El futuro de las organizaciones pasa por los gemelos digitales: Transformarse con inteligencia artificial y fortalecer sectores como la salud y las finanzas. La Inteligencia Artificial (IA) es más que solo ChatGPT. Aunque 2023 trajo la IA a la conciencia pública gracias al avance del chatbot de OpenAI, la IA ha estado evolucionando silenciosamente durante décadas, esperando el momento adecuado para brillar. Hoy en día, es un tipo de tecnología muy diferente: capaz de simular, crear, analizar e incluso democratizar, superando los límites de lo que es posible en prácticamente todas las industrias.
Pero, ¿qué puede hacer exactamente la IA y cómo deberían las empresas integrarla en sus estrategias? Profundicemos en el potencial, los casos de uso y los desafíos de la IA desde una perspectiva estratégica de TI.
La IA es capaz de realizar hazañas increíbles, como simular la realidad (a través del aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo), crear contenido nuevo (con modelos como GPT y GAN) y predecir resultados mediante el análisis de conjuntos de datos masivos. Sectores como la sanidad, las finanzas y la seguridad ya están sintiendo el impacto:
Estos ejemplos son sólo la punta del iceberg. Desde bienes raíces y seguros hasta servicio al cliente y el sistema legal, la IA tiene la capacidad de revolucionar casi todos los aspectos de nuestras vidas.
Una de las aplicaciones más intrigantes de la IA es la creación de gemelos digitales . Al simular la realidad con datos operativos, las empresas pueden explorar de forma segura el impacto de la IA antes de implementarla a escala. Los gemelos digitales pueden representar un piloto, un juez o incluso una agencia de calificación crediticia digital, lo que permite a las empresas mitigar el riesgo e integrar gradualmente la IA en sus operaciones.
Cuando las empresas quieran adoptar la IA, deberían considerar preguntas como "¿comprar, utilizar código abierto o crear el suyo propio?". y "¿cómo empoderamos a nuestros empleados actuales con herramientas de inteligencia artificial?" Es crucial ver la IA como una forma de mejorar, no reemplazar, las habilidades humanas. El objetivo final es crear asesores aumentados que respalden la toma de decisiones sin sacrificar el toque humano.
Un gran poder conlleva una gran responsabilidad. La Ley de IA de la UE , que entró en vigor en 2024, tiene como objetivo equilibrar la innovación con los derechos fundamentales y la seguridad. Las empresas deben considerar de manera proactiva los sesgos en los modelos de IA, la privacidad de los datos y las implicaciones éticas del despliegue de dichas tecnologías.
Considere la posibilidad de utilizar datos sintéticos generados por GAN para abordar los sesgos y aprovechar herramientas como SHAP o LIME para construir sistemas de IA más explicables. Necesitamos una IA que respalde los objetivos y valores humanos, una tecnología que pueda mejorar vidas en lugar de ponerlas en peligro.
La IA ya determina cómo vivimos y trabajamos. Según Gartner, seis de las diez principales tendencias tecnológicas para 2024 relacionadas con la IA. Forrester predice que el mercado de la IA alcanzará los 227 mil millones de dólares en 2030. Las empresas ahora necesitan descubrir cómo sacar la IA de los laboratorios y llevarla a casos de uso práctico.
El futuro no se trata de reemplazar a los humanos, sino de crear un mundo donde las IA personales colaboren con las IA empresariales , aumentando las capacidades humanas y transformando las industrias. La visión es clara: adoptar la IA de manera responsable y aprovechar su poder para un futuro más eficiente y enriquecido.
En el mundo del desarrollo de software, el código obsoleto puede ser una barrera para la innovación y el crecimiento. El código heredado a menudo se construye a partir de décadas de parches, soluciones alternativas y actualizaciones que alguna vez fueron funcionales pero que ahora son difíciles de mantener. Afortunadamente, hay un nuevo actor que puede ayudar a los equipos de desarrollo a modernizar este código: la inteligencia artificial (IA). La IA permite a las empresas limpiar, documentar e incluso convertir código heredado a lenguajes de programación más modernos de forma más rápida, eficiente y precisa.
