Si aún no se ha planteado implantar la IA generativa en su organización... ¡debería hacerlo! 💁🏻
Según las previsiones, el sector de la IA generativa está llamado a convertirse en un 356.000 millones de dólares en 2030. 🤯
Independientemente de lo que figure en su lista de control -ahorrar tiempo y costes significativos o reducir la dependencia de los recursos humanos-, los modelos de IA generativa le ayudan a conseguirlo, acercándole a sus objetivos empresariales de mayor envergadura. 🎯
¿Más información? Siga leyendo mientras exploramos el mundo de la IA generativa y sus casos de uso, y vea las muchas formas en que puede impulsar su eficiencia operativa. Empecemos 💃🏻
Implementación de la IA generativa: resumen de 60 segundos
- Identificar posibles casos de uso
- Creación de prototipos
- Desarrollo
- Despliegue
- Retos potenciales en la implantación
- Buenas prácticas a seguir ## ¿Qué es la IA Generativa?
- Retos potenciales en la implantación
- Despliegue
- Desarrollo
- Creación de prototipos
La Inteligencia Artificial Generativa (o IA Generativa, como se la conoce comúnmente) es una tecnología de IA que utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de imágenes para identificar patrones subyacentes en datos existentes y generar respuestas y nuevos contenidos.
Le ponemos un ejemplo.
Supongamos que ha creado una empresa en Internet. Todo está configurado: el sitio web, la tienda de comercio electrónico, etc. Pero justo cuando estabas a punto de ponerte en marcha, te diste cuenta de que no habías creado ninguna descripción de producto. 😥
Aquí es donde entran en juego modelos de IA generativa como ChatGPT, Google Gemini, Claude o Llama. Solo necesitan que introduzcas datos básicos -como el nombre de tu producto, sus funciones, su coste, etc.- y ya está. En cuestión de segundos, estas herramientas generarán descripciones de producto atractivas y aptas para SEO que reflejarán la USP de tu producto, como lo haría cualquier redactor experimentado. ✍️
De hecho, los 'textos' no lo son todo. Herramientas de IA genérica también generan otros contenidos, como audio, vídeo, imágenes, diseños, códigos de software e incluso datos sintéticos. Y no, no es magia. 🪄
La IA generativa se basa en tres modelos de aprendizaje profundo: los autocodificadores variacionales (VAE), las redes generativas adversariales (GAN) y los transformadores:
- Autocodificadores variacionales (VAEs): Los VAEs son el modelo más fundamental de los tres. Utilizan redes neuronales para aprender patrones a partir de datos de entrenamiento comprimiéndolos en un formulario más simple. Luego, expanden los mismos para generar nuevos datos
- Redes Generativas Adversariales (GAN): Las GAN son 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 sobre todo para tareas de lenguaje natural. Procesan grandes cantidades de datos textuales para aprender patrones lingüísticos y contextos que les permitan generar textos coherentes
Así que, cuando necesites un contenido, ¡cualquiera de estos tres componentes hará la magia! 🧙
📚 Lea también: ChatGPT vs. ClickUp
Casos clave de la IA Generativa
Existen múltiples posibilidades de implantación de la IA generativa en una organización.
Generación de contenidos
Casi el 82% de los profesionales de ventas utilizan IA generativa para la creación de contenidos, y usted también debería hacerlo.
Tanto si se trata de contenidos extensos, como blogs y artículos, como 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, todo gracias a sus capacidades de procesamiento del lenguaje natural.
Diseño gráfico
Herramientas de IA generativa como Stable Diffusion y Midjourney están rompiendo barreras en la generación de texto a imagen.
Introduzca una indicación de texto descriptivo y vea cómo estas herramientas generan imágenes únicas y de alta calidad desde cero. Puedes utilizarlas para crear logotipos, imágenes para redes sociales, carteles para campañas de marketing y otros elementos gráficos al instante.
Bonificación: Aumente la calidad de sus resultados generados por IA ClickUp RISEN ¡y aprenda a crear indicaciones de IA ricas en contexto en 5 sencillos pasos! ⚡
Desarrollo de productos
El desarrollo de un producto conlleva varias tareas de gran esfuerzo.
