ChatGPT de OpenAI permite a muchas personas experimentar los cambios revolucionarios que la IA está trayendo a nuestras vidas. Se prevé que esta tecnología emergente seguirá creciendo y tendrá un gran impacto en todas las industrias, generando numerosos cambios en nuestras vidas.
En un foro sobre "Estrategias para la Supervivencia y el Crecimiento en la Era de la IA" celebrado en Corea del Sur, Matt McDevitt afirmó que la IA generativa tiene un potencial económico de hasta 4,4 billones de dólares, sin incluir aspectos impredecibles e impredecibles por el momento. Esta tecnología impulsará las empresas en diversos sectores, desde la tecnología avanzada hasta la manufactura, la energía, la educación y el comercio minorista.
El foro, organizado por el Korea Times en colaboración con McKinsey & Company, se centró en por qué la IA está adquiriendo cada vez mayor importancia, cómo aprovechar la tecnología y qué se debe hacer para mejorar las capacidades de IA de Corea.
En el foro, figuras destacadas en el campo de la IA y formuladores de políticas discutieron el impacto de la IA en la industria y cómo la tecnología se puede utilizar de forma positiva sin abusar de ella.
En su discurso, el socio de McKinsey dijo que ha habido cambios significativos en la percepción de la IA generativa en los últimos meses desde que OpenAI lanzó la versión 3.5 de ChatGPT en noviembre pasado.
Antes del lanzamiento de la versión 3.5, existían muchas preguntas sobre qué era la IA generativa y si era práctica. Sin embargo, ahora es momento de analizar cómo se puede aplicar y utilizar esta tecnología en diferentes industrias, como dónde y cómo deberíamos empezar con la IA generativa.
Hace apenas unos meses, la gente se preguntaba: ¿qué es la IA generativa? ¿Es pura publicidad? ¿O es real? Como pueden ver, se puede usar para escribir discursos y prácticamente se siente como un humano, dijo.
También destacó los esfuerzos de las empresas globales por desarrollar y utilizar la IA generativa a su manera. "Por ejemplo, Morgan Stanley está utilizando la IA para ayudar a sus gestores de activos a nivel mundial a realizar su trabajo", compartió el experto.
En el ámbito de las ciencias biológicas, Insilico Medicine ha desarrollado un modelo de IA generativa para predecir las tasas de éxito de los ensayos clínicos con más del 80 % de precisión, mientras que AstraZeneca acelera el descubrimiento de fármacos entrenando modelos de IA en bioquímica e imágenes de patología digital para ayudar a crear nuevas moléculas.
En el campo del software, Adobe ha desarrollado un conjunto de herramientas de IA generativa para impulsar su plataforma de edición de fotos y videos . Naver también lanzó HyperCLOVA X utilizando el modelo de lenguaje extenso (LLM) de Corea y Cue, su motor de búsqueda generativo basado en IA.
Hemos visto ejemplos de esto en Corea. El enfoque de HyperCLOVA X en el idioma coreano hace que el modelo LLM en coreano sea más eficiente, comentó McDevitt.
Las organizaciones necesitan comprender su posición para utilizar la IA de manera eficaz
Define el valor de la IA en términos de cuatro C: concisión, resumir y extraer información; codificación, interpretar y generar código; contenido creativo, generar texto, imágenes y más; participación del cliente, atención al cliente a través del chat y expansión del uso de chatbots en la participación del cliente y la recopilación de datos.
Al ofrecer asesoramiento a las organizaciones que buscan utilizar e invertir en IA generativa, McDevitt sugiere que comiencen por identificar si son receptores, modeladores o creadores.
Según él, un receptor es una empresa que simplemente aplica la IA generativa existente a su flujo de trabajo sin ninguna personalización. Shaper utiliza sus datos y conocimientos patentados para adaptar la IA generativa a sus necesidades organizativas y comerciales. Mientras tanto, un creador desarrolla un modelo completamente nuevo, adaptado a sus necesidades específicas. Google, Amazon y Uber son ejemplos típicos de creadores que invierten en LLM e IA generativa.
La mayoría de las organizaciones con las que trabajan no serán creadores, afirma McDevit. Al menos son receptores y están considerando cómo convertirse en creadores. Es más, lo que las organizaciones deberían considerar no es el tipo de IA generativa, sino la arquitectura de datos para mejorar su competitividad fundamental.
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