Si aún no ha considerado implementar la IA generativa en su organización... ¡debería hacerlo! 💁🏻
Según las previsiones, se espera que la industria de la IA generativa se convierta en una industria de 356 000 millones de dólares para 2030. 🤯
Independientemente de lo que figure en su lista de control, ya sea ahorrar tiempo y costes significativos o reducir la dependencia de los recursos humanos, los modelos de IA generativa le ayudarán a conseguirlo, acercándole a sus objetivos empresariales más ambiciosos. 🎯
¿Tiene curiosidad por obtener más información? Siga leyendo mientras exploramos el mundo de la IA generativa y sus casos de uso, y descubra las numerosas formas en que puede aumentar su eficiencia operativa. ¡Empecemos! 💃🏻
Implementación de la IA generativa: resumen de 60 segundos
¿Qué es la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa (o IA generativa, como se la conoce comúnmente) es una tecnología de IA que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP), técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de imágenes para identificar patrones subyacentes en los datos existentes y generar respuestas y contenido nuevo.
Le daremos un ejemplo.
Supongamos que ha puesto en marcha una empresa online. Todo está listo: su sitio web, su tienda de comercio electrónico, etc. Pero justo cuando estaba a punto de lanzarla, se dio cuenta de que no había creado ninguna descripción de los productos. 😥
Ahí es donde entran en juego los modelos de IA generativa como ChatGPT, Google Gemini, Claude o Llama. Solo necesitan que les proporciones datos básicos, como el nombre, las funciones y el coste de tu producto, y eso es todo. En cuestión de segundos, estas herramientas generarán descripciones de productos atractivas y optimizadas para SEO que reflejan el valor único de tu producto, al igual que lo haría cualquier redactor publicitario experimentado. ✍️
De hecho, los «textos» no lo son todo. Las herramientas de IA generativa también generan otros contenidos, como audio, vídeo, imágenes, diseños, códigos de software e incluso datos sintéticos. Y no, no es magia. 🪄
En esencia, la IA generativa se basa en tres modelos de aprendizaje profundo: autoencodificadores variacionales (VAE), redes generativas adversarias (GAN) y transformadores:
- Autoencodificadores variacionales (VAE): Los VAE son el modelo más básico de los tres. Utilizan redes neuronales para aprender patrones a partir de datos de entrenamiento, comprimiéndolos en una forma más simple. A continuación, los expanden para generar nuevos datos.
- Redes generativas adversarias (GAN): Las GAN son muy versátiles. Combinan dos redes neuronales entrenadas con datos del mundo real para generar contenidos muy realistas, como audio, vídeo, imágenes, etc.
- Transformadores: Los transformadores se utilizan principalmente para tareas de lenguaje natural. Procesan grandes cantidades de datos textuales para aprender patrones lingüísticos y contextos con el fin de generar textos coherentes.
Así que, cuando necesite un contenido, cualquiera de estos tres componentes hará la magia. 🧙
📚 Lea también: ChatGPT vs. ClickUp
Casos de uso clave de la IA generativa
Existen múltiples posibilidades para la implementación de la IA generativa en una organización.
Generación de contenido
Casi el 82 % de los profesionales del equipo de ventas utilizan la IA generativa para la creación de contenidos, y usted también debería hacerlo.
Ya se trate de contenidos largos, como blogs y artículos, o de materiales de marketing breves, como descripciones de productos y textos para redes sociales, las soluciones de IA generativa generan todo tipo de contenidos escritos, gracias a sus capacidades de procesamiento del lenguaje natural.
Diseño gráfico
Las herramientas de IA generativa como Stable Diffusion y Midjourney están rompiendo barreras en la generación de texto a imagen.
Introduzca una indicación descriptiva y vea cómo estas herramientas generan imágenes únicas y de alta calidad desde cero. Puede utilizarlas para crear logotipos, imágenes para redes sociales, carteles para campañas de marketing y otros elementos gráficos al instante.