El código heredado, escrito en lenguajes obsoletos o con estructuras obsoletas, presenta varios desafíos:
Modernizar el código heredado con IA no solo brinda a las empresas la oportunidad de aprovechar las nuevas tecnologías, sino también de minimizar riesgos y ahorrar costos. Con la IA es posible transformar gradualmente una base de código heredada en una infraestructura moderna y preparada para el futuro, sin perder la funcionalidad subyacente.
En un mundo donde la tecnología se desarrolla rápidamente, las empresas pueden obtener una valiosa ventaja a través de la IA, actualizando códigos obsoletos y posicionándose como actores innovadores en su campo. Modernizar el código heredado ahora no sólo es factible, sino también eficiente en términos de costos y tiempo.
¿Necesita ayuda para entrenar e implementar IA para modernizar el código heredado? Completa el formulario de contacto y estaré encantado de explicarte más. En promedio, un proceso de modernización con IA es 5 veces más rápido
La IA generativa (genAI) se está desarrollando a una velocidad vertiginosa. Donde antes solo soñábamos con una tecnología que pudiera igualar la creatividad humana, hoy vemos aplicaciones que nos sorprenden e inspiran. Desde la generación de texto hasta la producción de imágenes artificiales y vídeos: genAI abre puertas a nuevas posibilidades en diversos sectores, desde el marketing y el entretenimiento hasta la atención sanitaria y la educación. En este artículo analizamos los desarrollos más innovadores y analizamos lo que nos deparará el futuro.
Los últimos modelos genAI, como OpenAI, se han vuelto multimodales. Esto significa que pueden combinar diferentes tipos de entradas, como texto e imágenes, para generar resultados más complejos y creativos. Por ejemplo, con DALL-E ahora puede generar imágenes basadas en descripciones de texto, lo que ayuda a los profesionales creativos a visualizar sus ideas de inmediato. Estos modelos multimodales facilitan la superación de los límites entre diferentes disciplinas creativas.
El aprendizaje en contexto significa que los modelos de IA comprenden mejor el contexto y los matices de lo que usted pregunta, sin necesidad de capacitación adicional. Esto los hace directamente aplicables en situaciones de tiempo real, como el servicio de atención al cliente. La IA adaptable, que puede adaptarse en función de los comentarios y los patrones de uso, garantiza que la IA continúe mejorando al brindar respuestas y servicios personalizados.
La comunidad genAI se está volviendo cada vez más abierta, y empresas como Meta y Hugging Face hacen públicos sus modelos. Esto permite a los desarrolladores experimentar ellos mismos con estos sistemas avanzados de inteligencia artificial y contribuir a las mejoras. La comunidad de código abierto desempeña un papel importante en la resolución de problemas como los prejuicios y las cuestiones éticas, a través de aportaciones de diversos usuarios de todo el mundo.
Tradicionalmente, los modelos de IA potentes, como genAI, requieren mucha potencia y energía informática. Las innovaciones en las arquitecturas de IA, como redes neuronales más eficientes y chips de IA dedicados, permiten ejecutar grandes modelos de IA a menor escala y a un costo menor. Esto hace que las soluciones genAI sean más accesibles para empresas más pequeñas y usuarios individuales.
Si bien anteriormente genAI se aplicaba principalmente al texto, los últimos avances en tecnología de imagen y video son impresionantes. Modelos como Midjourney y Runway ofrecen a los usuarios la posibilidad de generar imágenes de alta calidad e incluso videoclips. Esto es particularmente útil para marketing y publicidad, donde el contenido visualmente atractivo juega un papel importante. Las nuevas IA pueden incluso imitar los movimientos humanos, permitiendo que los actores o personajes animados se muevan de forma realista en entornos generados.
