El frenesí actual de la IA muestra el creciente interés y entusiasmo en torno a nuevas herramientas como ChatGPT y sus aplicaciones potenciales en varios campos. Con el rápido desarrollo del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, la inteligencia artificial se ha convertido en un tema candente de debate entre investigadores, legisladores y líderes empresariales.
5 preocupaciones generativas de la IA
- Cuestiones legales y de propiedad intelectual propiedad y control de este contenido.
- Ética y sesgo como resultado de los datos gramoaprender sobre los sistemas energéticos de IA.
- Regulación lo que puede limitar su uso y dificultar la innovación empresarial.
- Seguridad y protecciónya que la inteligencia artificial generativa se puede utilizar con fines maliciosos.
- Barreras culturales en algunas regiones donde puede haber resistencia al uso de la tecnología de IA para tareas creativas.
Uno de los impulsores clave del auge de la IA es la cantidad cada vez mayor de datos que varias organizaciones generan y recopilan. Estos datos se pueden usar para entrenar modelos de IA para realizar tareas complejas como el reconocimiento de imágenes, la comprensión del lenguaje natural y el análisis predictivo. Las empresas utilizan esta tecnología para obtener información y crear valor, lo que lleva a una proliferación de nuevas empresas y programas de IA.
Si bien existen ciertos riesgos y desafíos asociados con esta tecnología, su impacto se extenderá más allá de la burbuja, ya que desempeña un papel cada vez más importante en nuestras vidas. A medida que la inteligencia artificial generativa se vuelva común en todas las industrias y el entretenimiento, la burbuja crecerá antes de que estalle. Y si realmente tenemos una burbuja que estallar, entonces veo un progreso en la tecnología que solo ha seguido evolucionando en el transcurso de varios años.
Los límites naturales de ChatGPT
Como modelo de lenguaje, ChatGPT tiene sus limitaciones, una de las cuales es su falta de comprensión del contexto. Aunque ChatGPT se ha entrenado con una gran cantidad de datos, no siempre puede comprender los matices y el contexto de una conversación en particular. También puede combatir el sarcasmo, la ironía y otras formas de lenguaje figurativo.
En segundo lugar, el conocimiento de ChatGPT se limita a los datos en los que se entrenó, que se actualizó por última vez en 2021. Es posible que no esté al tanto de eventos recientes o eventos que hayan ocurrido desde entonces. Y si bien puede generar un texto coherente y gramaticalmente correcto, puede tener dificultades para generar ideas verdaderamente originales o creativas. La IA tiene dificultades para responder a temas emocionales o sensibles supuestamente compartió información sesgada para ciertas pistas.
Aunque ChatGPT tiene sus limitaciones, aún puede ser una herramienta valiosa para las tareas e interacciones lingüísticas si sus capacidades y limitaciones se comprenden y aplican correctamente.
Inteligencia artificial generativa y experiencia de cliente
El impacto de ChatGPT en la experiencia conversacional todavía se subestima. Gran parte de la discusión sobre la tecnología se centra en la facilidad de crear publicaciones de blog, artículos y búsquedas. Pero la IA generativa tendrá un gran impacto en la experiencia conversacional, que es muy popular en los países donde priman los dispositivos móviles. Empresas de todo el mundo utilizarán esta tecnología para llevar la experiencia del cliente a un nivel completamente nuevo. Una mejor experiencia del cliente significará transacciones más frecuentes, lo que en última instancia conducirá a un mayor crecimiento comercial.
Con chatbots generativos habilitados para IA, las empresas pueden mejorar significativamente la participación del cliente, aumentar los ingresos y reducir los costos de soporte. Los usos incluyen ofertas de marketing, generación de clientes potenciales, descubrimiento de productos, recomendaciones de productos, consejos de compra, solución de problemas, atención al cliente y más.
No se trata de crecimiento, sino de escala
Las empresas de capital de riesgo ya han invertido miles de millones de dólares en nuevas empresas de IA en varias categorías, incluida la IA generativa. Pero para que el auge de la IA continúe y transforme verdaderamente las industrias, debe llegar a gran velocidad y escala.
Uno de los mayores desafíos que enfrentan las nuevas empresas de IA en la actualidad es la capacidad de escalar sus soluciones más allá de una pequeña cantidad de clientes o casos de uso. Muchas empresas emergentes luchan por lograr las economías de escala necesarias para que sus soluciones sean rentables y sostenibles a largo plazo.
Para superar este desafío, las nuevas empresas deberán centrarse en desarrollar soluciones que puedan integrarse fácilmente en los flujos de trabajo y procesos existentes, e implementarse de manera rápida y eficiente en organizaciones más grandes. También deberán desarrollar modelos comerciales que sean sostenibles a escala, como servicios basados en suscripción o acuerdos de participación en los ingresos.
Buzz de IA vs. Buzz de criptografía
Dada la exageración en torno a la inteligencia artificial generativa y lo que sucedió con la criptomoneda igualmente publicitada, la teoría de que la inteligencia artificial generativa es solo una burbuja no es sorprendente. Sin embargo, existen diferencias clave entre estas tecnologías.
A diferencia de las criptomonedas, la inteligencia artificial tradicionalmente no ha requerido importantes esfuerzos de marketing, ya que es un campo bien conocido con una larga historia de investigación y desarrollo. Además, las tecnologías de IA suelen ser complejas y requieren un alto nivel de experiencia técnica para comprenderlas y utilizarlas por completo. En los últimos años, ha habido un aumento en el interés por la inteligencia artificial, impulsado en parte por los avances en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
Además, la inteligencia artificial no es una tecnología que por lo general se preste al respaldo de celebridades. Esto se debe a que la propuesta de valor de la IA a menudo se basa en sus capacidades técnicas más que en el atractivo de la marca. Por el contrario, la exageración en torno a la criptomoneda a menudo se debe a una combinación de especulación, exageración y el potencial de altos rendimientos.
El futuro de la IA generativa
La IA generativa tiene el potencial de transformar muchas industrias, incluidas las del arte, la música, la literatura y la publicidad. Sin embargo, su uso está plagado de problemas serios, particularmente con respecto a la transparencia, ya que puede ser difícil entender cómo los sistemas de IA generativa obtienen resultados, lo que puede dificultar la verificación o explicación de su comportamiento. Esta falta de transparencia puede limitar su adopción en entornos comerciales.
Abordar estos desafíos requerirá la colaboración entre investigadores, legisladores y partes interesadas de la industria para desarrollar soluciones que garanticen el uso responsable y ético de la tecnología de IA generativa. Esto requerirá un compromiso con la transparencia, la integridad y la rendición de cuentas, así como la voluntad de invertir en el desarrollo de un marco ético y normativo sólido.
Si los desarrolladores de sistemas de IA generativa no se adhieren a estos estándares, es probable que la tecnología se convierta en una burbuja porque las empresas y los clientes no confiarán en ella. Sin embargo, si se cumplen estos estándares, la IA generativa tendrá un impacto duradero en nuestras vidas.