¿Qué significan ChatGPT y la IA generativa para su empresa?

¿Qué significa ChatGPT, la "aplicación para consumidores de más rápido crecimiento en la historia", para el futuro del trabajo? En términos más generales, ¿pasará pronto la IA generativa de ser el último entretenimiento para el consumidor a convertirse en una importante aplicación comercial y una nueva base para la ventaja competitiva? ¿Están las empresas preparadas para la IA, cualquier tipo de IA? Forrester acaba de publicar un informe sobre IA generativa que les dice a sus clientes empresariales que no ignoren ni minimicen su impacto. Las empresas deben comenzar ahora mismo a experimentar con IA generativa, recomienda Forrester, centrándose en los procesos existentes que pueden mejorarse mediante tecnologías “que aprovechan corpus masivos de datos, incluidos modelos de lenguaje grandes, para generar contenido nuevo (por ejemplo, texto, video, imágenes, audio, código).” Sería "un error costoso", dice Forrester, ignorar el potencial de la IA generativa para permitir la producción de contenido a escala, acelerar la velocidad y precisión de las prácticas de ciencia de datos y el desarrollo de aplicaciones, producir datos sintéticos para entrenar IA y máquinas. modelos de aprendizaje y proporcionar nuevas oportunidades de defensa para los profesionales de la seguridad. En resumen, la IA generativa presenta una oportunidad para aumentar e incluso automatizar los procesos de trabajo existentes en TI, marketing, servicio al cliente y otras funciones comerciales. ChatGPT se puso a disposición del público el 30 de noviembre de 2022 y, dada la atención que ha recibido el truco de relaciones públicas, es seguro etiquetar la era anterior a esa fecha como BG (antes de la IA generativa). Ahora vivimos en la nueva, emocionante y aterradora era de GA (IA generativa), donde el FOMO ejecutivo puede conducir a vergonzosas fallas públicas (como en Google, que comenzó a prestar atención a GA ya en 2017, perdiendo $ 100 mil millones en valor de mercado en un día). ¿Están preparadas las empresas para la nueva era, para las presiones de hacer algo sobre la IA generativa, incluso para la experimentación cuidadosa, como recomienda Forrester? Podemos tener una idea del estado de la IA en la empresa al observar encuestas recientes de ejecutivos comerciales y de TI, informando sobre sus experiencias actuales con la IA. Las encuestas, realizadas por Deloitte, cnvrg.io, Run:ai y LXT, se realizaron durante los seis meses anteriores a la llegada de la era GA, por lo que reflejan lo que los encuestados sabían sobre la "IA genérica", no necesariamente la IA generativa. Las percepciones de la IA son ciertamente positivas en el mundo de los negocios. El 94% (Deloitte) dice que la IA es fundamental para el éxito en los próximos cinco años y el 89% (cnvrg.io) está viendo los beneficios de sus soluciones de IA. En el 48 % de las organizaciones, “la IA está en producción o ya forma parte del ADN empresarial” (LXT). El 91 % de las empresas planea aumentar su capacidad de GPU u otra infraestructura de IA en un promedio de 23 % en los próximos 12 meses según la encuesta Run:ai, que concluye que “a pesar del clima económico incierto, las empresas siguen invirtiendo en IA debido a al potencial y al valor que ven en él”. Según la encuesta de Deloitte, el 79 % dice que ha implementado por completo tres o más aplicaciones de IA, frente al 62 % del año anterior, siendo las principales aplicaciones la optimización de precios en la nube, asistentes de voz, chatbots e IA conversacional, mantenimiento predictivo y tiempo de actividad/confiabilidad. mejoramiento. LXT descubrió que el Procesamiento del lenguaje natural (NLP) y las soluciones de reconocimiento de voz/voz son las aplicaciones de IA más implementadas, seguidas por el análisis predictivo y la IA conversacional. Pero los desafíos abundan. Solo el 37 % (Run:ai) de los modelos de IA llegan a producción y el 