Todo lo que necesitas saber sobre Inteligencia Artificial generativa

Todo lo que necesitas saber sobre Inteligencia Artificial generativa

HIXSA

22 noviembre, 2023

La Inteligencia Artificial generativa ha hecho que la IA vuelva a ganar popularidad, algo no visto desde los avances en visión por computadora. Cinco años después, es el salto adelante en el procesamiento del lenguaje natural y la capacidad de los grandes modelos de lenguaje para abordar casi cualquier tema lo que se ha apoderado de la imaginación popular. Y no se trata sólo del lenguaje: los modelos generativos también pueden aprender la gramática del código de software, imágenes naturales y una variedad de otros tipos de datos. Las aplicaciones de esta tecnología crecen cada día y apenas estamos comenzando a explorar las posibilidades.

En este post, exploramos la IA generativa y cómo puede funcionar junto con RPA, su impacto en el proceso de negocio y los beneficios que las empresas pueden obtener de la IA generativa.

Comprender la Inteligencia Artificial generativa

La IA generativa se refiere a una clase de algoritmos y modelos de aprendizaje automático que están diseñados para crear o generar contenido nuevo, ya sea texto, imágenes, audio o incluso videos, que se parece mucho al contenido creado por humanos. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que se centran en tareas de clasificación y predicción, los sistemas de IA generativos exhiben un nivel de creatividad al producir datos originales basados ​​en patrones que han aprendido de los datos de entrenamiento. Los componentes clave de la IA generativa son:

Modelos de Inteligencia Artificial generativa

Son redes neuronales entrenadas para comprender e imitar los patrones subyacentes en los datos. Los modelos generativos populares incluyen codificadores automáticos variacionales (VAE), redes generativas adversas (GAN) y transformadores.

Espacio latente

Estos modelos suelen funcionar en un espacio latente, una representación de los datos de menor dimensión que permite la manipulación y generación de nuevo contenido. En el caso de VAE y GAN, este espacio normalmente se utiliza para interpolar entre puntos de datos existentes o generar otros completamente nuevos.

Datos de entrenamiento

Los modelos de IA generativa requieren grandes conjuntos de datos para su entrenamiento. La calidad y diversidad de los datos de formación tienen un impacto significativo en la creatividad y diversidad del contenido generado.

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial generativa?

Una vez que un algoritmo de IA generativa se entrena, adquiere la capacidad de producir resultados novedosos que se parecen mucho a los datos con los que fue entrenado. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA generativa normalmente exige más potencia computacional que la IA discriminativa, lo que la convierte en una opción potencialmente más costosa de implementar.

Entre los modelos generativos más comúnmente empleados para la generación de texto e imágenes se encuentran las redes generativas adversarias (GAN) y los codificadores automáticos variacionales (VAE) .

En una GAN, se utiliza una configuración de modelo de aprendizaje automático dual. Un componente se conoce como generador y el otro es discriminador. La tarea del generador es crear nuevos resultados que presenten similitudes con los datos de entrenamiento. Por otro lado, la función del discriminador es evaluar los datos generados y proporcionar retroalimentación al generador, ayudándolo a refinar su salida.

En el caso de un VAE, se entrena un único modelo de aprendizaje automático para codificar datos en una representación de dimensiones inferiores que encapsula las características, estructura y relaciones esenciales de los datos en una forma más compacta. Posteriormente, el modelo descifra esta representación de baja dimensión en los datos originales. Esencialmente, este proceso de codificación y decodificación permite al modelo adquirir una comprensión concisa de la distribución de datos, que luego puede aprovechar para generar nuevos resultados.

Casos de uso de Inteligencia Artificial generativa en todas las industrias

La IA generativa es una tecnología versátil con aplicaciones en diversas industrias. Exploremos cómo se utiliza en banca, atención médica, seguros, TI y marketing:

Bancario

Detección de fraude: la IA generativa puede ayudar a crear datos sintéticos que imiten transacciones fraudulentas, lo que permite a los bancos entrenar sus algoritmos de detección de fraude de manera más efectiva.

