agosto 29, 2024 •Juan Carlos Mateus
La Inteligencia Artificial- IA, no es solo una tendencia pasajera, sino una herramienta transformadora que está remodelando profundamente la forma en que las empresas operan y compiten. Aquellas que adoptan estrategias efectivas de IA no solo mejoran su eficiencia y rentabilidad, sino que también están mejor posicionadas para satisfacer las demandas de un consumidor cada vez más digital y exigente.
La integración estratégica de la Inteligencia Artificial en las operaciones empresariales promueve beneficios significativos, impulsando la innovación y mejorando la orientación al cliente. La IA acelera la transformación empresarial, optimizando tanto procesos básicos como situaciones complejas. Su evolución continúa revoluciona el mundo, mejora la eficiencia y se convierte en una aliada fundamental para las organizaciones. A medida que se expande su utilidad y modelos prácticos, aumenta su potencial para transformar sistemas y herramientas empresariales. Sin embargo, el crecimiento de estas tecnologías también plantea interrogantes sobre sus posibles impactos positivos y negativos en las actividades diarias.
A partir del auge de la Inteligencia Artificial, las especulaciones de los usuarios han creado mitos sobre su uso, sobre los cuales los proveedores de modelos de IA y fabricantes de software que soportan esta clase de tecnología han aclarado muchas incógnitas sobre esta herramienta:
Grandes modelos de lenguaje como el LLM - Large Language Model.
El inicio de la Inteligencia Artificial empieza con estas preguntas: ¿Cómo saben tanto?, ¿Cómo pueden darme una diversidad de respuestas?
Los grandes modelos de lenguaje son estructuras llamadas redes neuronales avanzadas que procesan grandes cantidades de datos de texto, los cuales deben ser entrenados con un gran volumen de información para que “conozca” sobre diversos temas. Al entender el lenguaje, sus formas de escritura y una organización de las posibles instrucciones que recibe el sistema, también llamadas “Prompt”, se busca entender y generar respuestas en lenguaje de manera natural, haciendo que conversaciones con esta clase de herramientas sean más naturales y efectivas, por esto, los LLM se utilizan en chatbots, asistentes virtuales, traducción automática, creación de contenido y más. Estos modelos potencian muchas de las herramientas que se encuentran en el mercado.
Al entender las instrucciones y comprender el lenguaje natural, el siguiente paso es la creación de documentos, en este caso, imágenes. Son varias las herramientas que poseen modelos de creación de imágenes que pueden entregar diversos tipos dependiendo de la selección de modelo y de la clase de instrucción que ha sido entregado, típicamente los modelos brindan opciones que cumplen con el requerimiento y que permiten que el usuario final elija su preferencia enfocada en su criterio.
Imagen 1. Imagen generada con la solución SAP Leonardo AI.
El análisis de imágenes ha experimentado avances significativos gracias a los grandes modelos de lenguaje. Estos modelos permiten que la entrada pueda ser tanto texto como imagen, lo que posibilita inferir información relevante contenida en los archivos y generar respuestas adecuadas según lo presentado. Algunos ejemplos son la identificación biométrica de personas, identificación de matrículas vehiculares y sensores especializados.
Mediante el uso de modelos de lenguaje avanzados se han desarrollado herramientas capaces de generar videos de hasta un minuto de duración a partir de descripciones textuales. Estos videos representan el escenario descrito en las instrucciones iniciales, y los resultados pueden ser realmente fascinantes, pueden tener diferentes estilos, tener un gran nivel de detalle y ser usados en cortometrajes.
Hay herramientas disponibles que permiten a los usuarios componer letras, estructurar el contenido y aplicar un género musical para crear canciones. A partir de una instrucción sencilla, es posible cambiar los géneros y obtener respuestas variadas.
En las herramientas asistentes que se mencionaron antes, la interacción normalmente inicia mediante una frase de texto o una imagen, pero ahora es posible que la interacción sea más “humana”, en la que se reciban instrucciones de forma hablada y la respuesta también puede ser entregada de la misma manera.
Usado principalmente como transcriptor multi-lenguaje de voz y en asistentes como chatbots, se ha creado por ejemplo a ValerIA, un agente virtual de Avvale quien a través de comandos de voz es capaz de interpretar necesidades, generar acciones basadas en sus conocimientos obtenidos por el modelamiento de datos, ya sean generales o específicos, y que responde de manera conversacional para que el usuario tenga una atención óptima y más “humana”.
Los proveedores de software han adaptado varias de sus herramientas para que estas permitan el uso de la Inteligencia Artificial en aras de incrementar su productividad, apoyar a los equipos para su efectividad, liberar cargas operativas y generar análisis complejos, entre muchas otras posibilidades.
Un caso en particular ocurre con Microsoft, que usando los recursos generados en conjunto con OpenAI, ha implementado una Inteligencia Artificial llamada COPILOT, esta ha recibido su nombre, ya que, como asistente o copiloto (en español), apoya las actividades que se pueden realizar con herramientas innovadoras.
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Microsoft Copilot abarca 2 grandes funcionalidades que operan de manera transversal sobre las soluciones y servicios:
Desde Avvale estamos abiertos a iniciar esta conversación para ayudar a las empresas a adoptar la Inteligencia Artificial y a transformar la operación empresarial hacia la eficiencia y la innovación continua redefiniendo sus procesos de negocio para avanzar hacia un futuro más inteligente y competitivo.
