¿QUÉ ES LA IA GENERATIVA?   “A diferencia de los sistemas informáticos tradicionales que requieren instrucciones cuidadosas, la IA generativa sobresale en la entrada libre que resulta en una producción creativa. Los sistemas de IA generativa pueden crear contenido original como audio, arte visual y texto. Esta competencia surge de una vasta gama de datos de entrenamiento, que le proporciona la capacidad de manufacturar un comportamiento similar al humano.”

¿POR QUÉ ES ESTO IMPORTANTE PARA MI NEGOCIO?

McKinsey proyectó recientemente que la IA generativa contribuirá con $2.6 a $4.4 billones anualmente a la economía global para 2040. Se espera que sectores importantes como la manufactura, farmacéuticos, retail, defensa y servicios financieros sean transformados por estas tecnologías. 

El uso de la IA generativa pronto se extenderá a casi todos los ámbitos del esfuerzo humano, abarcando expresión artística, diseño de productos, despliegue de software, sistemas de defensa y descubrimiento de medicamentos y resultados en salud. Se ganarán – o perderán – billones de dólares en valor real de negocio, dependiendo de cuán rápidamente puedas ganar tracción usando sistemas de IA. Hoy, casi el 50% de las empresas en todo el mundo ya utilizan estos sistemas.

Ejemplos específicos de la IA en acción incluyen análisis predictivos que pueden predecir con precisión tendencias, peligros comerciales y oportunidades venideras. Al emplear simulaciones de escenarios y un escrutinio robusto de datos, la IA generativa puede ayudar a optimizar las cadenas de suministro. Por ejemplo, la IA puede señalar ineficiencias operativas y proponer soluciones para optimizar los procedimientos. La IA también puede asumir tareas administrativas y repetitivas, otorgando a los empleados más tiempo para actividades de alto impacto y planificación a largo plazo. Esto puede llevar a una mayor productividad y a un equipo más ágil y estratégico. 

La IA generativa también ha revolucionado las interacciones con los clientes. En lugar de chatbots tradicionales, puedes usar IA para crear una experiencia de servicio al cliente altamente atractiva. Además, la IA generativa puede asumir el papel de copiloto de tus empleados, acelerando el ritmo de la investigación y el desarrollo, acelerando las fases de ideación, prototipos y experimentación. Esto puede acelerar los ciclos de desarrollo de productos. 

Las funciones empresariales clave – operaciones, ventas, marketing e ingeniería de software - representarán el 75% del crecimiento esperado en el uso de la IA. Este impacto masivo en los fundamentos del negocio  subraya la imperativa para que las empresas adopten esta ola tecnológica y preparen proactivamente su fuerza laboral para la inminente transformación. La IA cambiará tu negocio, para bien o para mal. Aquí es donde Darwoft puede ayudar. 

CÓMO FUNCIONA LA IA

Para obtener una ventaja competitiva usando la IA, puede ser útil primero entender la historia y las capas fundamentales de estas tecnologías.

La IA generativa utiliza un conjunto de instrucciones informáticas para crear contenido que aparentemente es original como texto, imágenes o audio, el cual puede ser notablemente humano en ejecución y forma. Aprenden de un inmenso conjunto de ejemplos extraídos de la vasta extensión de Internet. Para crear una experiencia similar a la humana, la IA generativa “ingirió” obras humanas y ahora puede crear una simulación de los tipos de obras en las que fue entrenada. 

Programas como ChatGPT y otros modelos de lenguaje grandes generan respuestas realistas analizando estadísticamente fragmentos de texto que naturalmente se suceden. Las imágenes generadas con IA pueden parecer como si un artista hubiera tardado meses en crearlas: la escritura creada con IA puede ser casi tan exquisitamente elaborada como la obra de cualquier novelista. Estas capacidades son resultados estadísticos de un sistema entrenado en una vasta gama de datos humanos ya existentes, como Wikipedia, publicaciones de blogs y libros escritos por seres humanos. 
 

¡CUIDADO! HALLUCINACIONES ADELANTE   La IA generativa en realidad no “entiende” la información que te proporciona, y por lo tanto, los sistemas pueden crear “alucinaciones” inexactas. Por ejemplo, si entrenas a una IA con documentos legales, será “buena” creando nuevos documentos con un tono legalista. Sin embargo, esto no significa que el sistema de IA esté creando documentos precisos. Echa un vistazo a este caso judicial para recordarte sobre los peligros de depender de la IA. ¡Siempre mantén a un humano en el bucle y revisa cuidadosamente todo contenido crítico para el negocio que estás publicando!

El entrenamiento es clave. Los sistemas de IA pueden ser entrenados en tipos específicos de datos y “ajustados” en varias entradas para mejorar su capacidad de crear un tipo de contenido. Una vez que un modelo de lenguaje grande está entrenado en un tipo específico de datos, puede crear fácilmente nuevas obras que son similares a esos datos originales. Por ejemplo, si entrenas a una IA con cada interacción de servicio al cliente positiva en tu sistema, el sistema debería ser capaz de monitorear y crear nuevas interacciones de servicio al cliente que coincidan con las mejores interacciones de llamadas con clientes. La IA también puede ser entrenada en una variedad de otros tipos de datos para crear mejores experiencias para los clientes, contenido como publicaciones de blog y hasta contenido visual y audio. 