🎁 Bonificación: Mejore la calidad de los resultados generados por IA: aproveche ClickUp RISEN y aprenda a crear indicaciones de IA ricas en contexto en 5 sencillos pasos. ⚡
Desarrollo de productos
El desarrollo de un producto implica varias tareas que requieren un gran esfuerzo.
Las herramientas de IA generativa automatizan la mayoría de ellas. Tanto si desea identificar tendencias en diferentes productos como generar información sobre el rendimiento de uno específico, estas herramientas complementan sus esfuerzos. También le ayudan a generar nuevas ideas de productos y a depurar su código.
Servicio de atención al cliente personalizado
Los chatbots y asistentes virtuales basados en IA generativa proporcionan respuestas instantáneas y precisas a las consultas de los clientes. Responden preguntas, resuelven problemas comunes y recomiendan productos, de modo que los agentes humanos pueden centrarse en cuestiones complejas y en la satisfacción del cliente.
Esto permite a las empresas responder más rápidamente y mejorar el servicio al cliente y su satisfacción.
📚 Más información: Cómo utilizar la IA para el marketing (casos de uso y herramientas)
Pasos para una implementación exitosa de la IA generativa
¿Está pensando en implementar la IA generativa? ¡Siga los pasos que se indican a continuación!
Paso 1: Comprender el problema e identificar posibles casos de uso
La IA generativa tiene miles de millones de implementaciones. Sin embargo, utilizarla para todas las tareas complica las cosas en lugar de simplificarlas. Problemas como la inconsistencia de los resultados, la inexactitud y la vulnerabilidad de los datos se agravan rápidamente.
Por lo tanto, elija cuidadosamente el problema que desea resolver con esta tecnología. A continuación, haga una lista y priorice las tareas u operaciones en las que la implementación de la IA generativa afecte significativamente a la eficiencia, el coste y la escalabilidad.
💡 Consejo profesional: si es la primera vez que utiliza un modelo de IA generativa, le sugerimos que primero automatice las tareas de bajo riesgo, como la introducción de datos, la programación de reuniones, la gestión del calendario, etc. Esto minimiza el riesgo y le permite familiarizarse con la tecnología. También le permite explorar más implementaciones a medida que escala.
Paso 2: Fase de prototipado
Es el momento de crear prototipos de un modelo de IA generativa que aborde de manera eficiente el problema identificado. Hay tres pasos principales en esta fase:
N.º 1: Recopilación de datos
El primer paso para crear cualquier modelo de IA es la recopilación de datos; en términos más sencillos, recopilar los datos que se utilizarán para entrenar y probar el modelo. Esto es fundamental, ya que permite al modelo de IA identificar patrones y tendencias en función de los cuales generará resultados.
Empiece por identificar las fuentes de datos relevantes. Estas pueden ser plataformas de redes sociales, motores de búsqueda, páginas web o los propios datos de su empresa. Una vez terminado esto, recopile una variedad de datos estructurados y no estructurados de alta calidad a partir de ellas.
Dado que los datos no secuenciales y secuenciales recopilados son datos sin procesar, debe proporcionar contexto adicional para mejorar la precisión y la eficacia generales de su modelo de IA generativa. Aquí es donde entra en juego el etiquetado de datos.
El etiquetado de datos consiste en asignar etiquetas contextuales o anotaciones a los datos. Algunas técnicas populares de etiquetado de datos son el crowdsourcing, el aprendizaje activo y el aprendizaje por transferencia.
N.º 2: Preprocesamiento de datos
Es importante asegurarse de que los datos que se introducen en el modelo de IA generativa sean coherentes y precisos. Por lo tanto, una vez que el etiquetado de los datos haya sido terminado, preprocese los datos para que sean coherentes, no contengan ruido y sean relevantes.
Para preprocesar los datos, comience con la limpieza de datos. Tome los datos sin procesar y elimine aquellos con valores faltantes, inexactitudes o duplicados.
Las técnicas de aumento y tokenización de datos también mejorarán el tamaño, la diversidad y la calidad de los datos.