Con el surgimiento de poderosos modelos genAI, también están surgiendo cuestiones éticas, como los derechos de autor, la privacidad y el impacto de la IA en los empleos. Cada vez más empresas y gobiernos están trabajando en directrices para garantizar el uso responsable de la IA. OpenAI, por ejemplo, introdujo funciones como "protección" para evitar resultados no deseados en la generación de imágenes. También busca formas de hacer que la IA sea más transparente para los usuarios, de modo que sepan cuándo y cómo se utiliza.
La GenAI se está abriendo camino cada vez más en las herramientas de software cotidianas, como procesadores de texto, software de diseño y navegadores. Google y Microsoft están integrando funciones de inteligencia artificial en sus suites Google Workspace y Microsoft Office, respectivamente, para ayudar a los usuarios a trabajar de manera más inteligente y rápida. Esta integración garantiza que el soporte de IA esté disponible de inmediato en el flujo de trabajo de millones de personas, lo que puede aumentar significativamente la productividad.
Con la velocidad a la que se está desarrollando genAI, pronto podemos esperar aplicaciones aún más innovadoras. Piense en asistentes de IA que no solo responden, sino que también pueden ayudar de manera proactiva asumiendo tareas, imágenes holográficas avanzadas que son casi indistinguibles de las reales y IA que trabajan juntas para resolver problemas complejos.
Las empresas también aplicarán cada vez más la IA en los procesos de negocio. Una empresa puede formar a varios agentes con una tarea específica y hacer que trabajen juntos como un equipo. Actualmente, la IA es principalmente un asistente muy adecuado. Uno que funcione rápidamente y que sea, por ejemplo, muy bueno escribiendo, comprobando y depurando código informático.
La IA generativa llegó para quedarse y juega un papel crucial en el futuro de la tecnología y la creatividad. Ya sean empresas que utilizan genAI para crear productos innovadores o personas que buscan aumentar su productividad, las posibilidades son infinitas y el futuro parece prometedor.
Los avances en inteligencia artificial (IA) plantean interrogantes sobre lo que nos depara el futuro. informe técnico reciente de Leopold Aschenbrenner pinta un cuadro fascinante de la situación actual y de lo que nos puede deparar el futuro. A continuación se presentan algunas ideas clave que darán forma al futuro de la IA, basadas en un análisis de las tendencias y desafíos.
El progreso en IA no tiene precedentes. En solo unos años, hemos pasado de GPT-2, que era comparable en comprensión a un niño en edad preescolar, a GPT-4, que ha alcanzado las capacidades de un estudiante de secundaria inteligente. Este desarrollo ha sido impulsado por el crecimiento exponencial de la potencia informática, la eficiencia algorítmica y técnicas innovadoras como el aprendizaje por refuerzo. Se espera que esta tendencia continúe, lo que podría conducir a sistemas de IA que funcionen como investigadores o ingenieros profesionales para 2027.
Después de los niveles humanos de inteligencia, el siguiente paso es la superinteligencia. Esta transición puede acelerarse gracias a la capacidad de la IA para mejorarse a sí misma. Las implicaciones son enormes: desde transformaciones económicas hasta riesgos existenciales. Aschenbrenner enfatiza que esta explosión de inteligencia podría ser un punto de inflexión, donde el control y la seguridad son cruciales para prevenir desastres.
Ya se está preparando la enorme infraestructura necesaria para estos sistemas de IA. Las empresas invierten miles de millones en centros de datos, GPU y electricidad para proporcionar la potencia informática necesaria. Esta movilización de recursos marca un cambio industrial similar a los esfuerzos bélicos históricos, pero ahora centrado en el dominio tecnológico.
Las implicaciones económicas de la IA son profundas. Se espera que los sectores de IA impulsen gran parte del crecimiento económico mundial, principalmente a través de la automatización, el aumento de la productividad y la creación de nuevos mercados. Al mismo tiempo, existe el riesgo de que se produzca una gran desigualdad económica, lo que dejará a los países y a las empresas sin acceso a la IA avanzada. Según Aschenbrenner, los gobiernos y las empresas deben trabajar juntos para cerrar esta brecha, fomentando la educación, la innovación y la distribución justa de los recursos.