HISTORIA DE LA IA

Los sistemas que hoy llamamos “IA” surgieron de proyectos analíticos de décadas de duración realizados por innumerables científicos informáticos e investigadores en neurolingüística. La IA generativa rastrea sus orígenes hasta las principales universidades de investigación en las décadas de 1950 y 1960, cuando se gestaron las primeras ideas de Internet. Los esfuerzos iniciales en torno a “sistemas informáticos más inteligentes” se centraron en sistemas basados en reglas que podrían emular patrones de pensamiento humano. Sistemas basados en matemáticas como los Autoencoders Variacionales (VAEs) y las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) eventualmente comenzaron a demostrar una capacidad para generar contenido novedoso. Con el tiempo, los modelos generativos ganaron prominencia en el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes y el PLN. 

Para el cambio de milenio, se utilizaron modelos gráficos probabilísticos llamados redes bayesianas para nuevos avances en robótica y visión por computadora. Los investigadores también comenzaron a implementar modelos estadísticos para generar nuevas secuencias de datos basadas en la entrada humana, llamados modelos de Markov. En 2014, estos desarrollos se unieron en el trabajo de Ian Goodfellow y sus colegas, quienes propusieron redes generativas antagónicas (GANs) para iniciar la generación de contenido nuevo aparentemente auténtico. Luego, en 2017, un documento público seminal publicado por investigadores de Google describió una arquitectura novedosa para modelos de lenguaje grandes, que revolucionó la investigación en IA. El modelo transformer aceleró todo, y pronto se lanzaron “modelos de lenguaje grandes” de IA generativa por varias empresas. Estos sistemas son ahora utilizados por millones de personas. 

Los desarrollos recientes incluyen lo siguiente: 

• GPT-2 y GPT-3 (2019, 2020): Los modelos de transformer preentrenados generativos (GPT) de OpenAI marcaron un salto significativo en el campo de GenAI para texto. Estos sistemas  demostraron la capacidad de generar contenido coherente y relevante en contexto.

• DALL-E (2022): OpenAI lanzó DALL-E al público. DALL-E es un modelo de aprendizaje profundo que puede generar imágenes digitales a partir de indicaciones en lenguaje natural.

• ChatGPT 3.5 (2022): Open AI lanzó ChatGPT, un chatbot conversacional basado en GPT, y la plataforma alcanzó un millón de usuarios en cinco días.

• Midjourney (2022): Lanzamiento de un nuevo LLM de generación de imágenes que puede crear contenido original basado en indicaciones escritas. 

• Chat GPT 4 (2023): Open AI lanzó ChatGPT 4, que se basó en la base de 3.5 con mejoras masivas, y el uso de 1 billón de parámetros. 

• Claude 2 (julio de 2023): Anthropic, la startup de IA cofundada por exejecutivos de OpenAI, lanzó un nuevo modelo de IA generadora de texto, Claude 2, que está diseñado para el uso ético de la IA. 

• Meta LLaMA (agosto de 2023): La empresa matriz de Facebook, Meta, lanzó un modelo de lenguaje autoregresivo basado en transformadores de código abierto, gratuito para desarrolladores. 

• SeamlessM4T (septiembre de 2023): Meta introdujo la traducción automática multimodal masivamente multilingüe para traducción de voz a voz, voz a texto, texto a voz, traducción de texto a texto, y reconocimiento automático de voz para hasta 100 idiomas. 
  
   

Darwoft tiene experiencia en las tecnologías exactas necesarias para implementar IA generativa de las maneras precisas que pueden acelerar tu tiempo de lanzamiento al mercado y transformar tus experiencias con los clientes. Podemos hacer que la IA funcione para tu negocio. 

La IA sigue siendo una nueva tecnología para la mayoría de las empresas. Sin embargo, los principios de Darwoft han sido fundamentales en este campo durante más de una década, entregando innovaciones clave en IA para empresas globales como Intel y Microsoft, ambas de las cuales han sido innovadoras clave en la ola de IA. Es fundamental contar con personal experimentado trabajando junto a tu equipo desde el inicio de cualquier proyecto de IA. Sabemos lo que estamos haciendo. 

Las capacidades críticas para el negocio que traemos a tu proyecto de IA son las mismas que Darwoft ofrece a cada compromiso profesional. Es fácil decir que un equipo tiene buena comunicación, pero lo demostramos todos los días, en cada proyecto. Tenemos una excelente comunicación inter-equipo y trabajo en equipo, y trabajamos de manera altamente colaborativa. Para un proyecto de IA a gran escala, históricamente hemos llevado a cabo las tareas enumeradas a continuación, pero hacemos nuestro trabajo de una manera flexible diseñada para tener en cuenta las necesidades de tu negocio. 

