Inversiones Masivas y Casos de Uso Concretos

Según McKinsey, al menos una docena de estos LLM han surgido desde el anuncio inicial de ChatGPT, abordando desde capacidades multilingües hasta CRM y toma de decisiones. VentureBeat compara la proliferación de estos modelos con una ‘fiebre del oro’, con la diferencia de que los casos de uso ya están bien definidos, y las empresas están dispuestas a invertir de manera significativa.

Y no es solo retórica; las cifras hablan por sí mismas. Datos de CB Insights revelan que solo en el primer semestre del año, las startups y unicornios en este sector han recaudado más de 14 mil millones de dólares. Gigantes del capital riesgo como Sequoia y Andreessen Horowitz han aumentado sus inversiones en OpenAI, con rondas de financiación notables para compañías como Inflection, Anthropic y Cohere.

El desafío de la creatividad en la IA generativa.

La IA generativa no solo está cambiando el juego en la automatización de tareas; también está influenciando la toma de decisiones y la colaboración en entornos laborales. McKinsey predice que los impactos serán más profundos en actividades intelectuales, marcando un cambio desde el ‘músculo al cerebro’ en términos de automatización.

Sin embargo, a pesar de los avances rápidos, la IA todavía no puede replicar la «chispa» humana. Warren Buffett ilustra esto, diciendo que, aunque ChatGPT puede haber «leído todos los libros», todavía carece de la capacidad para contar un buen chiste.

En resumen, la IA generativa está avanzando a un ritmo sin precedentes, impulsada por la colaboración de la industria y una oleada de inversión. Pero aunque estos modelos se acercan cada vez más a replicar las habilidades humanas, todavía tienen un largo camino por recorrer para igualar el ingenio y la creatividad humanos.

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Capacidades de ChatGPT en Turismo

Respuestas Inmediatas: El chatbot puede responder cualquier consulta al momento, en 95 idiomas, utilizando la información de la web de la oficina de turismo.

• Planificación Personalizada: Los turistas pueden planificar sus viajes desde la web mediante ‘prompts’ programados en el chatbot
• Etiquetado Inteligente: Se pueden filtrar recursos y eventos según el tipo de turista, duración y distancia de la visita
• Información Accesible: Respuestas inmediatas a cuestiones de accesibilidad, mascotas o afluencia en los lugares turísticos.
• Adaptabilidad de Contenidos: Puede crear audioguías y videos en cualquier idioma o lenguaje de signos.
• Soporte 24/7: Ofrece información incluso cuando la oficina está cerrada..
• Análisis de Datos: Reúne información de diversas fuentes para crear informes sobre las tendencias turísticas.
• Actividades y Eventos: Informa sobre actividades cercanas y su disponibilidad.
• Fidelización: Envía contenido personalizado al turista, incluso recordatorios para volver.
• Mejora del Marketing: Puede programar campañas de marketing para fomentar el regreso de los turistas.

En resumen

ChatGPT no solo moderniza la atención al cliente sino que también brinda una herramienta analítica para entender y adaptarse a las necesidades del turista moderno. Así, las oficinas de turismo pueden competir en igualdad de condiciones y ofrecer una experiencia personalizada y eficiente.

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El Motor de IA que Optimiza el Desarrollo Multilingüe en Windows

Meta anunciaba en el lanzamiento: “Presentamos Llama 2, la próxima generación de nuestro modelo de lenguaje de código abierto” y añadía que, desde ya, “está disponible de forma gratuita”, tanto para “investigación”, como para “uso comercial”.

En este desarrollo, Meta ha unido fuerzas con Microsoft.  El pasado 18 de julio, se firmó un acuerdo entre Meta y Microsoft para cubrir las necesidades de soporte en Windows y Azure.

El Modelo

Llama 2 debe su nombre al modelo llamado Large Language Model Meta AI 2, que impulsa una IA de código abierto. Con ella podrás crear textos, en base a especificaciones, obtener respuestas precisas y por supuesto traducciones.

El modelo toma una secuencia de palabras y genera texto de alta calidad en 27 idiomas diferentes. Ideal para desarrolladores, Llama 2 simplifica la transformación de código en aplicaciones prácticas para usuarios, optimizando el flujo de trabajo. Además, está diseñado para funcionar localmente en sistemas Windows, lo cual facilita la implementación en diferentes plataformas.

Código Abierto y Colaboración Industrial

Este lanzamiento representa una continuación del primer modelo, Llama, que ya está disponible en Azure, la nube de Microsoft. Tras recibir 100.000 solicitudes de acceso para la versión original, la decisión de hacer de Llama 2 un proyecto de código abierto marca un hito en la democratización de la tecnología de IA.

En resumen, Llama 2 no es solo un avance tecnológico, sino también un ejemplo de colaboración entre gigantes de la industria para acelerar el desarrollo en el campo de la inteligencia artificial.

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¿Cuántas empresas usan actualmente la IA?

Tomando como ejemplo a Reino Unido, alrededor del 15% de todas las empresas (unas 432.000) habían adoptado al menos una forma de tecnología de inteligencia artificial en enero de 2022, según una encuesta del Gobierno. El estudio reveló que las empresas más dispuestas a utilizar la IA eran las de informática y telecomunicaciones, finanzas y contabilidad, medios de comunicación, publicidad y ventas, y derecho.