Chatbots de servicio al cliente: el uso de chatbots generativos impulsados ​​por IA en los bancos está aumentando para brindar atención al cliente rápida y personalizada, mejorando la experiencia del cliente.

Evaluación del riesgo crediticio: al analizar los datos de los clientes, los modelos generativos pueden ayudar a evaluar el riesgo crediticio con mayor precisión, ayudando a los bancos a tomar decisiones crediticias informadas.

Cuidado de la salud

Descubrimiento de fármacos: los modelos de IA generativa pueden generar estructuras moleculares para fármacos potenciales, acelerando significativamente los procesos de descubrimiento.

Imágenes médicas: la IA generativa puede generar imágenes médicas sintéticas, lo que ayuda en la capacitación y validación de algoritmos de diagnóstico para afecciones como el cáncer o trastornos neurológicos.

Generación de registros médicos: en escenarios donde los registros médicos están incompletos o faltan, la IA generativa puede generar datos sintéticos de los pacientes para investigación y análisis, garantizando al mismo tiempo la privacidad.

Seguro

Procesamiento de reclamos: la IA generativa puede agilizar el procesamiento de reclamos generando automáticamente informes y documentación, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios.

Evaluación de riesgos: al igual que en la banca, la IA generativa en los seguros puede ayudar a evaluar los perfiles de riesgo de las pólizas de seguro, lo que permite tomar decisiones de suscripción más precisas.

Interacción con el cliente: los chatbots impulsados ​​por IA pueden interactuar con los clientes para proporcionar cotizaciones, responder consultas y ayudar con la gestión de políticas, mejorando la participación y retención del cliente.

TI

Generación de código: los modelos de IA generativa pueden aprender a escribir código basado en patrones en bases de código existentes, automatizando las tareas de desarrollo de software.

Seguridad de la red: la IA generativa puede simular ciberataques para probar la resiliencia de los sistemas de TI, lo que ayuda en la evaluación de vulnerabilidades y la mejora de la seguridad.

Generación de datos: en análisis y pruebas de datos, la IA generativa puede crear conjuntos de datos sintéticos que se asemejan a datos del mundo real, preservando la privacidad y la seguridad de los datos.

Marketing

Generación de contenido: la IA generativa puede producir contenido de marketing, incluidos textos de anuncios, publicaciones de blogs y actualizaciones de redes sociales, lo que ayuda a los especialistas en marketing a mantener una presencia en línea constante.

Personalización: los especialistas en marketing pueden aprovechar la IA generativa para personalizar recomendaciones de productos, correos electrónicos y anuncios, mejorando la participación del cliente y las tasas de conversión.

Beneficios de la IA generativa

La IA generativa, particularmente en forma de modelos generativos como GPT-3 y sus sucesores, puede ofrecer varios beneficios a las empresas cuando se trata de optimizar y racionalizar diversos aspectos de sus procesos. Estas son algunas de las ventajas clave:

Automatización y eficiencia

La IA generativa puede automatizar tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, como la entrada de datos, la generación de contenido y las consultas de atención al cliente. Esto libera recursos humanos para centrarse en tareas más estratégicas y creativas, lo que conduce a una mayor eficiencia.

Generación de contenido

Las empresas pueden utilizar la IA generativa para crear contenido de alta calidad, como artículos, informes, descripciones de productos y materiales de marketing. Esto no sólo ahorra tiempo sino que también garantiza coherencia y calidad en la creación de contenido.

Personalización

La IA generativa puede ayudar a las empresas a personalizar sus interacciones con los clientes generando recomendaciones, respuestas y ofertas personalizadas. Esto mejora la experiencia del cliente y puede conducir a una mayor satisfacción y retención del cliente.

Análisis de datos e información

Los modelos generativos pueden procesar y analizar grandes volúmenes de datos para extraer información valiosa. Esto puede ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos, identificar tendencias y predecir resultados futuros de manera más efectiva.

Comprensión del lenguaje natural

Los modelos de IA generativa pueden comprender y generar texto similar al humano, lo que los hace valiosos para tareas como análisis de sentimientos, chatbots y asistentes virtuales. Pueden atender las consultas de los clientes y brindar soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mejorando el servicio al cliente.