Analítica de Datos

La IA se basa en un proceso de recopilación y entrenamiento de grandes datos. En IA, el principio “basura entra = basura sale” es más cierto que nunca. Nos aseguramos de que tu sistema no esté construido sobre basura, sino que tenga una base sólida. Para comenzar el proceso, nuestros ingenieros de datos y especialistas en datos trabajan estrechamente con un equipo multifuncional que entienda tu negocio. Nos enfocamos en el proceso de optimizar tus datos de datos estructurados o no estructurados en un formato listo para IA. Nuestros científicos de datos luego limpian y preparan los datos para el análisis. Nuestros analistas de datos entrenados analizan los datos antes de la ingestión para que podamos entender cómo la IA interpretará tus datos y cómo optimizar los resultados para tu propósito empresarial específico. 

Aprendizaje Automático

Después de estos pasos iniciales de preparación e ingestión de datos, nuestros ingenieros de aprendizaje automático entrenan los modelos de aprendizaje automático (ML) con tus datos. Nuestros ingenieros de software luego despliegan los modelos de ML para construir software de IA. Nuestros procesos ágiles aseguran que los riesgos se puedan gestionar en todo momento, y que podamos retroceder fácilmente los cambios si se encuentra que un despliegue de ML no es efectivo para las necesidades de tu negocio. Nuestro equipo sigue un marco llamado “MLOps”, una extensión de DevOps, un proceso estándar que mejora la calidad del software con una retroalimentación continua entre operaciones y desarrollo.

Ingeniería de Software

Trabajar con IA generativa avanzada es una tarea no trivial para cualquier equipo de ingeniería. Nuestros equipos tienen experiencia en trabajar con sistemas complejos y están estrechamente asociados con nuestros científicos de datos y nuestros expertos en aprendizaje automático. Nuestros ingenieros de software toman los datos optimizados y los modelos de ML desplegados y entregan componentes diseñados para la sostenibilidad a largo plazo. Nuestros equipos pueden construir y mantener una sólida experiencia de front-end así como una infraestructura de backend escalable, que puede apoyar a tus clientes alrededor del mundo, para que tu negocio pueda crecer sobre una base sólida. 

Diseño de Front-End

Todos los resultados de IA en el mundo son inútiles a menos que tengas una buena experiencia de usuario tanto para tus usuarios internos como para tus clientes externos. Por eso, Darwoft se asegura de que cada sistema de IA que diseñamos incluya la supervisión de un experto en Experiencia del Usuario capacitado, junto con un conjunto de diseñadores UI/UX. Nuestros equipos trabajan contra requisitos comerciales definidos para presentar los datos creados por IA de una manera que esté optimizada para tus propósitos comerciales específicos. Asignamos expertos en UX específicos de dominio a tu proyecto - podemos ofrecer personal con experiencia en UX de finanzas o de atención médica a tus sistemas, para que tu negocio se beneficie de sus décadas de experiencia y pericia. 

Pruebas

Todo el software que desplegamos es sometido a pruebas extensas. Esto también es cierto para los modelos de ML y los sistemas de IA. Los modelos de ML se actualizan continuamente con nuevos datos sin ninguna intervención humana. Por lo tanto, es esencial probar continuamente el sistema para asegurar que no ha habido degradación de los datos, resultados o valor comercial. También probamos para eliminar sesgos implícitos y explícitos y material alucinado del sistema (que son riesgos comunes de cualquier sistema de IA). 

DARWOFT OFRECE

La llegada de la IA generativa es vista por muchos observadores tecnológicos como un cambio masivo en la forma en que los sistemas informáticos interactuarán con los seres humanos en el futuro. Debido a que estos sistemas pueden “entender” expresiones y lenguaje humano estándar, es posible usar IA para pedir a un sistema informático que realice tareas complejas, sin embargo, ya no es necesario ser un programador o científico informático para ingresar esas solicitudes en un conjunto de instrucciones arcanas llamadas código informático. Puedes moverte más rápido y de manera más inteligente con la IA, pero solo si construyes el sistema de una manera que esté optimizada para tus necesidades comerciales reales. 

Si tu empresa decide adoptar la IA generativa como una tecnología clave, es posible que necesites hacer una inversión significativa para mantener la calidad de los datos y entrenar al equipo de ingeniería de tu sistema para trabajar eficazmente con las tecnologías de IA. Sin embargo, creemos que este tipo de inversión puede dar frutos para cualquier negocio que esté dispuesto a hacer el compromiso. 

Tomamos la IA generativa en serio, y creemos que esta tecnología tiene el potencial de transformar cómo interactuamos con los sistemas informáticos en los próximos años. Sin embargo, también sabemos que hay demasiada exageración y sobreventa en esta industria alrededor de la IA. Por esa razón, intentamos fundamentar nuestro trabajo en entregables del mundo real. No trabajamos en proyectos especulativos: Darwoft entrega un valor comercial real. 

¡Contacta a Darwoft hoy para comenzar tu viaje con la IA generativa!