{"id":42326,"date":"2024-06-28T14:48:38","date_gmt":"2024-06-28T18:48:38","guid":{"rendered":"https:\/\/amchamchile.cl\/?post_type=news&p=42326"},"modified":"2024-06-28T14:48:38","modified_gmt":"2024-06-28T18:48:38","slug":"amcham-chile-explora-el-potencial-de-la-ia-generativa-en-las-empresas","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/amchamchile.cl\/en\/noticia\/amcham-chile-explora-el-potencial-de-la-ia-generativa-en-las-empresas\/","title":{"rendered":"AmCham Chile explora el potencial de la IA generativa en las empresas"},"content":{"rendered":"
En un conversatorio organizado por el Comit\u00e9 de Inteligencia Artificial y Data, Alejandro D\u2019Andrea, CTO de Botman-IA y cofundador de Salomon-IA, desmitific\u00f3 la tecnolog\u00eda y destac\u00f3 su aplicaci\u00f3n en el \u00e1mbito empresarial.<\/em><\/strong><\/h5>\n

La C\u00e1mara Chilena Norteamericana de Comercio, AmCham Chile, a trav\u00e9s de su Comit\u00e9 de Inteligencia Artificial y Data, llev\u00f3 a cabo un conversatorio para profundizar en la inteligencia artificial generativa y c\u00f3mo las empresas pueden sacarle provecho. El encuentro cont\u00f3 con Alejandro D\u2019Andrea, CTO de Botman-IA y confundador de Salomon-IA como speaker principal, quien abord\u00f3 los mitos y realidades de esta tecnolog\u00eda que revolucion\u00f3 el mundo en 2023.<\/p>\n

D\u2019Andrea comenz\u00f3 definiendo qu\u00e9 es un modelo generativo. \u201cSon redes neuronales que pueden tener cosas y generar cosas. Y cuando digo cosas, me refiero a texto, audio e im\u00e1genes. Sin embargo, ahora est\u00e1n saliendo modelos que pueden entender y generar video. Hay modelos que incluso dise\u00f1an prote\u00ednas o dise\u00f1os arquitect\u00f3nicos, pero el primer modelo es el que m\u00e1s se puede aplicar a las empresas\u201d, explica.<\/p>\n

Luego mencion\u00f3 uno de los mitos m\u00e1s grandes, a su juicio, con respecto a la inteligencia artificial generativa: que los usuarios son capaces de ense\u00f1arles cosas. \u201cNo podemos ense\u00f1arles nada a estos modelos. Una vez que fueron entrenados -por ejemplo, ChatGPT por OpenIA- no aprenden m\u00e1s. No existe eso de que yo les paso mis datos y ellos aprenden a contestar cosas de mi empresa. Eso no pasa\u201d, asevera.<\/p>\n

Para D\u2019Andrea, la mejor manera de lograr que un modelo generativo responda como lo deseamos es realizar un fine tuning<\/em>, es decir, ajustarlo con directrices concretas para que conteste de una manera espec\u00edfica. Sin embargo, que aprenda nuevos datos es imposible. Incluso el experto va m\u00e1s all\u00e1: \u201cNi siquiera aprenden con la conversaci\u00f3n. Cuando estoy hablando con ChatGTP, con cada pregunta nueva el modelo debe leer toda la conversaci\u00f3n completa desde el principio para poder responder. Ni siquiera se acuerda de eso. No existimos. Entonces qued\u00e9monos con la premisa de que a estos modelos no podemos ense\u00f1arles nada\u201d.<\/p>\n

\n

Potencialidades para las empresas<\/strong><\/p>\n

D\u2019Andrea comenta que una de las grandes verdades con respecto a la inteligencia artificial generativa es que, si no es tan buena para algo actualmente, s\u00ed lo ser\u00e1 dentro de un a\u00f1o. Por esto, invita a las empresas a que no esperen a que llegue al mercado el modelo generativo perfecto para implementarlo, ya que \u201cestar\u00e1n perdiendo tiempo valioso de aprendizaje\u201d.<\/p>\n

A su juicio, dentro de todas las oportunidades que ofrece la IA generativa, la manera correcta de utilizarla en una empresa es aparejada con un software propio, creado para un fin espec\u00edfico. Por ejemplo, un GPT que resuelva dudas de los usuarios referentes a la pol\u00edtica de devoluci\u00f3n de productos.<\/p>\n

\u201cSupongamos que la empresa de ropa ACME utiliza el modelo de lenguaje de ChatGPT para crear un asistente virtual, cuya funci\u00f3n ser\u00e1 canalizar las devoluciones de los clientes. Tal como est\u00e1, ChatGPT no sabe ni qu\u00e9 es ACME, ni c\u00f3mo se gestionan las devoluciones de ropa. Incluso es capaz de inventar una respuesta y decirle a un cliente que vaya a la tienda un domingo cuando est\u00e1 cerrada\u201d, indica. De ah\u00ed la importancia de un software propio que, en este caso, se dedique a reunir toda la informaci\u00f3n sobre pol\u00edticas de devoluci\u00f3n, y luego se comunique con ChatGPT para instruirle que conteste bas\u00e1ndose en piezas de informaci\u00f3n espec\u00edficas.<\/p>\n

\u201cEsa es la manera b\u00e1sica y correcta para que las empresas comiencen a usar IA generativa\u201d, complementa.<\/p>\n

Parte importante del \u00e9xito de este proceso pasa por entregarle al modelo de lenguaje instrucciones claras y bien estructuradas, lo que se denomina prompting. <\/em>Tambi\u00e9n lo es el self-reflection: <\/em>pedirle al modelo que se asegure de haber utilizado solo en los datos proporcionados. Por \u00faltimo, y quiz\u00e1s lo m\u00e1s importante: la validaci\u00f3n humana. \u201cEs imprescindible que las respuestas delicadas sean revisadas por un empleado antes de llegar al cliente o de disparar una acci\u00f3n sensible\u201d, aconseja.<\/p>\n

Por \u00faltimo, D\u2019Andrea comparti\u00f3 c\u00f3mo se imagina el futuro de la IA Generativa en las empresas: \u201cLos individuos utilizar\u00e1n la IA para buscar informaci\u00f3n, realizar investigaciones de mercado, generar propuestas y autogestionarse. Los equipos participar\u00e1n en reuniones, documentar\u00e1n accionables, propondr\u00e1n iniciativas y desarrollar\u00e1n software. Entre equipos, la IA coordinar\u00e1 dependencias, identificar\u00e1 informaci\u00f3n relevante y aplicar\u00e1 normas y est\u00e1ndares al trabajo conjunto\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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