA son ejemplos por excelencia de modelos de IA generativa. Estas herramientas utilizan grandes cantidades de materiales con los que se han entrenado para crear nuevos textos o imágenes. La IA generativa revoluciona la cadena de suministro de contenidos de principio a fin, automatizando y optimizando la creación, distribución y gestión de contenidos de marketing.
ZDNET ha creado una lista de los mejores chatbots, todos los cuales hemos probado para identificar la mejor herramienta para tus necesidades. El asistente de IA puede identificar envíos inapropiados para evitar la generación de contenidos inseguros. Como ya hemos dicho, ChatGPT, como todos los modelos lingüísticos, tiene limitaciones y puede dar respuestas sin sentido e información incorrecta, por lo que es importante que compruebes dos veces las respuestas que te da.
Durante esta fase, una organización suele recopilar datos de varios puntos de contacto con el cliente para comprender sus preferencias, comportamiento y puntos de datos. Una empresa también puede recopilar y depurar datos propios internos, o contratar datos de terceros de confianza para crear un conjunto de datos cohesivo sobre el que entrenar una IA. La IA generativa maneja fácilmente grandes volúmenes de interacciones con los clientes o necesidades de creación de contenidos, dando cabida a audiencias crecientes. También convierte rápidamente contenidos en varios idiomas o formatos, ayudando a las organizaciones a llegar a los consumidores y captarlos a escala mundial.
En una era en la que las capacidades de la IA se expanden exponencialmente, la capacidad de comunicarse con eficacia, mostrar asertividad y gestionar las relaciones con las partes interesadas se ha vuelto más crucial que nunca. El aumento de la demanda de estas habilidades sugiere que, aunque la IA pueda encargarse de muchas tareas tácticas, el pensamiento estratégico y la creación de relaciones siguen siendo dominios exclusivamente humanos. Además, los investigadores están desarrollando mejores algoritmos para interpretar y adaptarse al impacto de las decisiones de la IA incorporada. Rodney Brooks publicó un artículo sobre un nuevo enfoque de la IA basado en la «robótica basada en el comportamiento» que sugería entrenar los sistemas de IA de forma independiente. También es importante aclarar que muchos sistemas de IA incorporada, como los robots o los coches autónomos, se mueven, pero el movimiento no es necesario.
Las herramientas de marketing de IA ayudan a generar contenidos, creando experiencias más atractivas para los clientes y aumentando las tasas de conversión. La IA generativa en múltiples plataformas también crea mensajes de marca coherentes, aunque únicos, en múltiples canales y puntos de contacto. Con la IA generativa, los departamentos de marketing pueden generar rápidamente docenas de versiones de un contenido y luego hacer pruebas A/B de ese contenido para determinar automáticamente la variación más eficaz de un anuncio.
Dos abogados de Nueva York presentaron citaciones de casos ficticios generados por ChatGPT, lo que les supuso una multa de 5.000 dólares y la pérdida de credibilidad. ¿Sabías que más del 70% de las organizaciones utilizan servicios gestionados de IA en sus entornos en la nube? Eso rivaliza con la popularidad de los servicios gestionados de Kubernetes, ¡que vemos en más del 80% de las organizaciones! Mira qué más descubrió nuestro equipo de investigación sobre la IA en su análisis de 150.000 cuentas en la nube. Abordar la IA en la sombra requiere un enfoque centrado más allá de las soluciones tradicionales de TI en la sombra. Las organizaciones deben educar a los usuarios, fomentar la colaboración en equipo y establecer una gobernanza adaptada a los riesgos específicos de la IA.
Elegir el LLM correcto para un trabajo concreto requiere experiencia en LLM. Los sistemas integrados, los dispositivos de consumo, los sistemas de control industrial y otros nodos finales del IoT suman un volumen monumental de información que hay que procesar. Algunos llaman a casa, otros tienen que procesar datos casi en tiempo real, y otros tienen que comprobar y corregir su propio trabajo sobre la marcha. Operando en la naturaleza, estos sistemas físicos actúan igual que los nodos de una red neuronal.