Un desafío clave es la seguridad de los modelos y datos de IA. El riesgo de que tecnologías sensibles caigan en manos equivocadas, como Estados hostiles, es una amenaza importante. El documento pide medidas de seguridad más estrictas y mejores políticas para mitigar tales riesgos.
Uno de los mayores desafíos científicos es desarrollar métodos para hacer que los sistemas de IA funcionen de acuerdo con los valores humanos, incluso cuando se vuelven mucho más inteligentes que nosotros. Esto se conoce como “superalineación”. Lograr o no una superalineación puede tener consecuencias imprevistas y potencialmente catastróficas.
Además de los desafíos tecnológicos, existe una dimensión geopolítica. Países como China y Estados Unidos compiten por el dominio de la IA. Quien gane esta carrera tendrá una ventaja decisiva no sólo económica sino también militar. Por lo tanto, es vital que las sociedades democráticas trabajen juntas para garantizar un orden mundial libre y estable.
Las perspectivas esbozadas en este artículo son a la vez apasionantes e inquietantes. Requieren atención, acción y cooperación. Para aprovechar las oportunidades de la IA y gestionar los riesgos, debemos invertir en investigación, políticas y cooperación internacional. Como lo expresa el documento, el futuro no es sólo algo que nos sucede a nosotros, es algo que moldeamos juntos.
¿Qué opinas? ¿Estamos preparados para los desafíos y oportunidades que nos brinda la IA? Leer más ?
Obviamente, los datos juegan un papel crucial en las empresas que se están digitalizando. Pero a medida que aumenta la demanda de alta calidad y grandes cantidades de datos, a menudo nos encontramos con desafíos como restricciones de privacidad y falta de datos suficientes para tareas especializadas. Aquí es donde surge el concepto de datos sintéticos como una solución innovadora.
Los datos sintéticos son datos que se generan artificialmente en lugar de mediante eventos o procesos reales. Estos datos suelen crearse utilizando algoritmos y técnicas de inteligencia artificial (IA), como de aprendizaje automático . El objetivo de los datos sintéticos es imitar los datos reales lo más fielmente posible en términos de propiedades y patrones estadísticos.
Ejemplo: una habitación generada sintéticamente
Aunque ofrece muchos beneficios, también presenta desafíos. Garantizar la calidad y exactitud de estos datos es crucial. Los conjuntos de datos sintéticos inexactos pueden generar resultados y decisiones engañosos. Además, es importante encontrar un equilibrio entre el uso de datos sintéticos y datos reales para obtener una imagen completa y precisa. Además, se pueden utilizar datos adicionales para reducir los desequilibrios (BIAS) en un conjunto de datos. Los modelos de lenguaje grandes utilizan datos generados porque ya han leído Internet y necesitan más datos de entrenamiento para mejorar.
Los datos sintéticos son un desarrollo prometedor en el mundo del análisis de datos y la inteligencia artificial. Ofrecen una solución a los problemas de privacidad y mejoran la disponibilidad de datos. También son invaluables para entrenar algoritmos avanzados. A medida que desarrollamos e integramos esta tecnología, es esencial garantizar la calidad y la integridad de los datos para que podamos aprovechar https://netcare.nl/service/consultancy/todo el potencial de los datos sintéticos.
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Durante años, los robots en la industria han garantizado que se puedan automatizar trabajos sencillos. Hasta ahora esto no ha llevado a un mayor desempleo, pero se espera que eso cambie.
Con la llegada de los drones y los coches autónomos también se robotizará todo el sector del transporte, la policía y el ejército. la GenAI y la inteligencia artificial en general harán Normalmente, una prosperidad adicional conducirá a la creación de nuevos empleos en los niveles más altos de la cadena de valor agregado. La Inteligencia Artificial actuará en contra de este proceso porque también puede aportar valor en este sentido.
