¿Está actualizada su conocimiento sobre IA generativa? ¡Descubre en qué nivel te encuentras!

El panorama de la inteligencia artificial está evolucionando rápidamente, lo que dificulta que los CIO y ejecutivos de datos determinen sus prioridades. En el CarCast de esta semana, el emprendedor tecnológico Bruno Aziza revisa los hallazgos del Informe de Preparación para la IA de Scale AI, resaltando preguntas esenciales que cada ejecutivo debe considerar sobre la IA generativa.

Aspectos Clave del Informe de Preparación para la IA:

- Adopción: Las empresas sin planes para la inteligencia artificial generativa han disminuido del 19% el año pasado al 4% este año.

- Producción: El porcentaje de empresas en producción ha crecido del 21% el año pasado al 38% este año.

- Desafíos: La principal barrera para implementar la IA generativa sigue siendo la seguridad y la gobernanza.

Preguntas Cruciales sobre la IA Generativa:

1. ¿Cómo puedes identificar los casos de uso de IA generativa adecuados para explorar?

2. ¿Cómo deberías presupuestar para las iniciativas de IA generativa?

3. ¿Cuándo es inapropiado usar IA generativa?

Casos de Uso de IA Generativa:

Hay tres áreas clave para considerar aplicaciones de IA generativa:

1. Clientes Internos: Este enfoque ofrece bajo riesgo y alta recompensa. Puede mejorar la calidad de los datos y aumentar la productividad de los equipos, generando contenido para marketing, asistiendo a desarrolladores con código o resumiendo información para roles financieros y de soporte. Por ejemplo, Twilio utiliza IA generativa para ayudar a los representantes a encontrar respuestas rápidamente y resumir llamadas.

2. Clientes Externos: Esto incluye aplicaciones como chatbots para atención al cliente y herramientas basadas en contexto, como Decorify de Wayfair, que permite a los usuarios subir fotos de sus espacios para recibir sugerencias de productos personalizadas.

3. Integrar IA Generativa en Aplicaciones Existentes: Este método es poderoso para casos de uso específicos que dependen de aplicaciones tradicionales o establecidas, como sistemas ERP, HCM o CRM. Aunque los datos involucrados pueden no ser extensos, su valor y sensibilidad son significativos, lo que requiere criterios de selección cuidadosos para estos casos de uso.