A continuación, divida los datos preprocesados en tres categorías: conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Utilice el conjunto de datos de entrenamiento para entrenar el modelo de IA generativa, el conjunto de datos de validación para ajustar su rendimiento y el conjunto de datos de prueba para comprobar la viabilidad y eficacia del modelo final.
N.º 3: Selección de algoritmos adecuados
Existe un amplio intervalo de algoritmos de IA generativa entre los que elegir. Sin embargo, es muy importante seleccionar el más adecuado, ya que esto afectará a la calidad y precisión de los resultados.
Una vez que haya segregado los datos, realice la selección del mejor algoritmo en función de su problema, el marco de aprendizaje profundo seleccionado y los requisitos de computación.
Además, evalúe su rendimiento en sus datos preprocesados para garantizar la máxima idoneidad.
🔎 ¿Sabías que... Allen Newell, Herbert A. Simon y Cliff Shaw inventaron el primer programa de inteligencia artificial auténtico, el Logic Theorist, a finales de 1955?
Paso 3: Fase de desarrollo
En este punto, ya tendrá listo un prototipo de su modelo de IA generativa. Así que pasemos a la fase de desarrollo y comencemos a construir el modelo. Si se ejecuta a la perfección, esta fase garantizará que su modelo de IA generativa sea eficiente, robusto y esté listo para su implementación a largo plazo.
La fase de desarrollo implica principalmente:
- Elegir la opción adecuada de almacenamiento de datos
- Selección de marcos de procesamiento de datos adecuados
- Diseño y optimización del código
- Implementación de técnicas de computación en la nube para gestionar grandes volúmenes de datos y solicitudes de consulta.
- Contenedorización de datos y código en diferentes entornos
- Implementación del almacenamiento en caché de datos
Dada la cantidad de pasos complejos y que requieren mucho tiempo en esta fase, es fácil que se produzcan errores de gestión e ineficiencias en el proceso. Pero no si utiliza ClickUp.
ClickUp, una herramienta de gestión del trabajo todo en uno, incluye diversas funciones y funcionalidades que le ayudan a usted y a su equipo a garantizar la máxima eficiencia durante la creación del modelo de IA generativa. Estas son algunas de ellas:
Tareas de ClickUp
Utilice las tareas de ClickUp para gestionar todas las tareas de desarrollo a la perfección.
Realice un seguimiento del progreso de las tareas, asigne funciones, ajuste las prioridades y visualice su trabajo para garantizar una ejecución satisfactoria.
Cómo también ayuda:
- Habilite las notificaciones personalizadas para mantenerse al día.
- Establezca tareas periódicas para el trabajo rutinario.
- Asigne comentarios para una comunicación orientada a la acción.
ClickUp Views
¿Necesita ayuda para gestionar la colaboración en equipo? ¡ClickUp Views es la solución!
Visualice y gestione todo su flujo de trabajo con más de 15 vistas de forma integral en un solo lugar. Compruebe el estado del proyecto en cualquier formato que desee (lista, tabla, diagrama de Gantt o calendario) para coordinar los esfuerzos del equipo de forma eficaz.
Cómo también ayuda:
- Personalice los diseños para adaptarlos a las necesidades del proyecto.
- Agrupe las tareas por la persona asignada, prioridad o estado.
- Cambie entre tipos de vista sin esfuerzo.
ClickUp Documenti
Utilice ClickUp Docs para colaborar con su equipo y realizar el uso compartido de ideas, conocimientos y sugerencias de forma centralizada para minimizar los bucles de retroalimentación.
Organice cada detalle en documentos anidados para convertirlos en su base de conocimientos definitiva para el desarrollo de IA generativa.
Cómo también ayuda:
- Habilite la edición en equipo en tiempo real.
- Realice un seguimiento de las versiones de los documentos para organizar las actualizaciones.
- Incorpore elementos multimedia para enriquecer el contenido.
- Realiza el uso compartido en tu entorno de trabajo o públicamente con enlaces seguros.
