Es fundamental comprender a fondo el concepto de GenAI, valor de los datos, infraestructura, capacidad computacional y problemas específicos que la organización busca resolver a través de la automatización. Con el boom de ChatGPT de OpenAI, profesionales de diversas disciplinas, como diseñadores, vendedores y programadores, han incorporado a su equipo a un asistente personal excepcional: La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI).
Esta innovación se ha convertido en la nueva “rockstar” de las empresas en México y a nivel mundial, ya que ofrece la capacidad de crear contenido original, dar seguimiento a las demandas más exigentes de los clientes, generar imágenes y desarrollar código.
Aunque la Inteligencia Artificial (IA) es una realidad desde hace décadas –la IA moderna comenzó durante un encuentro en la Universidad de Dartmouth en 1953, donde un grupo multidisciplinario de académicos colaboró para tratar de entender mejor cómo funciona la mente humana simulando una– hoy está aquí y nos responde con creatividad y eficiencia, casi como lo haría un colega. La promesa de la GenAI es la creación de empleos, mejora de la productividad y expansión de las capacidades de los recursos humanos. Si alguien es sustituido por esta tecnología, tal vez se deba al tipo de trabajo y no a la evolución de la IA.
De acuerdo a Goldman Sachs, gracias a la GenAI se automatizarán 300 millones de puestos de trabajo en el mundo, lo que dará un mayor espacio para la creatividad y la innovación. El 49% de las empresas espera que la adopción de la IA genere empleo en los próximos cinco años, según el informe “Future of Jobs 2023” del Foro Económico Mundial.
Además, la International Data Corporation (IDC) pronostica que la GenAI aumentará la productividad mundial en un 18% durante la próxima década, consolidándose como la nueva estrella en ascenso para las empresas.
Antes de considerar la migración a este nuevo paradigma, es fundamental comprender a fondo el concepto de Inteligencia Artificial Generativa, así como la importancia de los datos, infraestructura, capacidad computacional y problemas específicos que la organización busca resolver a través de la automatización.
El proceso de entrenamiento, mediante modelos de machine learning, es esencial para desarrollar la capacidad de la GenAI. Este entrenamiento evoluciona desde un modelo de aprendizaje supervisado hasta un modelo de aplicación, ejecución e inteligencia no supervisada, permitiendo análisis más complejos.
Aplicación de redes neuronales y modelos generativos
La complejidad de la GenAI está vinculada a las redes neuronales, que imitan el funcionamiento de un cerebro humano. Estas redes neuronales, aunque no procesan pensamientos, son capaces de recibir información, procesarla y responder.
Por: Benjamín Franco
Fundador y CEO de Ketoro