Las herramientas de IA de Gen 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 ideas para nuevos productos y a depurar el código.
Servicio de atención al cliente
Los chatbots y asistentes virtuales basados en IA generan soluciones instantáneas y precisas a las consultas de los clientes. Responden a preguntas, solucionan problemas comunes y recomiendan productos, para que los agentes humanos puedan centrarse en problemas complejos y en satisfacer al cliente.
Esto permite a las empresas responder con mayor rapidez y mejorar el servicio y la satisfacción del cliente.
📚 Leer más: Cómo utilizar la IA para el marketing (Casos de uso y herramientas)
Pasos para implementar con éxito la IA generativa
¿Está pensando en implantar 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 aplicaciones. Pero utilizarla para todas las tareas complica las cosas en lugar de simplificarlas. Problemas como la incoherencia de los resultados, la imprecisión y la vulnerabilidad de los datos aumentan rápidamente.
Por tanto, elija cuidadosamente el problema que desea resolver con esta tecnología. A continuación, enumere y priorice las tareas u operaciones en las que la implementación de IA generativa afecta significativamente a la eficiencia, el coste y la escalabilidad.
💡 Pro Tip: Si es la primera vez que utiliza un modelo de IA generativa, le sugerimos que automatice primero las tareas de bajo riesgo, como la entrada de datos, la programación de reuniones, la gestión de calendarios, etc. Esto minimiza el riesgo mientras se familiariza con la tecnología. También le permite explorar más implementaciones a medida que escala.
Paso 2: Fase de creación de prototipos
Es hora de crear prototipos de un modelo de IA genérica que aborde eficazmente el problema identificado. Hay tres pasos principales en esta fase:
#1: Recopilación de datos
El primer paso en la creación de cualquier modelo de IA es la recopilación de datos, es decir, reunir los datos que se utilizarán para entrenar y probar el modelo. Esto es crucial, ya que permite al modelo de IA identificar patrones y tendencias a partir de los cuales generará resultados.
Así pues, empiece por identificar las fuentes de datos pertinentes, que pueden ser plataformas de redes sociales, motores de búsqueda, páginas web o los datos de su propia empresa. Una vez terminado esto, recopile de ellas una variedad de datos estructurados y no estructurados de alta calidad.
Dado que los datos secuenciales y no secuenciales recopilados no están estructurados, debe proporcionar contexto adicional para mejorar la precisión y eficacia generales de su modelo generativo de IA. Aquí es donde entra en juego el rótulo de los datos.
**El etiquetado de datos consiste en asignar etiquetas o anotaciones contextuales a los datos. Algunas técnicas populares de etiquetado de datos son el crowdsourcing, el aprendizaje activo y el aprendizaje por transferencia.
#2: Preprocesamiento de datos
Es importante asegurarse de que los datos que se introducen en el modelo generativo de IA son coherentes y precisos. Por lo tanto, una vez terminado el rótulo de los datos, hay que preprocesarlos para que sean coherentes, sin ruido y relevantes.
Para preprocesar los datos, comience con la limpieza de datos. Tome los datos brutos y elimine los que contengan valores perdidos, imprecisiones o duplicados.
las técnicas de *aumento de datos y tokenización también mejorarán el tamaño, la diversidad y la calidad de los datos.
A continuación, divida los datos preprocesados en tres categorías: **Utilice el conjunto de datos de entrenamiento para entrenar el modelo generativo de IA, 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.
#3: Selección de los algoritmos adecuados
Existe un intervalo de algoritmos de IA genérica entre los que elegir. Sin embargo, elegir el más adecuado es muy importante, ya que afectará a la calidad y precisión del resultado.
Así que una vez que hayas segregado los datos, selecciona el mejor algoritmo en función de tu problema, el marco de aprendizaje profundo seleccionado y los requisitos de computación.
Además, evalúe su rendimiento con los datos preprocesados para garantizar la máxima idoneidad.
