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Con el auge de la inteligencia artificial, muchas cosas han cambiado. La inteligencia artificial ha reemplazado a los agentes humanos de servicio al cliente para atender las consultas de los compradores; La IA ha automatizado y acelerado las tareas de la línea de montaje de inventario; La inteligencia artificial ha aprendido a captar las cosas que le gustan a la gente y sugerir anuncios que la alientan a comprar más; Etcétera. La inteligencia artificial ha llegado prácticamente a todos los rincones de nuestras vidas. Y escuche esto: el mercado de la IA alcanzará más de 184 mil millones de dólares este año y crecerá a 1,8 billones de dólares en 2030. La realidad de la IA hoy en día es mucho más futurista de lo que hubiéramos podido pensar. La inteligencia artificial como fenómeno ha conquistado incluso un área que antes parecía disponible sólo para los humanos: la creatividad. Aquí es donde entra en juego la IA generativa. A diferencia de los motores tradicionales, que analizan principalmente datos y hacen predicciones, la IA generativa puede crear cosas completamente nuevas (desde cero), como texto, imágenes, música y códigos informáticos, lo que abre una serie de nuevas opciones para que las empresas puedan crecer y crecer. crecer. ganar.IA generativa: definición, elementos, principio de funcionamientoEn general, la inteligencia artificial significa que las computadoras o máquinas pueden actuar como humanos al comprender oraciones y oraciones, sacar conclusiones y resolver problemas. Pero, ¿cuál es la diferencia entre IA y Gen AI? En una definición amplia, la IA generativa se refiere a software y sistemas que se basan en el aprendizaje profundo para producir gráficos, bandas sonoras y otros contenidos originales en función de lo que el usuario requiere. Cada herramienta de IA generativa puede componer diferentes piezas según las recomendaciones, consejos y recomendaciones específicas. detalles de los que se aprende. Los programas más conocidos son ChatGPT, DALL-E y Midjourney de OpenAI, pero el mercado de software se repone periódicamente con nuevas empresas que introducen aplicaciones nuevas e imaginativas. Qué hace que la IA generativa esté en funcionamiento La IA generativa se basa principalmente en dos tipos de tecnologías: redes neuronales y aprendizaje automático. El aprendizaje automático permite a la IA aclarar los resultados recordando criterios, estándares y ejemplos anteriores. Las redes neuronales se encargan de crear contenido realista utilizando dos partes: el generador y el discriminador. El generador crea cosas nuevas como imágenes o texto, tratando de que parezcan naturales. El discriminador comprueba si los datos producidos son reales o falsos. Ambos se comportan como dos competidores: el generador engaña al discriminador, mientras que el discriminador intenta captar la imitación. A medida que avanzan, el generador mejora en la creación de datos que parecen indistinguibles de los datos creados por humanos. Qué puede hacer la IA generativa por las empresas Cree contenido súper rápido Con las aplicaciones empresariales de IA generativa, puede crear contenido de marketing de diferente longitud, complejidad, formato y propósito, como documentos técnicos, publicaciones en redes sociales, presentaciones e incluso código en muy poco tiempo. En términos simples, no necesita grandes departamentos: el software empresarial impulsado por IA se encarga de todo el trabajo creativo, para que usted se mantenga actualizado con el nuevo contenido. Deje impresiones impresionantes en los clientes. La IA generativa puede mejorar visiblemente la forma en que las unidades de marketing personalizan productos y servicios. Se analiza qué compran los consumidores y cómo navegan por el portal web para proponer productos que puedan interesarles o crear contenidos exclusivos para ellos. Los especialistas en marketing pueden utilizar este tipo de IA para crear presentaciones personalizadas y adaptar sus campañas para dirigirse a los clientes potenciales adecuados. Acelerar los ciclos de desarrollo de productos A continuación, la IA generativa puede maximizar la velocidad de desarrollo, especialmente en áreas donde la creación de un programa (debido a su complejidad, singularidad o exclusividad) puede llevar mucho tiempo. Imagínese esto: la IA generativa puede generar nuevas ideas