Si la transformación digital fue un antes y un después en la investigación y gestión de los procesos en la empresa, la IA Generativa como ChatGPT ha aterrizado para integrarse en su núcleo, reinventando la forma de trabajar y de hacer negocios. Es evidente que esto supondrá un cambio tanto para la sociedad como para las organizaciones públicas de los Estados, ya que esta tecnología hoy en día todavía se encuentra dentro de un marco normativo con unos riesgos legales poco predecibles.
Independientemente de todo esto, el impacto de la IA está siendo más que positivo ya que, reforzará tanto en la ciencia e investigación, como en la creatividad y productividad de las personas.
Resumen
El artículo explica cómo la IA generativa, como ChatGPT, ya forma parte activa de las empresas, ayudando a automatizar procesos, crear contenido y mejorar la eficiencia. También destaca sus beneficios, desafíos y cómo integrarla de forma estratégica.
¿Cómo funciona?
La IA generativa utiliza redes neuronales avanzadas, especialmente modelos generativos, como los Modelos Generativos Antagonistas (GANs) y los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Este tipo de redes entrenan a partir de grandes volúmenes de datos para luego, generar resultados que parecen que están hechos por humanos.
Estos grandes modelos lingüísticos se componen en algoritmos de aprendizaje automático capaces de comprender y generar un lenguaje propio al del ser humano, contestando preguntas, generando textos y creando contenido específico (música, poesías, cuentos, etc.).
Con el tiempo, se ha permitido que las máquinas puedan deducir las intenciones de las personas y a pensar de forma independiente.
Algunos LLMs populares son los conocidos GTP (Generative Pre-Trained Transformer) de la empresa estadounidense OpenAI, un laboratorio que investiga la IA y que tiene en su repositorio las versiones GPT-2, GPT-3 y GPT-4. Otro modelo de aprendizaje profundo muy conocido es T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) de Google, capaz de realizar una amplia gama de tareas NPL mediante su enfoque texto a texto.
Acceso y personalización mediante API
En esta fase de adopción en la que las empresas experimentan mediante modelos básicos, acceden a los grandes modelos de IA generativa listos para usar por medio de una API, para posteriormente, ir desarrollando e implementando modelos propios capaces de cubrir una amplia gama de tareas, utilizando datos propios.
Por ejemplo, si estás empezando en esto de la IA y quieres experimentar esta tecnología, puedes hacerlo con la API PaLM (Pathways Language Model API) de Google. Esta API permite a los desarrolladores acceder al LLM en la nube y prepararlo para que realice las tareas para lo que ha sido entrenado.
Ventajas y desafíos del futuro
La IA generativa tiene un enorme potencial en la industria creativa como en la automatización de los procesos internos de la empresa. Esto ha permitido a que las personas puedan acelerar sus procesos creativos gracias a que la IA a través de prompts, va aportando nuevas ideas a dichas creaciones.
Sin embargo, esto también plantea desafíos éticos como lo es la propiedad intelectual, la autenticidad de las creaciones y el riesgo de que se usen para generar desinformación o deepfakes.
Resumiendo, la IA Generativa ha venido para quedarse y su aceleración es más que visible, siendo nosotros testigos de la transformación que ha supuesto a la hora de acceder a la información, la creación del contenido, la atención personalizada a nuestros clientes y de la automatización de los procesos de la empresa.
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