Control de tiempo con ClickUp
Compruebe minuciosamente la contribución y la eficiencia de cada miembro del equipo con el control de tiempo de ClickUp.
Puede utilizarlo para realizar el seguimiento del tiempo dedicado a una tarea, establecer estimaciones, enviar recordatorios y ver informes para obtener la máxima productividad.
Cómo también ayuda:
- Genere hojas de horas trabajadas para llevar un registro preciso.
- Identifique oportunidades para mejorar la eficiencia.
- Sincronizar con herramientas externas para consolidar datos.
Paneles de ClickUp
Compruebe el progreso general de todos los equipos involucrados en el desarrollo de IA generativa con la ayuda de los paneles de control de ClickUp.
Podrá priorizar el trabajo, comprobar la productividad, gestionar la carga de trabajo, recibir información y visualizar el estado de los proyectos, todo ello con solo mover un dedo.
Cómo también ayuda:
- Añada widgets para obtener información personalizada sobre los datos.
- Realice un seguimiento de las métricas clave de rendimiento en tiempo real.
- Filtre los datos para centrarse en métricas específicas.
Paso 4: Implementación
¡Hurra! Después de todo el prototipado y el desarrollo, su modelo de IA generativa por fin está listo para su implementación. Es entonces cuando el modelo se implementa en un entorno de producción y puede ser utilizado por sus empleados y/o clientes. 🥳
Ahora puede implementar la IA generativa en su lugar de trabajo, aunque, seamos sinceros, es un proceso bastante largo. Entonces, ¿por qué no elegir soluciones más sencillas, innovadoras y fácilmente disponibles como ClickUp Brain?
Brain, una potente solución de IA generativa de ClickUp, es la herramienta definitiva para todas las necesidades de automatización. Algunas formas de implementar ClickUp Brain en su flujo de trabajo incluyen:
- Redacción y gestión de contenidos: genere automáticamente esquemas, gestione calendarios de contenidos y etiquete a los colaboradores para optimizar la producción de contenidos ✅.
- Asignación de tareas del proyecto: Sugiera miembros del equipo para las tareas en función de sus habilidades y disponibilidad, y asigne roles automáticamente para ahorrar tiempo ✅.
- Organización de documentos: ordene automáticamente los documentos por proyecto, equipo o fecha, lo que facilita la ubicación de archivos sin necesidad de organizarlos manualmente ✅.
- Análisis de datos: Analice los datos del proyecto y proporcione información útil para brindar soporte a la toma de decisiones.
- Gestión de tareas: cree, actualice y recupere una tarea y sus detalles relacionados, realice el seguimiento del estado y envíe actualizaciones automáticas sobre el progreso.
- Respuestas de soporte al cliente: proporcione respuestas predefinidas para las preguntas frecuentes, derive las consultas al miembro adecuado del equipo y registre los tickets de soporte de forma eficiente ✅.
Y eso no es todo: además de ser potente, ClickUp Brain también es fácil de usar y acceder. De hecho, está completamente integrado en la plataforma de gestión de proyectos de ClickUp, por lo que obtienes una solución todo en uno. ¡No requiere implementación por separado!
📚 Lea también: Cómo integrar la IA en un sitio web
Por qué la IA generativa es esencial para su empresa
Desde impulsar iniciativas estratégicas hasta ayudar con las tareas cotidianas más minuciosas, los modelos de IA generativa tienen la capacidad de contribuir al crecimiento de la empresa en todos los ámbitos. 📶
Estas son algunas de sus ventajas:
Creatividad mejorada
Supongamos que, tras años de ensayo y error, finalmente consigue formar un equipo creativo sólido. Pero, ¿garantiza esto que no habrá bloqueos creativos? Incluso después de haber realizado un gran esfuerzo, habrá días en los que se encuentre con un bajón creativo. 🤕
La integración de la IA generativa en su sistema creativo le proporciona una copia de seguridad infalible. Gracias a sus redes neuronales y algoritmos avanzados, estos modelos de IA generativa le ayudan a generar nuevas ideas, ampliar las incompletas y crear nuevos contenidos (escritos, visuales y de audio) desde cero. ✨
Hiperpersonalización
Antes de que existieran los modelos de IA generativa, los motores de búsqueda eran nuestra herramienta de referencia para todo. Sin embargo, la mejor parte que diferencia a ambos es el grado de personalización.