A medida que las empresas crecen, es más probable que adopten la IA. Según la encuesta, un 69% de las grandes empresas adoptan al menos una forma de IA.
Sin embargo, estas cifras son anteriores a los enormes saltos de la IA generativa, de los que se tuvo más consciencia a finales de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI: un chatbot capaz de crear grandes cantidades de texto y responder a preguntas de forma convincente. Esto desencadenó una explosión de chatbots similares, así como soluciones de IA generativa personalizadas para diferentes profesiones, como el derecho y la publicidad.

La adopción de la IA se ha multiplicado por más del doble desde 2017, según la consultora McKinsey. Se prevé que crezca exponencialmente ahora que se ha vuelto más accesible a través de los grandes modelos lingüísticos.

¿Cuáles son los usos empresariales más comunes de la IA?

La IA se utiliza habitualmente en las empresas para aumentar la eficiencia, automatizando tareas como el análisis de datos, la mejora de la velocidad o la coherencia de los servicios, o utilizando datos de clientes o consumidores para fundamentar la toma de decisiones y hacer previsiones.
En la planificación de infraestructuras, por ejemplo, los ingenieros municipales pueden utilizar la IA para detectar cuándo es probable que surja un bache en una carretera, utilizando cámaras y sensores para controlar las condiciones a lo largo del tiempo.

En el sector minorista, dada la enorme cantidad de datos recopilados sobre las pautas de gasto de los consumidores, la IA se está adoptando rápidamente para optimizar la cadena de suministro, prediciendo la cantidad de stock necesaria. También se utiliza para comunicarse con los clientes a través de asistentes virtuales.

¿Cómo cambiará la IA las interacciones con los clientes?

El servicio de atención al cliente basado en la IA no es una novedad: esta tecnología se utiliza en el comercio minorista desde hace más de una década. Los chatbots suelen tener preguntas y respuestas establecidas para clasificar las solicitudes y limitar las interacciones necesarias con agentes humanos de atención al cliente. Sin embargo, los avances significativos en la IA generativa significan que es probable que las funciones de atención al cliente se transformen.

La IA puede responder fácilmente a preguntas frecuentes y ofrecer asesoramiento personalizado. Meta, propietaria de Facebook, WhatsApp e Instagram, ha hablado recientemente de sus esfuerzos por hacer avanzar los denominados agentes de IA para usuarios y empresas en la plataforma.
«Creemos que es importante contar con un abanico diverso de Asistentes de IA para representar los intereses de las personas, los creadores y las empresas», afirma Nicola Mendelsohn, responsable del Grupo de Negocios Globales de Meta. «Por ejemplo, una persona podría obtener atención al cliente de su pequeña empresa favorita sin tener que esperar al teléfono».

El reconocimiento de voz es otro campo en el que la IA se ha implantado para reconocer y responder a las palabras.

¿Puede la IA tomar decisiones por las empresas?

La capacidad de la IA para identificar objetos en imágenes o vídeo, a menudo denominada visión artificial, se ha utilizado en diversos sectores, como en los contenidos de las redes sociales para detectar y prohibir contenidos nocivos, en la sanidad para identificar posibles tumores o rasgos en los escáneres, y en la industria del automóvil para la asistencia al aparcamiento o en el desarrollo de vehículos autónomos.

En este último caso, la IA suele tomar una decisión basándose en la información proporcionada por las imágenes, como por ejemplo si debe realizar una parada de emergencia o cambiar de rumbo.
La IA también se utiliza ampliamente en la cadena de suministro para identificar inventarios, ayudar a controlar las existencias, reducir el despilfarro y acortar los plazos de entrega agrupando los pedidos de un mismo lugar.

Cuantos más datos recopile una IA en un caso de uso específico, como por ejemplo los pedidos completados, más eficaces serán las predicciones de la IA.

¿Hace falta que los humanos sigan implicándose en la toma de decisiones de la IA?

Sí. Por el momento, la IA puede equivocarse, especialmente la IA generativa, que puede presentar falsedades como hechos, un fenómeno conocido como «alucinación».

Otro problema es el sesgo algorítmico, en el que se ha descubierto que la IA discrimina a las personas por factores como la raza o el sexo. Por ejemplo, un análisis de las decisiones sobre la concesión de préstamos hipotecarios basadas en la IA reveló que algunos programas tenían menos probabilidades de aprobar a solicitantes negros.

¿Qué sectores de negocio están más expuestos a la IA?

Dado que la tendencia actual de la IA es el procesamiento de grandes cantidades de datos lingüísticos procedentes de texto, audio o vídeo, los sectores más afectados son los relacionados con la lengua escrita o hablada: publicidad, periodismo, consultoría e industria jurídica.
Todos ellos han adoptado ya tecnologías de IA generativa.

¿Qué sectores de negocio tienen menos probabilidades de verse afectados?

Según un estudio de la Universidad de Pensilvania y OpenAI publicado en marzo, es probable que la IA basada en grandes modelos lingüísticos, como la IA generativa, afecte al 80% de los trabajadores estadounidenses. Sin embargo, el estudio concluía que era menos probable que se vieran afectados empleos en sectores como la agricultura, la minería y la industria manufacturera.

Un análisis realizado por Goldman Sachs en marzo también agrupó la artesanía y los oficios relacionados como los sectores con menos probabilidades de ser automatizados por la IA. Sin embargo, estas industrias ya utilizan alguna forma de IA. Por ejemplo, los agricultores utilizan sensores para controlar los cultivos y detectar enfermedades, plagas o problemas con el suelo.

En muchas de estas industrias, la IA que utiliza el análisis de datos o la robótica puede desempeñar un papel más importante y llegar a sustituir a los trabajadores manuales.

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