Oportunidades de la Inteligencia Artificial Generativa
Hoy en día todo mundo ha escuchado hablar sobre el ChatGPT, el cual es un sistema de generación de texto basado en la inteligencia artificial generativa. La inteligencia artificial generativa (GAI, por sus siglas en inglés) es una rama de la IA que utiliza algoritmos para crear nuevos datos a partir de datos existentes. Por ejemplo, la GAI puede generar imágenes, textos, sonidos o vídeos que no existían antes. De esta manera, la GAI tiene el potencial de transformar industrias como el entretenimiento, la salud, la educación y la manufactura, al permitir la generación de imágenes, sonidos, textos y otros tipos de contenido de forma automatizada y personalizada.
En la siguiente figura, se muestran algunos ejemplos de modelos generativos de IA según proveedor, lo que muestra que hay muchas opciones disponibles para cada modalidad, varias de las cuales son de código abierto.
Fuente: McKinsey
McKinsey ha publicado un artículo, donde los autores analizan las oportunidades y los desafíos que presenta la cadena de valor de la inteligencia artificial generativa, que abarca cuatro etapas: i) la generación de datos, ii) el modelado y el entrenamiento, iii) la implementación y iv) el consumo.
Aunque la GAI es una tecnología emergente que todavía está en sus primeras etapas de desarrollo y adopción. No obstante, los autores señalan que ya existen casos de uso exitosos en diversos sectores, como la generación de música, el diseño gráfico, la síntesis de voz y la escritura creativa. Estos ejemplos demuestran el valor añadido que puede aportar la GAI a las organizaciones y a los consumidores, siempre que se utilice de forma responsable y ética. En la siguiente figura se presentan algunos ejemplos de cómo la inteligencia artificial generativa tiene muchas aplicaciones en diferentes modalidades.
Fuente: McKinsey
En definitiva, tal y como se indica en el artículo, la cadena de valor de la GAI ofrece oportunidades para las empresas que quieran aprovechar las ventajas competitivas que ofrece esta tecnología emergente. Sin embargo, también implica desafíos técnicos, operativos y regulatorios que deben abordarse con una visión estratégica y holística. Para aprovechar las oportunidades de la GAI, los actores del ecosistema deben tener en cuenta aspectos como la calidad y la diversidad de los datos, la innovación y la escalabilidad de los modelos, la accesibilidad y la seguridad de las plataformas y la ética y la regulación de las aplicaciones.
Consulta aquí el artículo completo.
Un dato curioso procede de una reciente encuesta de sentimiento donde se compara la opinión pública sobre la IA por países. Donde, los habitantes de economías más ricas tienen una opinión menos positiva de los productos y servicios de IA con respecto a los habitantes de economías menos desarrolladas (Visual Capitalist). Una posible explicación que proporciona el autor del artículo, se basa en la observación de que las economías en desarrollo, como China, tienen una mayor proporción de empleo agrícola e industrial, mientras que las economías avanzadas, como Estados Unidos, suelen estar más orientadas a los servicios. Estas diferencias estructurales pueden influir en la percepción de la IA por parte de la población.
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