**Allen Newell, Herbert A. Simon y Cliff Shaw inventaron el primer programa de inteligencia artificial, el Logic Theorist, a finales de 1955
Paso 3: Fase de desarrollo
Llegados a este punto, ya tendrás listo un prototipo de tu modelo de IA genérica. Así pues, pasemos a la fase de desarrollo y empecemos a construir el modelo. Si se ejecuta a la perfección, esta fase garantizará que tu modelo de IA gen sea eficiente, robusto y esté listo para su implementación a largo plazo.
La fase de desarrollo implica principalmente:
- Elegir la opción de almacenamiento de datos adecuada
- Elegir los marcos de procesamiento de datos adecuados
- Diseñar y optimizar el código
- Aplicar técnicas de computación en nube para gestionar grandes volúmenes de datos y solicitudes de consulta
- Containerización de datos y código en distintos entornos
- Almacenamiento de datos en caché
Dado el número de pasos complejos y lentos de esta fase, es fácil que la mala gestión y la ineficacia se cuelen en el proceso. Pero no si utiliza ClickUp .
ClickUp, una herramienta de gestión del trabajo todo en uno, incluye varias funciones y funcionalidades que le ayudan a usted y a su equipo a garantizar la máxima eficacia durante la creación del modelo de IA generativa. He aquí algunas de ellas:
Tareas de ClickUp
gestione grandes proyectos con pequeños esfuerzos con la ayuda de ClickUp Tareas_
Utilice Tareas de ClickUp para gestionar a la perfección todas las tareas de desarrollo.
Realice un seguimiento del progreso de las tareas, asigne tareas, ajuste las prioridades y visualice su trabajo para garantizar una ejecución correcta.
Cómo también ayuda:
- Activar notificaciones personalizadas para mantenerse al día
- Establecer tareas periódicas para el trabajo rutinario
- Asignar comentarios para una comunicación orientada a la acción
Vistas ClickUp
colabore con su equipo en las vistas de ClickUp para no perderse ni un detalle_
¿Necesita ayuda para gestionar la colaboración en equipo? Vistas de ClickUp ¡es tu 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 de su elección (lista, tabla, diagrama de) Gantt o calendario) para alinear eficazmente los esfuerzos del equipo
Cómo también ayuda:
- Diseños personalizados para adaptarse a las necesidades del proyecto
- Agrupe las tareas por persona asignada, prioridad o estado
- Cambiar entre tipos de vista sin esfuerzo
Documentos ClickUp
comparta, solicite, sugiera: hágalo todo en una ubicación central con ClickUp Docs_
Utilice Documentos de ClickUp para colaborar con su equipo y compartir ideas, puntos de vista y sugerencias de forma centralizada para minimizar los bucles de retroalimentación.
Organice cada detalle en documentos anidados para convertirlo en su base de conocimientos definitiva para el desarrollo de IA genérica.
Cómo también ayuda:
- Permitir la co-edición en equipo en tiempo real
- Seguimiento de versiones de documentos para actualizaciones organizadas
- Incrustar multimedia para enriquecer el contenido
- Compartir a través de su espacio de trabajo o públicamente con enlaces seguros
Control de tiempo de ClickUp
asegúrese de que su equipo es siempre productivo y eficiente con ClickUp Time Tracking_
Compruebe de cerca la contribución y la eficiencia de cada miembro del equipo con ClickUp Control de tiempo .
Puede utilizarlo para controlar el tiempo dedicado a una tarea, establecer ajustes, enviar recordatorios y ver informes para obtener la máxima productividad.
Cómo también ayuda:
- Generar hojas de horas para llevar un registro preciso
- Identificar oportunidades para mejorar la eficiencia
- Sincronizar con herramientas externas para obtener datos consolidados
Paneles de control ClickUp
visualice todo su flujo de trabajo y reciba información para facilitarlo con los cuadros de mando de ClickUp
Compruebe el progreso general de cada equipo implicado en el desarrollo de la IA gen con la ayuda de Paneles de ClickUp .
Puede priorizar el trabajo, comprobar la productividad, gestionar la carga de trabajo, recibir información y visualizar el estado de los proyectos, todo al alcance de la mano.