Después, explora formas de hornear esta tecnología en procesos más fiables y rigurosos que sean más resistentes a las alucinaciones. Un ejemplo de esto incluye un mejor procesamiento de los datos de ciberseguridad, separando la señal del ruido. A medida que enormes cantidades de texto y otros datos no estructurados fluyen a través de los sistemas digitales, este tesoro de información rara vez se comprende en su totalidad. Los LLM pueden ayudar a identificar las vulnerabilidades de seguridad y las señales de alarma de forma más sencilla de lo que antes era posible.
Como muestra el debate anterior, se ha dedicado mucho trabajo a definir lo que significa la productividad para las aplicaciones impulsadas por la IA Generativa. Consulta este artículo para saber más sobre aplicaciones concretas de IA Generativa, casos de uso y cómo se ha implementado la tecnología hasta la fecha. En este Podcast de Microsoft WorkLab, Brynjolfsson expuso varios puntos interesantes, el primero de los cuales es que las tecnologías que imitan a los humanos tienden a hacer bajar los salarios; las tecnologías que complementan a los humanos tienden a hacer subir los salarios. La mayoría de estas capacidades benefician a los trabajadores del conocimiento, término acuñado por Peter Drucker.
En efecto, están diciendo: «superpondremos cosas, trasladaremos esa creatividad a diferentes formatos y tamaños». El problema para los profesionales del marketing es que esto les quita cada vez más el control y se lo devuelve a las plataformas. Y más concretamente a la IA que se utiliza para optimizar estas campañas. Hay una falta de control del tipo de concordancia que probablemente todos hemos experimentado si somos anunciantes de Búsqueda de pago. Básicamente, Google nos está empujando a intentar poner todos los tipos de concordancia en una campaña, que es una concordancia especialmente amplia que ellos favorecen. Como expertos en publicidad de pago, creemos que esto nos quita el control y lo deja en manos de Google.
Céntrate en orientaciones prácticas que se adapten a sus funciones, como la forma de salvaguardar los datos sensibles y evitar las aplicaciones de IA en la sombra de alto riesgo. Cuando todos los departamentos siguen las mismas reglas, las lagunas en la seguridad son más fáciles de detectar, y el proceso general de adopción se vuelve más ágil y eficiente. Clasifica las aplicaciones en función de su nivel de riesgo y empieza por los casos de bajo riesgo. Los casos de uso de alto riesgo deben tener controles más estrictos para minimizar la exposición y permitir al mismo tiempo que prospere la innovación. Descubre cómo la IA de gen escalable en áreas clave impulsa el cambio ayudando a tus mejores mentes a crear y ofrecer nuevas soluciones innovadoras. Dirigido por los principales líderes de pensamiento de IBM, el plan de estudios está diseñado para ayudar a los líderes empresariales a adquirir los conocimientos necesarios para priorizar las inversiones en IA que pueden impulsar el crecimiento.
Aunque la IA generativa encabeza la lista de competencias de más rápido crecimiento, la ciberseguridad y la gestión de riesgos también están cobrando importancia. Seis de las diez competencias tecnológicas de mayor crecimiento están relacionadas con la ciberseguridad, lo que refleja un panorama empresarial en el que muchas organizaciones han sufrido violaciones de identidad el año pasado. Más allá de estos ámbitos técnicos, el informe revela una intrigante mezcla de capacidades humanas cuya importancia va en aumento, destacando la mitigación de riesgos, la asertividad y la comunicación con las partes interesadas. No cabe duda de que se basará en las mejoras de la IA generativa, que puede ayudar a interpretar las historias que los humanos cuentan sobre el mundo. Sin embargo, la IA incorporada también se beneficiará de las mejoras en los sensores que utiliza para interpretar directamente el mundo y comprender el impacto de sus decisiones en el entorno y en sí misma. Los investigadores de Wayve desarrollaron nuevos modelos que ayudan a los coches a comunicar su interpretación del mundo a los humanos.
