{"id":71047,"date":"2023-06-27T07:56:55","date_gmt":"2023-06-27T06:56:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=71047"},"modified":"2024-09-20T17:45:57","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:57","slug":"generative-artificial-intelligence-consumer-revolution-with-high-value-business-use-cases-for-companies","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/generative-artificial-intelligence-consumer-revolution-with-high-value-business-use-cases-for-companies\/","title":{"rendered":"La IA generativa: una revoluci\u00f3n para los consumidores con casos de uso comercial de gran valor para las empresas"},"content":{"rendered":"

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Hanan Ouazan<\/h3><\/div>

Socio - L\u00edder de IA Generativa en Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Desde finales de 2022, el campo de la Inteligencia Artificial generativa est\u00e1 en pleno auge. Este nuevo dinamismo del sector hace que la mayor\u00eda de las grandes marcas apoyadas por Artefact se planteen ahora integrar estas tecnolog\u00edas en sus aplicaciones empresariales, para ganar la carrera de la eficacia y la adopci\u00f3n por parte de sus clientes y empleados. Sus niveles de madurez al respecto, sin embargo, son variados: pocas empresas han puesto en marcha casos de uso (60% han iniciado proyectos, unas 26% han lanzado POC), y s\u00f3lo 3% los han industrializado todav\u00eda. \u00bfC\u00f3mo crear\u00e1n las tecnolog\u00edas de IA generativa un impacto empresarial significativo e inmediato para las empresas?<\/p>\n

Cifras - junio de 2023<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Un cambio tecnol\u00f3gico que acelera el uso de la IA por las empresas<\/h2><\/div>
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Durante los \u00faltimos seis meses, los actores de la Inteligencia Artificial generativa han estado corriendo una marat\u00f3n, anunciando continuamente importantes avances en este campo. Desde gigantes de la Web como Microsoft con Open AI, Google con PaLM, Amazon con Bedrock y Meta con LLama, a c\u00f3digo abierto<\/em> desarrolladores, muchos actores de la IA generativa ofrecen tecnolog\u00edas que impulsan la innovaci\u00f3n en las aplicaciones empresariales. Por ejemplo, GPT integra el motor de b\u00fasqueda Bing y la suite ofim\u00e1tica de Microsoft, mientras que todos los productos de Google se beneficiar\u00e1n de PaLM 2. Amazon<\/a> y Meta est\u00e1n empezando a integrar su IA generativa en sus productos publicitarios. Y la reciente aparici\u00f3n de cientos de soluciones de c\u00f3digo abierto facilita a los desarrolladores de todos los \u00e1mbitos el acceso a este tipo de tecnolog\u00eda.<\/p>\n

No todos los actores est\u00e1n adoptando el mismo enfoque estrat\u00e9gico. Algunos, como Open AI, se centran en el rendimiento ultrarr\u00e1pido de su modelo, mientras que otros actores como Google tambi\u00e9n est\u00e1n desarrollando versiones m\u00e1s ligeras -pero eficaces- de sus algoritmos. Estas versiones son m\u00e1s eficaces para la integraci\u00f3n local en los dispositivos de los usuarios (m\u00f3viles, ordenadores de sobremesa, altavoces conectados), as\u00ed como en el software \u2019empresarial\u201c especializado.<\/p>\n

Este ecosistema din\u00e1mico fomenta el uso de la IA generativa tanto en los mercados B2C como B2B. Para las empresas, representa nuevas oportunidades de maximizar su rendimiento, as\u00ed como el de sus empleados y clientes. Seg\u00fan un reciente informe de Goldman Sachs, esta tecnolog\u00eda podr\u00eda aumentar la productividad laboral y el PIB de EE.UU. en 7% en los pr\u00f3ximos diez a\u00f1os.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>

Cuatro categor\u00edas de aplicaciones basadas en la IA generativa para \u201caumentar\u201d las operaciones empresariales<\/h2><\/div>

El uso de la Inteligencia Artificial generativa en toda la cadena de valor empresarial no es nuevo, pero ahora su uso se ha democratizado y multiplicado. Para algunas grandes marcas y las empresas de servicios de IA que las apoyan, ya se est\u00e1n dise\u00f1ando y desplegando casos de uso en fase de prueba.<\/p>\n

Aunque las posibilidades son ilimitadas y las aplicaciones dependen de las necesidades de la empresa, estos usos principales pueden dividirse en cuatro categor\u00edas<\/strong>.<\/p>\n