Cómo también ayuda:
- Añade widgets para obtener información personalizada
- Seguimiento de métricas clave de rendimiento en tiempo real
- Filtrar datos para centrarse en métricas específicas
Paso 4: implantación
¡Viva! Después de todos los prototipos y el desarrollo, su modelo de IA gen está finalmente listo para el despliegue. Esto es cuando el modelo se despliega en un entorno de producción y puede ser utilizado por sus empleados y / o clientes.🥳
Ya puedes implantar la IA generativa en tu lugar de trabajo, aunque, admitámoslo, es un proceso bastante largo. Así que ¿por qué no optar por soluciones más sencillas, innovadoras y fácilmente disponibles como Cerebro ClickUp ?
Automatice tareas e introduzca eficiencia en su flujo de trabajo con 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:
- Escritura y gestión de contenidos: Generar automáticamente esquemas, gestionar calendarios de contenidos y etiquetar colaboradores para agilizar la producción de contenidos ✅
- Asignación de tareas a proyectos: Sugiere miembros del equipo para tareas basadas en habilidades y disponibilidad y autoasigna roles para ahorrar tiempo ✅
- Organización de documentos: Ordena automáticamente los documentos por proyecto, equipo o fecha, facilitando la localización de archivos sin necesidad de organización manual ✅
- Análisis de datos: Analiza los datos del proyecto y proporciona información para compatibilidad en la toma de decisiones
- Gestión de tareas: Crear, actualizar y recuperar una tarea y sus detalles relacionados, realizar un seguimiento del estado y enviar actualizaciones de progreso automatizadas
- Respuestas de soporte al cliente: Proporcionar respuestas enlatadas para preguntas frecuentes, dirigir consultas al miembro adecuado del equipo y registrar tickets de soporte de manera eficiente ✅
Y eso no es todo: además de ser potente, ClickUp Brain también es fácil de usar y de acceder. De hecho, está completamente integrado en la plataforma de gestión de proyectos de ClickUp, por lo que obtendrá una solución todo en uno. No es necesaria ninguna implementación por separado
📚 Lea también: Cómo integrar la IA en un sitio web
Por qué la IA generativa es esencial para su empresa
Los modelos de IA generativa son capaces de contribuir al crecimiento de la empresa en todas sus capacidades, desde impulsar iniciativas estratégicas hasta ayudar en las tareas cotidianas. 📶
Estas son algunas de sus ventajas:
Aumento de la creatividad
Supongamos que por fin consigue formar un equipo creativo sólido tras años de prueba y error. Pero, de nuevo, ¿garantiza esto que no habrá bloqueos creativos? Incluso después de los mejores esfuerzos, habrá días en los que caigas en un bache creativo. 🤕
Tener IA generativa integrada en tu sistema creativo te proporciona un sistema de copia de seguridad infalible. Gracias a sus redes neuronales y algoritmos avanzados, estos modelos de IA generativa te ayudan a generar nuevas ideas, ampliar las incompletas y crear nuevas piezas de contenido -escritas, visuales y de audio- desde cero. ✨
Hipersonalización
Antes de que existieran los modelos generativos de IA, los motores de búsqueda nos servían para todo. Sin embargo, la mejor parte que diferencia a ambos es la cantidad de personalización.
Digamos que quieres sugerencias para tus próximas vacaciones. Mientras que Google recomienda algunos lugares populares, una herramienta de IA generativa analizará detalles como sus preferencias, presupuesto e historial de viajes para ofrecerle recomendaciones a medida.
Imagínese el número de maneras posibles en que una empresa puede aprovechar esto. Desde mejorar la calidad de cada interacción con el cliente hasta idear productos y servicios personalizados que puedan ampliarse: ¡el cielo es el límite con la IA generativa! 🦸
Mejor toma de decisiones
El análisis de los datos de producto y rendimiento es esencial para que tu empresa siga innovando y creciendo. Sin embargo, no es factible que todas las empresas -especialmente las más pequeñas- cuenten con un equipo dedicado al análisis de datos. ¿El término medio? La IA generativa
Miles de redes neuronales multicapa permiten a estos modelos de IA interpretar y analizar grandes volúmenes de datos para identificar tendencias, patrones y correlaciones que sólo suelen hacer los analistas e investigadores experimentados. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas y mejorar sus estrategias ofreciendo perspectivas procesables. 🤩
Mejora del servicio al cliente
Los regalos y descuentos están bien. Sin embargo, si desea una satisfacción del cliente sostenida, no puede comprometer la resolución de consultas- el 90% de los clientes está 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 supereficaz con un base de conocimientos centralizada y un equipo rápido y receptivo.