Supongamos que desea recibir sugerencias para sus próximas vacaciones. Mientras que Google le recomienda algunos lugares populares, una herramienta de IA generativa analizará detalles como sus preferencias, su presupuesto y su historial de viajes para ofrecerle recomendaciones personalizadas.
Imagine el número de formas en que una empresa puede aprovechar esto. Desde mejorar la calidad de cada interacción con el cliente hasta diseñar productos y servicios personalizados que se puedan ampliar: ¡el cielo es el límite con la IA generativa! 🦸
Mejor toma de decisiones
El análisis de los datos de productos y rendimiento es esencial para que su empresa siga innovando y creciendo. Sin embargo, no todas las empresas, especialmente las más pequeñas, pueden permitirse contar con un equipo dedicado al análisis de datos. ¿La solución intermedia? ¡La IA generativa!
Miles de redes neuronales multicapa permiten a estos modelos de IA interpretar y analizar grandes cantidades de datos para identificar tendencias, patrones y correlaciones que normalmente solo los analistas e investigadores experimentados pueden detectar. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas y mejorar sus estrategias al ofrecer información útil. 🤩
Mejora del servicio personalizado al cliente
Los regalos y descuentos están bien. Sin embargo, si desea una satisfacción sostenida de los clientes, no puede comprometer la resolución de consultas: el 90 % de los clientes están de acuerdo.
Sin embargo, resolver con precisión las consultas en un plazo aceptable requiere mucho esfuerzo y coordinación. Necesita un marco de atención al cliente supereficiente con una base de conocimientos centralizada y un equipo rápido y receptivo.
En este sentido, la IA generativa es una solución rentable. Los chatbots y asistentes virtuales con IA pueden comprender las consultas y proporcionar soluciones relevantes a partir de su base de conocimientos.
Además, dado que esta tecnología puede funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin interrupciones, podrá responder a los clientes en todo momento. Esto también agiliza la resolución de consultas, lo que aumenta aún más la satisfacción del cliente. 😊
Mayor eficiencia
Un empleado medio dedica más del 50 % de su jornada laboral a tareas repetitivas, como la introducción de datos, la creación de documentos, etc.
Si esto le sirve de recordatorio para su plantilla, debería alarmarse. He aquí el motivo:
Estas tareas no requieren ninguna habilidad o conocimiento especializado. Si los empleados están constantemente ocupados con ellas, está desperdiciando su potencial, que podría utilizarse para realizar tareas que exigen obligatoriamente la experiencia humana. Con el tiempo, esto se convierte en la razón principal por la que las organizaciones no logran alcanzar la eficiencia en sus operaciones.
Sin embargo, las implementaciones de IA generativa lo evitan. Las capacidades de la IA generativa le permiten utilizar sus recursos humanos y maximizar la eficiencia organizativa mediante la automatización de todas las tareas repetitivas que merman la productividad de su plantilla.
Y eso no es todo: herramientas como ClickUp llevan esta iniciativa un paso más allá. 🥳
Con ClickUp Automations, gestión sin esfuerzo de toda su automatización de IA en un solo lugar, ya sea relacionada con la gestión de proyectos, el marketing o cualquier otra función empresarial.
ClickUp también proporciona acceso a una serie de plantillas de automatización prediseñadas que le permiten asignar tareas, publicar comentarios y realizar un seguimiento exhaustivo del estado de cada tarea automatizada. 🏆
Escalabilidad
Un problema común al que se enfrentan las organizaciones en crecimiento es la escala. ¿Cómo crecer sin perder eficiencia? La respuesta está en la IA generativa.
Los modelos de IA ayudan a su empresa a crecer sin aumentar los costes, automatizando los procesos y mejorando la información obtenida a partir de los datos. Además, las herramientas de IA como ClickUp se adaptan a sus necesidades, ampliándose o reduciéndose según sus requisitos cambiantes.