1980 Las redes neuronales, que utilizan un algoritmo de retropropagación para entrenarse, se generalizaron en las aplicaciones de IA. Únete a nuestro panel de clase mundial de ingenieros, investigadores, líderes de producto y más, mientras se abren paso a través del ruido de la IA para traerte las últimas noticias y perspectivas de la IA. Según Herold, esto puede suponer un reto para los equipos de seguridad, que pueden carecer de personal suficiente y de las habilidades necesarias para realizar este tipo de trabajo. «Mi temor es que, a medida que seguimos avanzando en esa dirección, estamos perdiendo la base de conocimientos que proviene de la escritura de código tradicional», dijo.
La IA Generativa permite a las organizaciones responder rápidamente a las opiniones e interacciones de los clientes, perfeccionando las campañas para obtener mejores resultados. La IA generativa puede estimular la creatividad y la innovación generando nuevas ideas y variaciones de contenido. Los departamentos de marketing podrían utilizar la IA generativa para sugerir titulares o temas de optimización de motores de búsqueda (SEO) basados en las tendencias actuales y los intereses de la audiencia. Desde el lanzamiento de GPT en 2018, OpenAI se ha mantenido a la vanguardia de la actual conversación sobre IA generativa. Además de su producto estrella, ChatGPT, la empresa también se ha dedicado a la generación de imágenes con DALL-E, así como al vídeo generativo a través de Sora.
La IA conversacional se entrena en conjuntos de datos con diálogos humanos para ayudar a comprender los patrones lingüísticos. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural y la tecnología de aprendizaje automático para crear respuestas adecuadas a las consultas, traduciendo las conversaciones humanas a lenguajes que entiendan las máquinas. Las interacciones son como una conversación con comunicación de ida y vuelta. Esta tecnología se utiliza en aplicaciones como chatbots, aplicaciones de mensajería y asistentes virtuales. Algunos ejemplos de aplicaciones populares de IA conversacional son Alexa, Google Assistant y Siri. Algunas organizaciones optan por personalizar ligeramente los modelos de base, entrenándolos con información propia de la marca para casos de uso específicos.
Puedes pensar en el ML como en un ratón de biblioteca que mejora sus habilidades basándose en lo que ha estudiado. Por ejemplo, el ML permite a los filtros de spam mejorar continuamente su precisión aprendiendo de nuevos patrones de correo electrónico e identificando los mensajes no deseados con mayor eficacia. La IA tradicional, o IA estrecha, es como un especialista con una especialización concreta. Por ejemplo, los chatbots de IA, los vehículos autónomos y los filtros de spam utilizan IA tradicional.
La inteligencia artificial se utiliza como herramienta de apoyo a la mano de obra humana para optimizar los flujos de trabajo y hacer más eficientes las operaciones empresariales. Los sistemas de IA potencian varios tipos de automatización empresarial, como la automatización de empresas y la automatización de procesos, ayudando a reducir los errores humanos y liberando mano de obra humana para trabajos de mayor nivel. La IA generativa (IA gen) en marketing se refiere al uso de tecnologías de inteligencia artificial (IA), concretamente las que pueden crear nuevos contenidos, perspectivas y soluciones, para mejorar los esfuerzos de marketing. Estas herramientas de IA generativa utilizan modelos avanzados de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos y generar resultados que imitan el razonamiento y la toma de decisiones humanos. La inteligencia artificial, o el desarrollo de sistemas informáticos y de aprendizaje automático para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la inteligencia humana, afecta a toda una serie de procesos empresariales. Las organizaciones utilizan la inteligencia artificial (IA) para reforzar el análisis de datos y la toma de decisiones, mejorar la experiencia del cliente, generar contenidos, optimizar las operaciones informáticas, las ventas, el marketing y las prácticas de ciberseguridad, etc.
También estamos viendo consolidación y falta de control en Meta Ads ahora mismo. De nuevo, si realizas anuncios en Facebook e Instagram, te están empujando por la vía de Advantage Plus: Advantage Plus shopping y Advantage Plus Creative. Lo que piden es que dejes que Meta controle todos los elementos creativos de la campaña.