En este sentido, la IA generativa es una solución rentable. Los chatbots de IA y los asistentes virtuales pueden entender las consultas y ofrecer resoluciones pertinentes a partir de su base de conocimientos.
Además, como esta tecnología puede funcionar 24X7 sin tiempo de inactividad, podrá responder a los clientes en todo momento. Esto también acelera la resolución de consultas, aumentando aún más la satisfacción del cliente. 😊
Mejora de la eficiencia
Un empleado medio gasta más del 50 de sus horas de trabajo haciendo tareas repetitivas como la entrada de datos, la creación de documentos, etc.
Si esto le recuerda a su plantilla, debería alarmarse. He aquí por qué:
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 requieren obligatoriamente conocimientos humanos. A la larga, esto se convierte en la principal razón por la que las organizaciones no logran la eficiencia en sus operaciones.
Sin embargo, las implementaciones de IA generativa evitan esto. Las capacidades de IA generativa le permiten utilizar sus recursos humanos y maximizar la eficiencia organizativa mediante la automatización de todas las tareas repetitivas que acaban con la productividad de su plantilla.
Eso no es todo: herramientas como ClickUp llevan esta iniciativa un paso más allá. 🥳
gestione las automatizaciones de IA y cree otras personalizadas con ClickUp Automations_
En Automatizaciones ClickUp con ClickUp Automations, podrá gestionar sin esfuerzo toda su automatización de IA en un solo lugar, ya sea en relación con la gestión de proyectos, el marketing o cualquier otra función de la empresa.
ClickUp también proporciona acceso a un intervalo 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 escalabilidad. ¿Cómo crecer sin perder eficiencia? La respuesta está en la IA generativa.
Los modelos de IA ayudan a su empresa a hacer crecer su negocio sin aumentar los costes mediante la automatización de procesos y la mejora de la comprensión de los datos. Además, las herramientas de IA como ClickUp se adaptan a sus necesidades cambiantes.
📚 Leer más: IA para la gestión del tiempo: Casos de uso y herramientas para la planificación inteligente del tiempo
Desafíos 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 no ha utilizado nunca la IA generativa, ni ningún otro modelo de IA, a continuación se exponen 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 corrección de las respuestas de su modelo de IA dependerán de la calidad de estos datos de entrenamiento.
Preocupaciones éticas
El uso de la IA por parte de las organizaciones puede plantear problemas de transparencia y posibles abusos. 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 generativos de IA se basan en conjuntos de datos enormes y variados, incluidos 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 filtraciones de datos, lo que plantea graves problemas de privacidad y seguridad de los datos.
Potencial de sesgo
Garantizar datos de entrenamiento de alta calidad es crucial para entrenar algoritmos generativos de IA.
Si reflejan algún tipo de sesgo (de género, cultural, racial, etc.), los resultados generados por estos modelos también lo reflejarán.
Dato curioso: En un 2023 encuesta realizada por Applause para obtener información sobre las experiencias de los usuarios con los servicios de IA generativa, ¡aproximadamente el 47 % de los encuestados afirmó haber recibido datos de salida sesgados! 🤔
Pérdida de precisión
Al utilizar modelos de IA Generativa, debe asegurarse de que sus datos de entrada sean detallados y precisos si desea que su salida no contenga errores. Dicho esto, el contenido generado por IA aún puede ser erróneo, por lo que a menudo se considera poco fiable y requiere supervisión humana.
Buenas prácticas para la implementación de IA generativa
Ahora que ya conoce los posibles inconvenientes asociados a la implementación de la IA generativa, aquí tiene algunos consejos para superarlos y aumentar la productividad en el trabajo y la eficacia:
Priorice la seguridad de los datos ✅
La implantación de IA generativa en cualquier proceso de negocio suscitaría preocupación por la privacidad y seguridad de los datos.