Por lo tanto, la prosperidad adicional terminará en manos de unos pocos, los propietarios y gerentes de (grandes) empresas. Inicialmente, la diferencia entre ricos y pobres seguirá aumentando. En primer lugar, los menos educados perderán sus empleos y no habrá sustitutos para ellos. En los Países Bajos terminarán en la red de seguridad de la ley de desempleo y la asistencia social. En otros países, como los EE.UU., esto conducirá a una pobreza abyecta mucho más rápidamente. Por lo tanto, no es difícil imaginar que esto podría conducir a un enorme descontento y tal vez incluso a revoluciones. Esperemos que este sea sólo un período intermedio en el que los responsables de las políticas hagan ajustes para que todos puedan beneficiarse de una mayor prosperidad. Elaborar e implementar políticas efectivas es crucial para dar forma a esta transición.
Pero, en última instancia, este desarrollo no se puede detener, simplemente porque es posible y se puede lograr mucho dinero y poder con la inteligencia artificial y la robotización.
Si, en última instancia, las personas con un alto nivel educativo también se ven obligadas al desempleo debido a la inteligencia artificial, el gobierno se verá obligado a intervenir. Esto puede lograrse redistribuyendo la prosperidad entre los (para entonces) superricos y los desempleados. Como el gobierno nacional ya no tendrá suficiente influencia sobre las multinacionales, esto requiere cooperación. Asumamos lo positivo y eventualmente lograrán lograrlo. Entonces viviremos con mucha libertad, tiempo libre y prosperidad hasta que el último trabajo sea reemplazado por robots más inteligentes. En ese momento o justo antes, la economía tal como la conocemos desaparece y todo es gratis. Los robots hacen de todo, incluida la extracción de materias primas, y como no exigen nada a cambio, lo hacen de forma gratuita, las 24 horas del día, los 365 días del año. Por lo tanto, los precios de los productos y servicios caen cada vez más hasta llegar finalmente a cero.
La economía ha desaparecido, ser rico ya no sirve porque todo es gratis.
¿Surgirá una economía sumergida, como la que existe ahora entre el inframundo y el mundo superior, o intentaremos distinguirnos de otras maneras? De momento no lo sé, lo que sí sé es que el escenario anterior es realista y que debemos estar preparados para el periodo que transcurre entre ahora y la desaparición de la economía, así como para el periodo posterior.
Pero si lo manejamos adecuadamente, podemos lograr exactamente lo que siempre hemos querido. Más tiempo libre y suficientes ingresos para vivir una vida bella y saludable. Creo que vale la pena seguir invirtiendo en innovación. Tengo curiosidad por saber si podemos juntos .
En el mundo de la inteligencia artificial, uno de los mayores desafíos es desarrollar sistemas de IA que no sólo sean inteligentes, sino que también actúen de acuerdo con estándares y valores éticos que coincidan con los de los humanos. Una forma de hacerlo es entrenar la IA utilizando libros de derecho y jurisprudencia como base. Este artículo explora este método y analiza estrategias adicionales para crear una IA con normas y valores similares a los humanos. También hice esta sugerencia en nombre de la coalición holandesa de IA al Ministerio de J&V en un documento de estrategia que escribimos en nombre del ministerio.
La idea de entrenar una IA basándose en libros de derecho y jurisprudencia se basa en el concepto de que las leyes son un reflejo de las normas y valores colectivos dentro de una sociedad. Al hacer que una IA analice estos textos legales, el sistema puede obtener información sobre qué es socialmente aceptable y qué comportamiento está prohibido.
Uso de GAN para identificar brechas
Las Redes Generativas Adversarias (GAN) pueden servir como instrumento para descubrir lagunas en la legislación. Al generar escenarios que quedan fuera de las leyes existentes, las GAN pueden revelar posibles dilemas éticos o situaciones no resueltas. Esto permite a los desarrolladores identificar y abordar estas brechas, brindando a la IA un conjunto de datos éticos más completo del cual aprender. Por supuesto, también necesitamos abogados, jueces, políticos y especialistas en ética para afinar el modelo.