Los chatbots de IA conversacional como ChatGPT pueden sugerir la siguiente estrofa de una canción o un poema. Programas como DALL-E o Midjourney pueden crear arte original o imágenes realistas a partir de descripciones en lenguaje natural. Herramientas de completado de código como GitHub Copilot pueden recomendar las siguientes líneas de código. La IA permite a las empresas ofrecer un servicio de atención al cliente 24/7 y tiempos de respuesta más rápidos, lo que ayuda a mejorar la experiencia del cliente.
El revuelo en torno a la IA generativa seguirá creciendo a medida que más empresas entren en el mercado y encuentren nuevos casos de uso para ayudar a la tecnología a integrarse en los procesos cotidianos. Por ejemplo, recientemente ha habido una oleada de nuevos modelos de IA generativa para vídeo y audio. ChatGPT se hizo muy popular rápidamente, acumulando más de un millón de usuarios una semana después de su lanzamiento. Muchas otras empresas vieron ese éxito y se apresuraron a competir en el mercado de la IA generativa, como Google, Bing de Microsoft y Anthropic. Nuestro objetivo es ofrecer la información más precisa y el asesoramiento más informado posible para ayudarte a tomar decisiones de compra más inteligentes sobre equipos tecnológicos y una amplia gama de productos y servicios.
Es posible utilizar una o varias opciones de despliegue dentro de una empresa sopesando estos puntos de decisión. Los Grandes Modelos del Lenguaje (LLM) se entrenaron explícitamente con grandes cantidades de datos de texto para tareas de PNL y contenían un número significativo de parámetros, normalmente superior a 100 millones. Facilitan el procesamiento y la generación de texto en lenguaje natural para diversas tareas. Cada modelo tiene sus puntos fuertes y débiles, y la elección de cuál utilizar depende de la tarea específica de PNL y de las características de los datos que se analizan.
El proyecto utiliza algunas de las últimas metodologías de construcción de IA y NVIDIA NeMo Retriever, una colección de microservicios NIM fáciles de usar para la recuperación de información a gran escala. NIM facilita la implantación de inferencias de modelos de IA seguras y de alto rendimiento en nubes, centros de datos y estaciones de trabajo. La IA Generativa ofrece mensajes, recomendaciones y ofertas personalizados basados en los datos y el comportamiento de cada cliente. Esto mejora la relevancia y el impacto de los esfuerzos de marketing y aumenta el conocimiento de la marca. La IA Generativa también se utiliza para traducir contenidos de un idioma a otro, o convertir archivos a varios formatos, agilizando las operaciones cotidianas de los departamentos de marketing y aumentando el alcance de una marca. La IA Generativa también crea imágenes y vídeos personalizados adaptados a la estética de la marca y a las necesidades de la campaña, mejorando el contenido visual sin necesidad de grandes recursos de diseño.
Para evitar este problema y mejorar la coherencia y precisión general de los resultados, define límites para los modelos de IA utilizando herramientas de filtrado y/o umbrales probabilísticos claros. El modelo GPT-4o introduce una nueva respuesta rápida de entrada de audio que -según OpenAI- es como la de un humano, con un tiempo medio de respuesta de 320 milisegundos. OpenAI anunció el GPT-4 Omni (GPT-4o) como el nuevo modelo de lenguaje multimodal insignia de la empresa el 13 de mayo de 2024, durante el evento Spring Updates de la empresa. Como parte del evento, OpenAI publicó varios vídeos que demostraban la respuesta de voz intuitiva y las capacidades de salida del modelo.
Los chatbots y los agentes virtuales entrenados en los datos propios de una organización proporcionan asistencia las 24 horas del día y un alcance global a través de las zonas horarias. Combinados con la Automatización Robótica de Procesos (RPA), pueden desencadenar acciones específicas, como iniciar un proceso de venta o devolución, sin intervención humana. Como estas herramientas de IA generativa «recuerdan» las interacciones con los clientes, pueden nutrir a los clientes potenciales durante largos periodos, manteniendo una relación cohesiva con un consumidor individual.
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