Para evitarlo, aplique protocolos de seguridad sólidos. Aplique medidas como el cifrado de datos, la anonimización de datos y el acceso restringido. Fomente el cumplimiento de normas de seguridad de datos como GDPR e HIPPAA.
Estas medidas le protegen a usted y a sus clientes de las brechas de ciberseguridad, al tiempo que mejoran la confianza de los usuarios.
Plan para la supervisión humana ✅
Como hemos dicho antes, la calidad del resultado de cualquier solución de IA generativa se basa en la calidad y 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 rápida de garantizar que el resultado sea siempre impecable. Asegúrese de que todo lo generado por el modelo de IA generativa se revisa minuciosamente antes de su aplicación.
Empezar poco a poco ✅
Comience con implementaciones limitadas y escale gradualmente una vez que tenga suficiente prueba de concepto.
Para empezar, podría automatizar tareas periódicas que no requieran atención al detalle, como la entrada de datos, el escaneado de documentos, determinadas respuestas por correo electrónico (por ejemplo, correos electrónicos fuera de la oficina), el seguimiento de pedidos, la respuesta a preguntas frecuentes básicas, etc.
Una vez que el proceso se aclimate a este cambio, amplíe y automatice tareas más complejas, liberando todo el potencial de la Gen IA.
Tener una hoja de ruta y una política de IA transparentes ✅
Definir los objetivos empresariales para la implantación de la IA y compartirlos con todas las partes interesadas. Elabore directrices claras para el desarrollo y la implantación 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.
📚 Leer más: Cómo superar los retos más comunes de la IA
Tendencias futuras en IA Generativa
La IA generativa es una potente tecnología que mejora y evoluciona continuamente a gran velocidad. Estas son algunas de las tendencias y posibilidades que cabe esperar en el panorama de la IA generativa en los próximos años.
Aumento de la IA multimodal
Actualmente, los modelos de IA generativa sólo comprenden información de una modalidad (en palabras más sencillas, 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 cuadros de diálogo/ventanas modales simultáneamente. Esto fomentará más proyectos basados en IA, sobre todo porque aumentará su capacidad para acometer tareas complejas.
Crecimiento de los LLM más pequeños
Hoy en día, la mayoría de los grandes modelos lingüísticos (LLM) contienen miles de millones de parámetros. Aunque esto les permite comprender y generar diversos lenguajes, también hace que los modelos generativos de IA 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 se encarguen de tareas similares a la vez que sean rentables y sencillos.
📚 Leer más: Cómo liberar el poder 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, sólo genera respuestas personalizadas basadas en patrones generales como las preferencias del usuario o el comportamiento del cliente.
Sin embargo, en los próximos tiempos, estos modelos podrán ofrecer una personalización mucho más matizada y a nivel individual mediante el análisis de datos más granulares sobre comportamientos, preferencias e interacciones individuales.
Ética mejorada
Es probable que las futuras innovaciones generativas de IA aborden las cuestiones éticas clave de la tecnología.
Problemas como la parcialidad 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 violación de datos personales y filtren los conjuntos de datos de entrenamiento para minimizar el sesgo de forma más eficaz.
Aprovechar la IA integrada con ClickUp
La IA generativa ha surgido como una solución increíble para impulsar la eficiencia operativa. Esta tecnología de IA facilita enormemente la optimización de los procesos de negocio y la aceleración del crecimiento. De hecho, dadas las revolucionarias innovaciones futuras que se prevén en este espacio, el cambio a soluciones de IA generativa es un paso prometedor.
Sin embargo, es posible que su implantación sólo sea factible para algunas empresas. Dada la naturaleza compleja del proceso y la cantidad de experiencia y tiempo necesarios, 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, sólo tiene que adoptar ClickUp. Sus funciones fáciles de usar, incluida la herramienta de IA incorporada ClickUp Brain, le ofrecen la misma eficacia garantizada, si no más. Regístrese para obtener una cuenta ClickUp hoy mismo y vea la IA en acción.