📚 Más información: IA para la gestión del tiempo: casos de uso y herramientas para una planificación inteligente del tiempo
Retos en la implementación de la IA generativa
Sí, los modelos de IA generativa son capaces de transformar su empresa. Sin embargo, también tienen sus defectos.
Por lo tanto, si su organización nunca ha utilizado IA generativa, ni ningún otro modelo de IA, aquí tiene algunas consideraciones clave que debe tener en cuenta antes de empezar:
Mala calidad de los datos
Los modelos de IA generativa utilizan grandes conjuntos de datos de entrenamiento para crear contenido. La calidad y la corrección de las respuestas de su modelo de IA dependerán de la calidad de estos datos de entrenamiento.
Cuestiones éticas
El uso de la IA por parte de las organizaciones puede suscitar preocupaciones sobre la transparencia y la posibilidad de un uso indebido. Sin unas directrices claramente definidas para el uso responsable de la IA, la organización podría enfrentarse a la desconfianza y a cuestiones éticas.
Privacidad y seguridad
Los modelos de IA generativa se basan en conjuntos de datos enormes y variados, que incluyen datos personales, financieros, médicos, de comportamiento y generados por los usuarios. Este alto nivel de uso de datos los hace vulnerables a riesgos como el acceso no autorizado y las fugas de datos, lo que plantea serias preocupaciones en materia de privacidad y seguridad de los datos.
Posibilidad de sesgos
Garantizar la alta calidad de los datos de entrenamiento es fundamental para entrenar algoritmos de IA generativa.
Si refleja algún tipo de sesgo (de género, cultural, racial, etc.), el resultado generado por estos modelos también lo reflejará.
🧠 Dato curioso: en una encuesta realizada en 2023 por Applause para obtener información sobre la experiencia de los usuarios con los servicios de IA generativa, aproximadamente el 47 % de los encuestados afirmó haber recibido datos sesgados. 🤔
Pérdida de precisión
Al utilizar modelos de IA generativa, debe asegurarse de que los datos de entrada sean detallados y precisos si desea que los resultados estén libres de errores. Dicho esto, el contenido generado por IA puede seguir siendo erróneo, por lo que a menudo se considera poco fiable y requiere supervisión humana.
Buenas prácticas para la implementación de IA generativa
Ahora que conoce las posibles desventajas asociadas a la implementación de la IA generativa, aquí tiene algunos consejos para superarlas y aumentar la productividad y la eficiencia en su lugar de trabajo:
Priorice la seguridad de los datos ✅
La implementación de la IA generativa en cualquier proceso empresarial suscitaría preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos.
Para evitarlo, aplique protocolos de seguridad robustos. Implemente medidas como el cifrado de datos, la anonimización de datos y el acceso restringido. Fomente el cumplimiento de las normas de seguridad de datos, como el RGPD y la HIPAA.
Estas medidas le protegen a usted y a sus clientes de las violaciones de la ciberseguridad, al tiempo que mejoran la confianza de los usuarios.
Planifique la supervisión humana ✅
Como hemos dicho anteriormente, la calidad del resultado de cualquier solución de IA generativa se basa en la calidad y la precisión de sus datos de entrenamiento.
Aunque siempre es mejor entrenar el modelo de IA generativa con datos de calidad superior para evitarlo, este proceso requiere tiempo y conocimientos técnicos.
Afortunadamente, planificar la supervisión humana es una forma más fácil y relativamente más rápida de garantizar que el resultado sea siempre impecable. Asegúrese de que todo lo generado por el modelo de IA generativa se revise minuciosamente antes de su implementación.
Empiece poco a poco ✅
Comience con implementaciones limitadas y amplíe gradualmente una vez que tenga suficiente prueba de concepto.
