El potencial transformador de la IA generativa

La inteligencia artificial (IA) ha llegado a un punto crucial, con la IA generativa capturando la imaginación del mundo empresarial. ¿Cuáles son algunos de los posibles casos de uso y cómo pueden las organizaciones prepararse para ellos?

Después de años de discusión y aparentemente poco progreso, el repentino auge de la IA tomó a la mayoría por sorpresa.

Swami Sivasubramanian, vicepresidente de bases de datos, análisis y aprendizaje automático (ML) de Amazon Web Services (AWS), cree que este boom repentino de interés se debe a que la tecnología finalmente ha alcanzado su «punto de inflexión». Los modelos de IA y ML ahora están en un nivel de sofisticación y funcionalidad a gran escala suficiente para generar valor a partir de su uso.

«La IA generativa ha capturado nuestra imaginación», dice Sivasubramanian. «Creo que esto transformará todas las aplicaciones, industrias y negocios».

La clave de este avance es el progreso en la variedad de datos que los modelos pueden consumir y los múltiples resultados que pueden producir. Anteriormente, los algoritmos de ML requerían datos altamente específicos o «etiquetados» para producir una salida definida.

Ahora, los modelos fundamentales (FMs) se entrenan utilizando una gama más amplia de información y pueden producir una variedad de resultados complejos, como videos o imágenes. Fundamentalmente, los FMs pueden ajustarse para satisfacer los requisitos de una aplicación o caso de uso, reduciendo el tiempo de lanzamiento de nuevos productos o funcionalidades al mercado.

«Podemos aprovechar enormes cantidades de datos complejos para capturar y presentar conocimiento de formas más avanzadas, mapeando entradas complicadas en resultados complicados», afirma Sivasubramanian. «Lo que solía llevar meses a los científicos desarrollar en un modelo de aprendizaje automático para una tarea ahora puede hacerse relativamente fácilmente con un modelo y ajustes finos».

Todos los sectores empresariales pueden beneficiarse de estos avances. Por ejemplo, la capacidad de generar video, audio y contenido escrito rápidamente puede ayudar a mejorar la eficiencia de los trabajadores en muchas funciones dentro de una organización. Y la experiencia del cliente puede mejorarse a través de interacciones de chatbot de mayor calidad.

La IA generativa podría tener capacidades verdaderamente transformadoras para acelerar el tiempo de llegada al mercado en sectores clave de investigación y desarrollo, incluidos los servicios de salud y vida y el transporte.

«El potencial es enorme», dice Phil Le Brun, estratega empresarial y evangelista de AWS. «Imagina a las empresas farmacéuticas acelerando el diseño de terapias genéticas, los prestatarios teniendo experiencias de conversación enriquecidas con los proveedores de hipotecas que aprueban rápidamente sus préstamos, o todos en todas partes obteniendo oportunidades a través de la ampliación del acceso al conocimiento continuo y vías educativas».

AWS está ayudando a sus clientes a acceder a estos nuevos recursos a través de Amazon Bedrock, un servicio totalmente gestionado basado en la nube que ofrece opciones de FMs de alto rendimiento que permiten el acceso a aplicaciones generativas de IA a través de una sola API.

Amazon Bedrock presenta aplicaciones universalmente útiles, como la atención de quejas de clientes a través de «agentes de IA», aprovechando los datos existentes de la empresa sin intervención manual del equipo humano. A través de Amazon QuickSight, los datos pueden recopilarse desde todas las organizaciones y generarse informes de inteligencia empresarial a partir de instrucciones escritas, acelerando rápidamente la toma de decisiones. Para clientes médicos, AWS HealthScribe puede automatizar la documentación a través de la entrada de voz, permitiendo que médicos y enfermeros dediquen más tiempo al cuidado de sus pacientes.

El acceso a estos servicios a través de una sola API ofrece un enorme potencial para que las empresas trabajen con mayor eficiencia y desarrollen sus propias aplicaciones innovadoras rápidamente.

Para aprovechar al máximo estas innovaciones, las organizaciones deben tomar algunas medidas importantes. Sivasubramanian menciona que las empresas deben asegurarse primero de tener acceso a los mejores FMs de su clase para aprovechar sus aplicaciones y desarrollar la capacidad de su propia empresa. Para hacer esto, necesitarán un entorno seguro y privado basado en la nube donde puedan personalizar modelos utilizando sus propios datos.

Esto permitirá a las empresas liberar a los empleados del trabajo pesado, creando herramientas generativas basadas en IA fáciles de usar que aumentan la productividad. Por último, es vital contar con una infraestructura optimizada para el aprendizaje automático, que pueda construirse con bajo costo y baja latencia. Le Brun enfatiza el papel de la nube en la provisión de estos pilares de éxito.

«¿Recuerdas esos programas de televisión que solías ver cuando eras niño, esos que advertían: ‘No intentes esto en casa’?», dice. «Daría una variante de esta advertencia con IA generativa: ‘No intentes esto sin la nube'».

«La nube es el facilitador de la IA generativa, proporcionando data lakes económicos, GPUs y computación provisionada de manera sostenible, redes de alta velocidad y costos basados en el consumo».

Le Brun también afirma que las empresas deben abordar la gestión de datos antes de embarcarse en una estrategia de IA generativa, ya que datos aislados o fragmentados obstaculizarán su adopción. Los líderes deberán abordar los valores de la empresa para garantizar que la tecnología se utilice de manera que beneficie a las partes interesadas en todos los niveles de la organización.

«El mundo de la IA generativa es increíblemente emocionante, pero la tecnología rara vez funciona en el vacío», dice Le Brun. «Enfrenta la ley de las consecuencias no deseadas. Comienza considerando tu posición en relación con la ética, la transparencia, la atribución de datos, la seguridad y la privacidad con IA. ¿Cómo puedes asegurar que la tecnología se utilice de manera precisa, justa y adecuada?»

Sivasubramanian afirma que la adopción generalizada de FMs debería democratizar el uso de la IA generativa en toda la organización. Si se logran estos pasos, los líderes deberían poder alcanzar este objetivo, al tiempo que amplían rápidamente las innovaciones que generan valor para sus clientes y accionistas.

Publicación original: https://www.raconteur.net/technology/the-transformative-potential-of-generative-ai