El rápido avance de la tecnología de IA ha cautivado la atención de los CEO y los consejos de administración de empresas en todo el mundo. Según un informe reciente de PwC, un abrumador 84% de los CIO esperan incorporar la inteligencia artificial generativa (genAI) en sus modelos de negocio para 2024. Si bien es indudable que la genAI posee capacidades transformadoras, es crucial reconocer que es solo una faceta del panorama de la IA y puede que no sea la solución óptima para todos los casos de uso.
El ámbito de la IA ha experimentado una considerable evolución a lo largo de los años. Lo que una vez calificó como IA ha cambiado significativamente, con los avances tecnológicos remodelando nuestra comprensión de sus capacidades. En términos generales, la historia de la IA se puede categorizar en tres fases distintas.
El análisis tradicional, un enfoque predominante en las últimas cuatro décadas, utilizaba la inteligencia empresarial (BI) para analizar datos históricos y obtener conocimientos sobre sucesos pasados. A medida que la tecnología avanzaba, el término cambió a análisis para reflejar su creciente sofisticación.
La IA predictiva, por otro lado, emplea datos históricos para identificar patrones y generar pronósticos precisos sobre eventos futuros. Esta tecnología de visión de futuro permite a las organizaciones tomar decisiones informadas en función de resultados proyectados.
La genAI, el último añadido al panorama de la IA, se centra en generar contenido como texto, imágenes, audio y video según criterios definidos por el usuario. Si bien la genAI abarca una parte significativa de casos de uso y modelos, actualmente solo representa alrededor del 15%, según confirmó Thomas Robinson, COO de Domino.
Curiosamente, hay casos en los que la IA predictiva y generativa colaboran para mejorar los resultados. Por ejemplo, combinar el análisis de imágenes radiológicas con la generación de informes diagnósticos preliminares o utilizar la minería de datos bursátiles para generar informes sobre inversiones potencialmente rentables. Esta sinergia impulsa la necesidad de una plataforma unificada que facilite el desarrollo de una IA completa.
Afortunadamente, las organizaciones no necesitan tratar cada tipo de IA como entidades aisladas con pilas distintas. El desarrollo y la implementación de una IA completa requieren una plataforma común que acomode tanto la IA predictiva como la generativa. Si bien la genAI puede requerir recursos computacionales y de red adicionales, construir una infraestructura completamente nueva no es necesario para la mayoría de las organizaciones, a menos que su implementación de genAI sea a gran escala.
Los procesos de gobernanza y pruebas tampoco necesitan un cambio completo. Si bien existen diferencias en la gestión de los riesgos asociados con la IA predictiva y la genAI, como la susceptibilidad de la genAI a las «alucinaciones», los principios de pruebas rigurosas, validación y monitoreo continuo se aplican tanto a la IA predictiva como a la generativa.
Para facilitar la gestión sin problemas de herramientas de IA, datos, capacitación e implementación, muchas empresas Fortune 100 confían en la plataforma de IA empresarial de Domino. Al consolidar la IA predictiva y generativa en un solo centro de control, esta plataforma permite a los equipos de IA y MLOps impulsar el desarrollo, implementación y gestión completa de la IA con facilidad.
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Sección de Preguntas Frecuentes:
1. ¿Qué es la inteligencia artificial generativa (genAI)?
La inteligencia artificial generativa, también conocida como genAI, es un tipo de inteligencia artificial que se enfoca en generar contenido como texto, imágenes, audio y video basado en criterios definidos por el usuario. Es la última adición al panorama de la inteligencia artificial.
2. ¿Cuáles son las tres fases de la IA?
Las tres fases de la IA son:
– Análisis Tradicional: Este enfoque utiliza inteligencia empresarial (BI) para analizar datos históricos y obtener información sobre sucesos pasados.
– IA Predictiva: Este tipo de IA emplea datos históricos para identificar patrones y generar pronósticos precisos sobre eventos futuros.
– GenAI: La genAI se centra en generar contenido basado en criterios definidos por el usuario.
3. ¿Pueden colaborar la IA predictiva y la generativa?
Sí, la IA predictiva y la generativa pueden colaborar para mejorar los resultados. Por ejemplo, combinar el análisis de imágenes radiológicas con la generación de informes diagnósticos preliminares o utilizar la minería de datos bursátiles para generar informes sobre inversiones potencialmente rentables.
4. ¿Es necesario contar con una infraestructura separada para la implementación de genAI?
Para la mayoría de las organizaciones, no es necesario construir una infraestructura completamente nueva para la implementación de genAI, a menos que sea a gran escala. Si bien la genAI puede requerir recursos computacionales y de red adicionales, es preferible contar con una plataforma común que acomode tanto la IA predictiva como la generativa.
5. ¿Cómo se pueden gestionar de manera integral las herramientas de IA, los datos, la capacitación y la implementación?
Muchas empresas Fortune 100 confían en la plataforma de IA empresarial de Domino para facilitar la gestión integral de herramientas de IA, datos, capacitación e implementación. Esta plataforma consolida la IA predictiva y generativa en un solo centro de control, permitiendo que los equipos de IA y MLOps impulsen el desarrollo, implementación y gestión completa de la IA con facilidad.
Términos Clave/Jerga:
– IA: Inteligencia Artificial
– genAI: Inteligencia Artificial Generativa
– BI: Inteligencia Empresarial
– MLOps: Operaciones de Aprendizaje Automático
Enlaces Sugeridos Relacionados:
– Domino: Sitio web oficial de Domino, la plataforma de IA empresarial mencionada en el artículo.
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