Para empezar, podría automatizar tareas periódicas que no requieren atención al detalle, como la introducción de datos, el escaneo de documentos, ciertas respuestas por correo electrónico (por ejemplo, correos electrónicos de fuera de la oficina), el seguimiento de pedidos, la respuesta a preguntas frecuentes básicas, etc.
Una vez que el proceso se adapte a este cambio, amplíe y realice la automatización de tareas más complejas, liberando todo el potencial de la IA generativa.
Cuente con una hoja de ruta y una política transparentes en materia de IA ✅
Defina los objetivos empresariales para la implementación de la IA y compártalos con todas las partes interesadas. Desarrolle directrices claras para el desarrollo y la implementación de la IA, y forme a sus empleados en el uso responsable de la IA.
Genere confianza adoptando una IA explicable. Además, evalúe continuamente el impacto de las iniciativas de IA y ajuste la estrategia según sea necesario.
📚 Más información: Cómo superar los retos habituales de la IA
Tendencias futuras en IA generativa
La IA generativa es una tecnología potente que mejora y evoluciona continuamente a un ritmo rápido. A continuación, se presentan algunas tendencias y posibilidades que cabe esperar en el panorama de la IA generativa en los próximos años.
Mejora de la IA multimodal
Actualmente, los modelos de IA generativa solo comprenden información de una modalidad (en términos más sencillos, tipo de datos, como texto, audio, imagen, etc.) a la vez.
Sin embargo, en el futuro, la IA será capaz de procesar y comprender múltiples modalidades simultáneamente. Esto fomentará más proyectos impulsados por la IA, especialmente porque mejorará su capacidad para realizar tareas complejas.
Crecimiento de los LLM más pequeños
Hoy en día, la mayoría de los modelos de lenguaje grandes (LLM) contienen miles de millones de parámetros. Si bien esto les permite comprender y generar diversos idiomas, también hace que los modelos de IA generativa sean costosos y complejos, lo que los hace inviables para equipos más pequeños.
Por lo tanto, las empresas de desarrollo de IA generativa se centrarán en crear LLM más pequeños que realicen tareas similares y que, al mismo tiempo, sean rentables y sencillos.
📚 Más información: Aprovechar todo el potencial de ClickUp Brain para equipos de software
Mejor personalización
Aunque la IA generativa produce resultados personalizados, su alcance es bastante limitado. En el mejor de los casos, solo genera respuestas personalizadas basadas en patrones generales, como las preferencias del usuario o el comportamiento del cliente.
Sin embargo, en los próximos días, estos modelos podrán ofrecer una personalización mucho más matizada y a nivel individual mediante el análisis de datos más detallados sobre los comportamientos, las preferencias y las interacciones de cada persona.
Mejora de la ética
Es probable que las futuras innovaciones en IA generativa aborden las preocupaciones éticas clave de esta tecnología.
Problemas como el sesgo y la privacidad de los datos pueden ser más fáciles de prevenir. Se espera que los investigadores aprovechen los datos sintéticos para reducir los riesgos de violaciones de datos personales y filtrar los conjuntos de datos de entrenamiento para minimizar el sesgo de manera más eficaz.
Aproveche la IA integrada con ClickUp
La IA generativa se ha convertido en una solución increíble para aumentar la eficiencia operativa. Esta tecnología de IA facilita enormemente la optimización de los procesos empresariales y la aceleración del crecimiento. De hecho, dadas las innovaciones revolucionarias que se prevén en este espacio, el cambio a soluciones de IA generativa es un paso prometedor.
Sin embargo, su implementación solo puede ser viable para algunas empresas. Dada la naturaleza compleja del proceso y la cantidad de experiencia y tiempo que requiere, los equipos con recursos limitados pueden necesitar ayuda para utilizar la tecnología de IA generativa en su beneficio.
Aquí es donde entra en juego la versátil plataforma de gestión del trabajo de ClickUp. En lugar de un engorroso proceso de desarrollo e implementación de IA generativa, simplemente adopte ClickUp. Sus funciones fáciles de usar, incluida la herramienta de IA integrada ClickUp Brain, le ofrecen la misma eficiencia garantizada, si no más.
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