Es importante explorar cómo funciona la IA generativa , qué señales de alerta deben tener en cuenta las empresas y cómo evolucionar hacia una empresa preparada para la IA. La tecnología de inteligencia artificial está explotando y las industrias se apresuran a adoptarla lo más rápido posible.
Cómo funciona realmente la IA generativa
Una de las técnicas más comunes y poderosas para la IA generativa son los modelos de lenguaje grande (LLM), como GPT-4 o BARD de Google. Estas son redes neuronales que están entrenadas en grandes cantidades de datos de texto de varias fuentes, como libros, sitios web, redes sociales y artículos de noticias. Aprenden los patrones y las probabilidades del lenguaje adivinando la siguiente palabra en una secuencia de palabras. Por ejemplo, dada la entrada «El cielo está», el modelo podría predecir «azul», «claro», «nublado» o «cayendo».
Mediante el uso de diferentes entradas y parámetros, los LLM pueden generar diferentes tipos de resultados, como resúmenes, titulares, historias, ensayos, reseñas, subtítulos, eslóganes o códigos. Por ejemplo, dada la entrada, «escriba un eslogan pegadizo para una nueva marca de pasta de dientes», el modelo podría generar «sonríe con confianza», «deshágase de sus preocupaciones», «la pasta de dientes que cuida» o «brilla como una estrella». ”
Señales de alerta que las empresas deben tener en cuenta al utilizar IA generativa
Si bien la IA generativa puede ofrecer muchos beneficios y oportunidades para las empresas, también presenta algunos inconvenientes que deben abordarse. Estas son algunas de las señales de alerta que las empresas deben tener en cuenta antes de adoptar la IA generativa.
Información pública vs privada
A medida que los empleados comiencen a experimentar con la IA generativa, crearán indicaciones, generarán texto e incorporarán esta nueva tecnología en su flujo de trabajo. Es esencial contar con políticas claras que delimiten la información que se autoriza para el público frente a la información privada o de propiedad exclusiva. Enviar información privada, incluso en un mensaje de AI, significa que la información ya no es privada. Comience la conversación temprano para asegurarse de que los equipos puedan usar IA generativa sin comprometer la información de propiedad.
Alucinaciones de IA
Los modelos de IA generativa no son perfectos y, en ocasiones, pueden producir resultados inexactos, irrelevantes o sin sentido. Estas salidas a menudo se denominan alucinaciones o artefactos de IA. Pueden deberse a varios factores, como una calidad o cantidad de datos insuficiente, sesgos o errores del modelo o manipulación maliciosa. Por ejemplo, un modelo de IA generativa puede generar una noticia falsa que difunda información errónea o propaganda. Por lo tanto, las empresas deben ser conscientes de las limitaciones e incertidumbres de los modelos de IA generativa y verificar sus resultados antes de usarlos para la toma de decisiones o la comunicación.
Uso de la herramienta incorrecta para el trabajo
Los modelos de IA generativa no son necesariamente soluciones únicas que puedan resolver cualquier problema o tarea. Mientras que algunos modelos priorizan las respuestas generalizadas y una interfaz basada en chat, otros se crean para fines específicos. En otras palabras, algunos modelos pueden ser mejores para generar textos cortos que textos largos; algunos pueden ser mejores para generar textos fácticos que textos creativos; algunos pueden ser mejores para generar textos en un dominio que en otro dominio.
Muchas plataformas de IA generativa pueden capacitarse aún más para un nicho específico como atención al cliente, aplicaciones médicas, marketing o desarrollo de software. Es fácil simplemente usar el producto más popular, incluso si no es la herramienta adecuada para el trabajo en cuestión. Las empresas deben comprender sus objetivos y requisitos y elegir la herramienta adecuada para el trabajo.
Basura en; la basura fuera
Los modelos de IA generativa son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Si los datos son ruidosos, incompletos, inconsistentes o sesgados, es probable que el modelo produzca resultados que reflejen estas fallas. Por ejemplo, un modelo de IA generativa entrenado en datos inapropiados o sesgados puede generar textos discriminatorios y dañar la reputación de tu marca. Por lo tanto, las empresas deben asegurarse de tener datos de alta calidad que sean representativos, diversos e imparciales.