El primero se refiere a la accesibilidad al previamente complejo data<\/strong> para funciones con poca o ninguna experiencia en an\u00e1lisis data. Las capacidades de la IA permiten desarrollar herramientas intuitivas para que los usuarios empresariales puedan acceder, consultar y clasificar vol\u00famenes muy grandes de data, obteniendo cuadros de mando y nuevos data en cuesti\u00f3n de segundos. Los recientes avances en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) facilitan a\u00fan m\u00e1s la interacci\u00f3n de estas profesiones con data. El software especializado en campos como las finanzas, el marketing o la log\u00edstica puede as\u00ed \u201caumentarse\u201d mediante funcionalidades generativas que automatizan las tareas repetitivas y\/o que consumen mucho tiempo para ayudar a estas funciones en su toma de decisiones. Artefact<\/a> permiti\u00f3 a los equipos de ventas de una empresa de servicios confiar en una soluci\u00f3n de cualificaci\u00f3n de clientes potenciales que localiza las intenciones de los clientes actuales y potenciales mediante la detecci\u00f3n de se\u00f1ales dentro de vol\u00famenes muy grandes de data. Los minoristas internacionales tambi\u00e9n pueden gestionar mejor los inventarios y optimizar las pol\u00edticas de precios cruzando numerosos par\u00e1metros para comprender mejor las causas del aumento o la disminuci\u00f3n de las ventas de un producto o una categor\u00eda determinados.<\/p>\n

La segunda se refiere a la relaci\u00f3n de la empresa con sus diversos audience<\/strong>. Estamos trabajando con varias marcas para crear chatbots y centros de llamadas impulsados por IA generativa para responder a las solicitudes de los clientes de una forma m\u00e1s relevante y altamente personalizada, durante interacciones que se asemejan a una conversaci\u00f3n entre dos humanos. De estos intercambios tambi\u00e9n puede extraerse informaci\u00f3n para comprender mejor las necesidades y expectativas de las personas que llaman a la marca, lo que aumenta la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/p>\n

La tercera categor\u00eda<\/strong>, ya ampliamente utilizado en la actualidad, es generaci\u00f3n de contenidos<\/strong>. Se trata de una aplicaci\u00f3n de r\u00e1pido crecimiento que permite desarrollar y adaptar textos, im\u00e1genes y sonidos para alimentar las actividades de marketing de las empresas: contenidos de sitios web, fichas de productos, mailings, publicidad, presentaciones, etc. Por ejemplo, estamos trabajando en un proyecto de \u2019sobrealimentaci\u00f3n de contenidos\u201c para un grupo automovil\u00edstico. Esta soluci\u00f3n aprovecha el data propiedad del fabricante y capitaliza la monitorizaci\u00f3n avanzada de las redes sociales para impulsar la producci\u00f3n de contenidos personalizados para la marca. Ahora, los profesionales creativos pueden liberarse de tareas que consumen mucho tiempo, como la adaptaci\u00f3n de conceptos, y centrarse en su valor a\u00f1adido: la ideaci\u00f3n y la estrategia.<\/p>\n

La cuarta aplicaci\u00f3n principal es mejorar la eficacia<\/strong> de modelos o procesos log\u00edsticos preexistentes. Por ejemplo, las empresas del sector de los bancaseguros suelen disponer de varios algoritmos dedicados a la predicci\u00f3n de riesgos o a la detecci\u00f3n de fraudes. Estas herramientas pueden no tener la misma interpretaci\u00f3n de las distintas se\u00f1ales que captan. En tales situaciones, los agentes humanos deben ser capaces de tomar decisiones de forma r\u00e1pida y sencilla. Aqu\u00ed es donde puede a\u00f1adirse una capa de IA generativa para resumir -de forma digerible para un humano- las razones que llevaron a los algoritmos iniciales a presentar sus conclusiones.<\/p>\n<\/div>

Una corriente que trastorna la econom\u00eda y las organizaciones<\/h2><\/div>

Estamos al principio de una revoluci\u00f3n en su uso, no s\u00f3lo en la vida cotidiana, sino tambi\u00e9n en las aplicaciones empresariales. La Inteligencia Artificial Generativa es tan intuitiva y f\u00e1cil de usar que pronto se implantar\u00e1 en las empresas, para evitar que se cree una brecha demasiado grande entre la fluidez de los usos personales y profesionales.<\/p>\n

Toda la cadena de valor empresarial se ver\u00e1 afectada y, aunque a\u00fan estamos en las primeras fases, las primeras integraciones ya son muy prometedoras. Para sacarles el m\u00e1ximo partido hoy y prepararse para el futuro, las marcas tendr\u00e1n que adquirir r\u00e1pidamente madurez en la materia. Para hacer frente a los retos t\u00e9cnicos, medioambientales y \u00e9ticos que plantea la IA, tendr\u00e1n que contratar nuevas funciones y culturizar a los empleados, elegir las tecnolog\u00edas generadoras de IA adecuadas, establecer una gobernanza apropiada, identificar los casos de uso con las unidades de negocio y garantizar la transparencia, la \u00e9tica y el impacto medioambiental de las aplicaciones desarrolladas.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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