siguiendo las tendencias del mercado, crear múltiples prototipos basados en parámetros y filtros específicos y predecir la capacidad de cada persona para decidir cuáles lanzar y cuáles abandonar. Al comprimir el tiempo desde el concepto hasta el lanzamiento, las empresas pueden responder a las cambiantes demandas del mercado sin ejercer demasiada presión sobre los presupuestos y el personal. Automatizar las tareas cotidianas, desde ajustes de precios hasta negociaciones de contratos. De hecho, la IA generativa en las empresas también puede asumir tareas mucho más complicadas. Por ejemplo, ChatGPT puede ayudar a crear sitios web, escribir código y corregir errores. Además, los modelos de IA han demostrado recientemente un éxito sólido en la igualación de precios y negociaciones de contratos. Normalmente, cuando una empresa necesita fusionar varios contratos en uno (lo que se denomina co-terminación), esto implica muchas discusiones continuas entre el equipo y el cliente. La inteligencia artificial puede hacer que este proceso sea más fácil y rápido. La IA generativa de Remake Client Services ayuda a las empresas a presentar servicios más exclusivos y premium a sus clientes. Por ejemplo, puede crear mensajes personalizados que coincidan con lo que le interesa a cada comprador o crear anuncios especiales solo para ellos. Con este toque personal, los especialistas en marketing pueden hacer que los compradores estén más felices y más dedicados a la marca, lo que significa que es más probable que corran la voz. Reduzca el personal y ahorre dinero Al utilizar la IA generativa, las empresas pueden arreglárselas con equipos más pequeños. Dado que la IA puede encargarse de cosas como crear contenido, responder preguntas de los clientes y administrar datos, puede arreglárselas con menos personas y aun así mantener la más alta calidad de servicio. Con menos personas realizando trabajos diarios, las empresas pueden ahorrar en compensaciones y reducir los costos de contratación de nuevos trabajadores. Limitaciones y preocupaciones a tener en cuenta La IA generativa en las empresas ofrece mucha utilidad, pero hay algunas cosas en las que las empresas deberían pensar antes de utilizarla por completo. La primera gran preocupación es la ética. A veces, la IA puede crear información incorrecta o engañosa o incluso utilizar contenido protegido por derechos de autor. Si no se verifica dos veces, puede causar problemas legales o dañar el prestigio de la empresa, por lo que las empresas deben asegurarse de que el contenido generado por IA sea auténtico y cumpla con las leyes. La privacidad de los datos es otro punto. Las tecnologías emergentes a menudo requieren una gran cantidad de datos de los clientes para funcionar bien, lo que significa que las empresas deben tener cuidado de mantener esa información segura. Hace unos años, por ejemplo, los empleados de Samsung se encontraron en problemas después de compartir demasiado detalles confidenciales de la empresa con ChatGPT al menos tres veces. Las filtraciones resaltaron la posibilidad, a menudo ignorada, de robar documentos confidenciales de millones de usuarios inocentes y desprevenidos. Si sus datos no se manejan adecuadamente, podría terminar con fugas de datos o problemas de privacidad, y esto puede causar importantes dolores de cabeza legales y hacer que sus clientes pierdan la confianza. Cómo comenzar con las soluciones de IA generativa para empresas. Cómo comenzar con las soluciones de IA generativa para su negocio. Puede parecer un desafío formidable, pero en realidad no tiene por qué serlo. El primer paso es especificar las áreas exactas de su negocio donde la IA puede marcar una diferencia real. A partir de ahí, puedes explorar diferentes herramientas y plataformas de IA que llenan los vacíos identificados. Es importante empezar poco a poco, tal vez con un proyecto piloto (MVP) que le permita probar cómo funciona la IA generativa en entornos existentes. De esta manera, podrá ver qué funciona mejor para sus empleados y realizar los ajustes necesarios. Si está buscando una solución de IA adaptada a sus desafíos comerciales irregulares o poco comunes, o si necesita orientación sobre cómo incorporar IA generativa, SCAND está ansioso por ayudarlo. Tenemos el conocimiento para ayudarlo en cada paso del camino, asegurándole que obtenga los mejores resultados con esta increíble tecnología.