Cómo evolucionar hacia una empresa preparada para la IA
La adopción de IA generativa no es un proceso simple ni directo. Requiere una visión estratégica, un cambio cultural y una transformación técnica. Estos son algunos de los pasos que las empresas deben seguir para convertirse en una empresa preparada para la IA.
Encuentre las herramientas adecuadas
Como se señaló anteriormente, los modelos de IA generativa no son intercambiables ni universales. Tienen diferentes capacidades y limitaciones según su arquitectura, datos de entrenamiento y parámetros. Por lo tanto, las empresas necesitan encontrar las herramientas adecuadas que coincidan con sus necesidades y objetivos. Por ejemplo, una plataforma de IA que crea imágenes, como DALL-E o Stable Diffusion, probablemente no sea la mejor opción para un equipo de atención al cliente.
Están surgiendo plataformas que especializan su interfaz para roles específicos: plataformas de redacción optimizadas para resultados de marketing, chatbots optimizados para tareas generales y resolución de problemas, herramientas específicas para desarrolladores que se conectan con bases de datos de programación, herramientas de diagnóstico médico y más. Las empresas deben evaluar el rendimiento y la calidad de los modelos de IA generativa que utilizan y compararlos con soluciones alternativas o expertos humanos.
Administra tu marca
Toda empresa también debe pensar en los mecanismos de control. Donde, digamos, un equipo de marketing puede haber sido históricamente el guardián de los mensajes de marca, también fue un cuello de botella. Con la capacidad de que cualquier persona de la organización genere textos, es importante encontrar herramientas que le permitan incorporar las pautas, los mensajes, las audiencias y la voz de su marca. Tener una IA que incorpore los estándares de la marca es esencial para eliminar el cuello de botella de la copia de la marca sin provocar el caos.
Cultivar las habilidades adecuadas
Los modelos generativos de IA no son cajas mágicas que pueden generar textos perfectos sin ningún aporte o guía humana. Requieren habilidades humanas y experiencia para usarlos de manera efectiva y responsable. Una de las habilidades más importantes para la IA generativa es la ingeniería rápida: el arte y la ciencia de diseñar entradas y parámetros que obtengan los resultados deseados de los modelos.
La ingeniería rápida implica comprender la lógica y el comportamiento de los modelos, elaborar instrucciones claras y específicas, proporcionar ejemplos y comentarios relevantes, y probar y refinar los resultados. La ingeniería rápida es una habilidad que cualquier persona que trabaje con IA generativa puede aprender y mejorar con el tiempo.
Establecer nuevos roles y flujos de trabajo
Los modelos de IA generativa no son herramientas independientes que puedan operar de forma aislada o reemplazar a los trabajadores humanos. Son herramientas de colaboración que pueden aumentar y mejorar la creatividad y la productividad humana. Por lo tanto, las empresas necesitan establecer nuevos flujos de trabajo que integren modelos generativos de IA con equipos y procesos humanos.
Es posible que las empresas deban crear roles o funciones completamente nuevos, como el ombudsman de IA o el especialista en control de calidad de IA, que pueden supervisar y monitorear el uso y la salida de modelos de IA generativos y abordar los problemas cuando surjan. Es posible que también necesiten implementar nuevas políticas o protocolos, como pautas éticas o estándares de calidad, que puedan garantizar la responsabilidad y la transparencia de los modelos de IA generativa.
La IA generativa ya no está en el horizonte; Ha llegado
La IA generativa es una de las tecnologías más emocionantes y disruptivas de nuestro tiempo. Tiene el potencial de transformar la forma en que creamos y consumimos contenido en varios dominios e industrias. Sin embargo, la adopción de IA generativa no es un esfuerzo trivial o sin riesgos. Requiere una cuidadosa planificación, preparación y ejecución. Las empresas que adopten y dominen la IA generativa obtendrán una ventaja competitiva y crearán nuevas oportunidades de crecimiento e innovación.
Yaniv Makover es el director ejecutivo y cofundador de Anyword .
