Fuente: Forbes

Recopilación: Babbitt

Fuente de la imagen: Generada por la herramienta de IA Unbounded

El surgimiento de la inteligencia artificial generativa (IA) ha despertado un gran interés en todas las industrias. Esta poderosa tecnología tiene el potencial de revolucionar la forma en que trabajamos, crear nuevas posibilidades y transformar todos los campos.

Este artículo explora qué es la IA generativa, cómo funciona, su impulso creciente y el impacto esperado de la IA específica de la industria (también conocida como IA vertical). Además, este artículo discutirá las consecuencias de no adoptar la inteligencia artificial generativa en el entorno empresarial moderno.

**01 ¿Qué es la inteligencia artificial generativa y cómo funciona? **

La inteligencia artificial generativa se refiere a la aplicación de tecnología de inteligencia artificial, que permite a las máquinas crear, generar y producir contenido nuevo de forma autónoma. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que se basan en los datos existentes para el análisis y la toma de decisiones, la IA generativa utiliza modelos avanzados de aprendizaje profundo para aprender de los datos existentes y generar resultados sin procesar y realistas en un formato comprensible.

La tecnología funciona entrenando un modelo con grandes cantidades de datos para capturar patrones, estilos y correlaciones. Una vez entrenado, un modelo de IA generativa puede generar contenido nuevo mediante la extrapolación del conocimiento aprendido, lo que le permite crear resultados originales y, a menudo, muy realistas.

La IA generativa está cobrando impulso en varios campos debido a su potencial para optimizar los flujos de trabajo, automatizar los procesos creativos y desbloquear nuevas oportunidades. Las industrias que van desde las artes y el entretenimiento hasta la atención médica y la fabricación están reconociendo su poder transformador.

Está claro que la IA generativa se está convirtiendo en una mercancía. Sin embargo, no toda la IA generativa es igual y se espera que se clasifique en dos categorías distintas: general y vertical.

Los modelos generales de IA como ChatGPT y Google Bard se están volviendo más comunes: encuentran aplicaciones en todas las industrias debido a sus capacidades generales. Los modelos verticales de IA, por otro lado, tienen un diseño más especializado, se adaptarán a industrias específicas y proporcionarán un retorno de la inversión significativo e inmediato.

02 Creciente demanda de modelos verticales de IA

La distinción entre modelos de IA generales y verticales destaca la creciente necesidad de soluciones específicas de la industria a medida que las empresas buscan aprovechar el poder de la IA para optimizar sus operaciones y desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento.

La mayoría de las empresas necesitan un modelo que integre y transforme su gran cantidad de datos y experiencia de la industria en resultados significativos que brinden soluciones específicas para satisfacer las necesidades de una industria específica. Estos modelos requieren algoritmos especializados diseñados específicamente para la industria específica o el caso de uso al que sirven.

En el servicio de campo, por ejemplo, las soluciones verticales están transformando las operaciones de servicio al abordar los desafíos de la industria, como el aumento de las expectativas de los clientes, la escasez de mano de obra y la complejidad de los equipos. Al aprovechar la inteligencia artificial diseñada para abordar casos de uso de servicios específicos, estas soluciones pueden ayudar a las organizaciones a diagnosticar y resolver problemas más rápido que nunca, brindar más opciones de autoservicio, optimizar la asignación de recursos para superar la escasez de mano de obra y permitir el mantenimiento proactivo para minimizar el tiempo de inactividad. Esto mejora la eficiencia operativa y mejora la satisfacción del cliente, proporcionando a las organizaciones un crecimiento sostenible y una ventaja competitiva.

Según un estudio de McKinsey, “En una empresa de 5000 agentes de servicio al cliente, la aplicación de la IA generativa aumentó la resolución de problemas por hora en un 14 % y redujo el tiempo dedicado a manejar problemas en un 9 %... también redujo la rotación de agentes y las llamadas a gerentes en un 25 por ciento". En última instancia, el informe confirma que estos beneficios se deben en gran parte a que "la inteligencia artificial ayuda a los agentes menos experimentados a utilizar agentes menos calificados. compañeros superiores con habilidades similares para comunicarse".

Otro diferenciador importante de la IA vertical es la capacidad de incorporar experiencia en la materia en el modelo. Nuestros datos internos muestran que un tercio de las soluciones de servicio en las principales organizaciones de servicios no se pueden encontrar en los datos de servicio históricos. En cambio, las mejores respuestas a cualquier pregunta se pueden encontrar en los datos proporcionados por expertos en la materia, lo que enfatiza la importancia de incorporar la experiencia humana en los conjuntos de datos.

Algunas soluciones de IA verticales tienen la capacidad de digitalizar el conocimiento experto, lo que significa que pueden convertir el conocimiento almacenado en la cabeza de los expertos de la empresa en datos sintéticos. Al aprovechar el conocimiento de los expertos en la materia, los modelos de IA pueden lograr resultados más personalizados y confiables.

03 Cómo las empresas integran la estrategia de inteligencia artificial vertical

La incorporación de una estrategia de IA vertical puede ser un viaje transformador para las empresas. Aquí hay tres pasos para comenzar este viaje:

**1. Identificar verticales relevantes y casos de uso. ** Realice un análisis exhaustivo de los procesos comerciales, las necesidades de los clientes y las tendencias del mercado para identificar áreas donde la inteligencia artificial puede aportar valor. Busque casos de uso específicos dentro de estas verticales donde las tecnologías de IA puedan mejorar la eficiencia, mejorar la toma de decisiones o crear nuevas oportunidades. Por ejemplo, si está en la industria de servicios, podría considerar aplicar IA al diagnóstico y resolución de problemas de equipos, gestión del conocimiento o gestión de la fuerza laboral.

** 2. Desarrollar experiencia interna. **Desarrollar una estrategia de IA vertical requiere desarrollar experiencia interna en tecnologías de IA y su aplicación en la vertical elegida. Esto se puede lograr mediante la contratación de expertos en IA, la mejora de las habilidades del personal existente o la asociación con expertos o consultores externos.

**3. Comience con un proyecto piloto. **Comience su viaje lanzando proyectos piloto a pequeña escala en verticales identificados. Estos proyectos le permitirán probar la viabilidad, el impacto potencial y los desafíos asociados con la implementación de soluciones de IA en escenarios del mundo real.

04 Consecuencias de ignorar la IA generativa

La IA generativa representa un gran avance en la inteligencia artificial y, como se mencionó anteriormente, esta tecnología tiene el potencial de convertirse en una mercancía. Dependerá de ellos si las empresas aprovechan la IA general o la IA vertical, pero aquellos que ignoren la tecnología podrían enfrentar desafíos importantes. Sin aprovechar el poder de la IA generativa, las empresas corren el riesgo de quedarse atrás de sus competidores. Es posible que se enfrenten a mayores costos operativos, procesos de toma de decisiones más lentos y oportunidades perdidas de automatización y optimización.

A medida que la IA generativa continúa evolucionando, es fundamental que las empresas exploren sus posibilidades, la integren en los flujos de trabajo y aprovechen sus capacidades para lograr nuevos niveles de éxito.