46 % (LXT) de todos los proyectos de IA no logran alcanzar sus objetivos. Deloitte encontró un aumento del 29 % con respecto al año anterior en el número de encuestados que se identificaron a sí mismos como "bajo rendimiento", y los principales desafíos asociados con el escalamiento fueron la gestión del riesgo relacionado con la IA (50 %), la falta de compromiso ejecutivo (50 %), la falta de mantenimiento y soporte post lanzamiento (50%). El 57 % (cnvrg.io) informó una madurez de IA baja con menos de 4 modelos funcionando en producción y solo el 28 % (Run:ai) informó tener acceso oportuno y suficiente a la potencia de la computadora bajo demanda. Abundan los desafíos con la implementación de IA en general, pero cuando se trata de IA generativa, las empresas enfrentan un "laberinto de problemas", según Forrester: generar tonterías coherentes; recrear sesgos; vulnerabilidad a nuevos desafíos y ataques de seguridad; cuestiones de confianza, fiabilidad, derechos de autor y propiedad intelectual. “Cualquier discusión justa sobre el valor de adoptar la IA generativa”, dice Forrester, “debe reconocer sus costos considerables. Los modelos de capacitación y reentrenamiento requieren tiempo y dinero, y las GPU requeridas para ejecutar estas cargas de trabajo siguen siendo costosas”. Entonces, ¿qué debe hacer un ejecutivo de negocios? ¿Cuál es la respuesta correcta a las presiones de “perderse lo nuevo podría ser un error muy costoso”? Como siempre ocurre con las últimas y mejores tecnologías, herramientas y técnicas empresariales, la respuesta a "¿qué se debe hacer?" se reduce a una palabra: aprender. Estudie lo que sus compañeros han estado haciendo en los últimos años con IA genérica. Un buen punto de partida es el recién publicado All-in On AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence. Tom Davenport y Nitin Mittal perfilan las empresas (fuera de Silicon Valley) que están "haciendo grandes e inteligentes apuestas de que esta tecnología conducirá a importantes mejoras comerciales, y ya tienen evidencia de que estas apuestas están dando sus frutos". Otro tipo de aprendizaje es examinar cuidadosamente el panorama de lo que se ofrece (Sequoia Capital cuenta con 109 nuevas empresas de IA generativa y CB Insights enumera 250 en 45 categorías). Al igual que los cientos, tal vez miles de empresas emergentes que agregaron "IA" a su perfil durante la última década, una apuesta segura es que para fines de este año muchas más reclamarán "IA generativa" como su pan y mantequilla. Lo importante es su experiencia comprobada en lo que es importante para su empresa y sus clientes. Es posible que la startup más relevante para usted ni siquiera reclame el manto de "IA generativa", pero ha estado demostrando en los últimos años sus beneficios y lo que puede hacer por su negocio. Un ejemplo es Anyword, una startup que predice la audiencia con la que resonará su contenido (por ejemplo, copia publicitaria) y qué tan bien funcionará. Proporciona una puntuación de rendimiento predictiva basada en su análisis de millones de copias de una manera que conecta la tasa de conversión, el perfil de la audiencia y el estilo y contenido del mensaje. Lo lleva haciendo para los editores desde 2013 y, desde 2021, para cualquier comercializador. Lo más importante, tenga en cuenta que no hay magia involucrada, y que los hombres y mujeres detrás de la cortina han estado avanzando constantemente en el estado de "inteligencia de la máquina" desde que las primeras computadoras fueron llamadas "cerebros gigantes" hace setenta y cinco años. La "IA" es solo otro paso en la evolución de la informática moderna y la continuación de las aplicaciones informáticas basadas en datos que ya son familiares, es decir, el aprendizaje automático y el análisis predictivo. La “IA generativa” es solo otro paso en la evolución de la IA moderna, es decir, el aprendizaje profundo o el análisis estadístico de grandes volúmenes de datos.