Ahorro de costos

Al automatizar tareas y reducir la necesidad de mano de obra, la IA generativa puede generar importantes ahorros de costos con el tiempo. Las empresas también pueden reducir los errores y los costos asociados a su reparación.

Escalabilidad

La IA generativa puede escalarse fácilmente para manejar cargas de trabajo crecientes sin la necesidad de contratar personal adicional. Esta escalabilidad es particularmente útil en empresas con demandas fluctuantes.

Convergencia de IA generativa y RPA

La fusión de la Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) y la Automatización Robótica de Procesos (RPA) está transformando fundamentalmente el campo de la automatización inteligente. Esta fusión, que combina la meticulosidad y eficacia de RPA con las cualidades inventivas y flexibles de la IA generativa, permite a las empresas alcanzar niveles de automatización sin precedentes que antes estaban fuera de su alcance.

Por un lado, RPA ofrece ganancias de eficiencia, reduce los errores humanos y les permite concentrarse en actividades superiores que requieren resolución de problemas e inteligencia emocional. Mientras tanto, la IA generativa, que es un subconjunto de tecnologías de IA, agrega una capa de comprensión del lenguaje natural para comprender mejor la intención de los datos y brindar respuestas personalizadas a los clientes. Esta convergencia de IA generativa y RPA permite a la empresa aprovechar muchos beneficios y estos son:

  • Mejore los esfuerzos de transformación de datos
  • Libere conocimientos de datos inteligentes
  • Habilite interacciones similares a las humanas
  • Revolucionar la interacción con el cliente
  • Facilite la interacción entre clientes y empleados

Desafíos y consideraciones éticas de la IA generativa

La IA generativa, que incluye modelos como GPT-3 y sus sucesores, ha planteado varios desafíos y consideraciones éticas. Estos problemas abarcan desde limitaciones técnicas hasta impactos sociales más amplios. Estos son algunos de los desafíos clave y consideraciones éticas asociadas con la IA generativa:

Sesgo y equidad

Desafío: Los modelos de IA generativa pueden heredar sesgos de los datos con los que se entrenan, lo que puede generar resultados sesgados e injustos.

Consideración ética: abordar los prejuicios y garantizar la equidad en el contenido generado por IA es crucial para prevenir la discriminación y defender los estándares éticos.

Desinformación y manipulación

Desafío: La IA generativa se puede utilizar para crear contenido falso realista, como texto, imágenes y vídeos, que se pueden utilizar para campañas de desinformación o fraude.

Consideración ética: Prevenir el uso indebido de la IA generativa con fines maliciosos es una preocupación ética importante. Se trata de desarrollar métodos de detección y promover un uso responsable.

Preocupaciones sobre la privacidad de los datos

Desafío: La IA generativa se puede utilizar para generar información sobre individuos, lo que podría infringir los derechos de privacidad.

Consideración ética: es esencial equilibrar los beneficios de la IA generativa con las preocupaciones sobre la privacidad. Es posible que se necesiten regulaciones y directrices para proteger los datos y la privacidad de las personas.

Responsabilidad y atribución

Desafío: Determinar el origen del contenido generado por IA y asignar responsabilidades puede ser un desafío.

Consideración ética: Es necesario establecer mecanismos de rendición de cuentas y atribución para responsabilizar a las personas u organizaciones por el contenido dañino o ilegal generado mediante IA.

Dependencia de la Inteligencia Artificial generativa

Desafío: La dependencia excesiva de la IA generativa para tareas como la creación de contenido o la toma de decisiones puede reducir la agencia y la experiencia humana.

Consideración ética: Garantizar que la IA se utilice como herramienta para aumentar las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas es crucial para mantener el control y la responsabilidad humanos.

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Conclusión

La IA generativa representa un notable paso adelante en el campo de la inteligencia artificial. Su capacidad para crear contenido, generar ideas y resolver problemas complejos tiene el potencial de remodelar industrias y desbloquear nuevas posibilidades. A medida que la IA generativa siga evolucionando, su impacto en diversos ámbitos será cada vez más profundo, marcando el comienzo de una era de creatividad e innovación sin precedentes.

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Consulta la información original en inglés.

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