Si bien la formación jurídica proporciona un punto de partida sólido, existen algunas consideraciones importantes:
Para desarrollar una IA que realmente resuene con la ética humana, se necesita un enfoque más holístico.
1. Integración de datos culturales y sociales
Al exponer la IA a la literatura, la filosofía, el arte y la historia, el sistema puede obtener una comprensión más profunda de la condición humana y la complejidad de las cuestiones éticas.
2. Interacción humana y retroalimentación
Involucrar a expertos en ética, psicología y sociología en el proceso de formación puede ayudar a perfeccionar la IA. La retroalimentación humana puede aportar matices y corregir aquello en lo que el sistema falla.
3. Aprendizaje continuo y adaptación
Los sistemas de IA deben diseñarse para aprender de nueva información y adaptarse a normas y valores cambiantes. Esto requiere una infraestructura que permita actualizaciones y reentrenamiento constantes.
4. Transparencia y explicabilidad
Es crucial que las decisiones de IA sean transparentes y explicables. Esto no sólo facilita la confianza del usuario, sino que también permite a los desarrolladores evaluar consideraciones éticas y ajustar el sistema cuando sea necesario.
Entrenar una IA basada en libros de derecho y jurisprudencia es un paso valioso hacia el desarrollo de sistemas con comprensión de las normas y valores humanos. Sin embargo, crear una IA que realmente actúe éticamente de manera similar a los humanos. Esto requiere un enfoque multidisciplinario. Combinando la legislación con conocimientos culturales, sociales y éticos, e integrando la experiencia humana en el proceso de capacitación, podemos desarrollar sistemas de IA que no solo sean inteligentes, sino también sabios y empáticos. Veamos qué nos depara futuro
Recursos adicionales:
Para un proyecto más amplio en Essent, construimos, entre otras cosas, un robot de inteligencia artificial. El proyecto incluye la integración de un chat (en vivo) a través del sitio web con los empleados y un robot de inteligencia artificial. Además, integración con CRM para registrar datos de encuestas.
Este blog trata principalmente sobre la pieza de IA, que resultó ser una buena pieza del rompecabezas para construir un robot dentro del tiempo establecido que fuera bilingüe (francés y holandés) y que también reconociera las emociones, de modo que si los clientes se emocionan demasiado pueden ser transferidos a empleados de carne y hueso.
Utilizamos, entre otras cosas, la red neuronal de Google para el lenguaje natural. Una bonita API que el propio Google también utiliza y que tiene una gran capacidad para interpretar el contenido de una conversación. NetCare ha tenido que agregar muchas funciones, como el autoaprendizaje y una característica interesante que es particularmente útil para el chat y proporciona enlaces sobre productos y servicios, para que pueda obtener rápidamente la información correcta. La lógica para el aprendizaje aún es un trabajo en progreso y requiere una gran cantidad de datos para analizar.
Las aplicaciones de nuestro robot son muy amplias, por lo que vemos muchas oportunidades para continuar con este tema. Actualmente estamos creando nuestro propio chat bot para nuestro sitio de demostración MyVox que puede ayudar aún más a las partes interesadas. A largo plazo, también queremos que el robot hable y que pueda ser un interlocutor agradable y bueno, que siempre sea útil, que nunca se canse y que sepa todo sobre la empresa, los productos y los empleados.
Ahora también hemos desarrollado aún más el robot con inteligencia artificial y lo hemos integrado en nuestro propio sitio web. Puedes hablar con AIR a través del chat en vivo en la parte inferior que se activa automáticamente después de 10 segundos. Conoce Wikipedia como la palma de su mano.
Por lo tanto, buscamos partes del mercado a las que podamos ayudar a mejorar sus servicios. ¿Interesado? Contáctanos pide cita sin compromiso. Estaremos encantados de ofrecerle una demostración y explicarle lo que podemos hacer por su organización.
Conoce AIR, nuestro propio robot de inteligencia artificial
https://youtu.be/Gt7q7lrBLbc