En solo dos meses, ChatGPT se ha convertido en el producto más descargado del mundo. Lo que distingue a esta solución de sus predecesoras es su interfaz extremadamente sencilla, basada en «indicaciones» que simulan una conversación. Este uso intuitivo, junto con la capacidad de AIpara procesar grandes cantidades de data ofrecer resultados rápidos y precisos, multiplica por diez la velocidad de ejecución y la toma de decisiones de los profesionales. AI las personas de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, y les permite concentrarse en actividades de mayor valor añadido. Los seres humanos no serán sustituidos, sino que serán «potenciados», gracias a AI generativa.
Según estudios recientes, el 78 % de los empleados cree que AI generativa AI tenido un impacto positivo en su productividad. En tareas relacionadas con la adquisición de conocimientos, los profesionales ganarían un 37 % en velocidad de ejecución y los desarrolladores un 55 % en tareas de programación. Hace seis meses se inició una auténtica carrera por la innovación entre los actores del sector de AI generativa. Para aprovechar al máximo las ventajas y seguir siendo competitivas, las empresas deben actuar con rapidez, sin perder de vista los retos que aún quedan por superar.

La transparencia y la confianza, los grandes retos de AI generativa

El rendimiento de AI generativa es innegable, pero presentan unas limitaciones que debemos tener en cuenta para minimizar su impacto. Existen cuatro tipos principales:

  • Ética: los sesgos, las «alucinaciones», la falta de fuentes o la falta de transparencia en el uso de data personales data reflejarse en los contenidos generados. Por lo tanto, debemos sistematizar los procesos de identificación de sesgos, tal y como hacemos en todos nuestros data en Artefact, de conformidad con nuestro código ético.

  • Medio ambiente: el entrenamiento de AI últimos AI con miles de millones de parámetros genera una huella de carbono sin precedentes. Por ejemplo, el entrenamiento de GPT-3[4] supuso el equivalente a 502 toneladas de emisiones de CO₂, casi diez veces la cantidad necesaria para el ciclo de vida de un coche medio. Las aplicaciones apenas están empezando: ¿se compensará el CO₂ emitido por las IA con el CO₂ que ya no generan las actividades humanas a las que sustituyen?

  • Empleo: Aunque la gran mayoría de las tareas humanas no serán sustituidas, sino que contarán con la ayuda de AI, es innegable que se verán transformadas. Es fundamental que personas de todas las edades y profesiones reciban formación para hacer frente a estos cambios. Es más, estas tecnologías abren nuevas oportunidades profesionales para las que ya se está observando una escasez de perfiles. Los cursos de formación, como los de Artefact of Data una forma rápida y práctica de reciclarse para estas profesiones con gran futuro.

  • Regulación: dados los retos mencionados anteriormente, es evidente que AI generativa pronto AI sujeta a una regulación estricta, similar a la que rige el tratamiento de data personales. La Unión Europea está trabajando actualmente en la AI , que debería entrar en vigor en 2025. Hasta que se establezca un marco normativo claro, las empresas deben basarse en la legislación vigente en materia de data, propiedad intelectual, derecho laboral y protección del medio ambiente, así como en las normas no vinculantes.

La metodología propia Artefactpara reducir el riesgo y optimizar la transformación empresarial

Los impresionantes y constantes avances en el campo de AI generativa AI que las empresas actúen con rapidez, pero con sensatez. Por eso recomendamos a nuestros clientes que adopten un enfoque progresivo y establezcan un marco sólido en torno a su proyecto de transformación.

Para conseguir Compañia toda Compañia , los resultados de una prueba de concepto inicial suelen ser decisivos. Para minimizar el riesgo de incidentes, es preferible llevar a cabo esta primera prueba en un caso de uso interno o mediante la intervención humana (por ejemplo: un agente humano utiliza AI para atender mejor al cliente). Al mismo tiempo, debemos identificar posibles aplicaciones en toda la Compañia, basándonos en las necesidades del negocio y en todos los data .

Al mismo tiempo, es necesario definir una hoja de ruta para:

  • Organización: es necesario definir las funciones y responsabilidades, así como los mecanismos de gobernanza y los procesos para crear y ampliar los casos de uso. Es necesario establecer un plan de contingencia para protegerse contra los riesgos y los sesgos.

  • Pila tecnológica y data: las empresas deben asegurarse de disponer dedata first-party de alta calidaddata dar respuesta a los casos de uso identificados, así como de una arquitectura técnica sólida para industrializarlos. Es fundamental seleccionar el modelo adecuado para cada uso, teniendo en cuenta el coste, el impacto o el rendimiento.

  • Recursos humanos: es necesario poner en marcha lo antes posible programas de aculturación y formación para garantizar el éxito de la transición.

La confianza no excluye el control

Aunque estamos convencidos de que AI generativa AI y seguirá teniendo un impacto positivo en el rendimiento operativo de las empresas y en la productividad de sus empleados, es importante actuar con prudencia a la hora de implantarla. El avance debe ser continuo y controlado, y los seres humanos deben mantener el control sobre los modelos antes de poder aprovechar al máximo los infinitos casos de uso que ofrecen estas nuevas tecnologías de altísimo rendimiento.