Descubre las cinco innovaciones clave en inteligencia artificial 2.0 para impulsar tu empresa

Mientras muchas empresas aún se encuentran en las etapas iniciales de implementación de plataformas de inteligencia artificial, los primeros adoptantes están avanzando hacia la IA 2.0. Un nuevo informe de Forrester, "IA 2.0: Actualiza tu Empresa con Cinco Avances de Inteligencia Artificial de Última Generación", explica cuáles son estos cambios y por qué son importantes.

Estas nuevas capacidades incluyen:

• Redes transformadoras
• Datos sintéticos
• Aprendizaje por refuerzo
• Aprendizaje federado
• Inferencia causal

Redes transformadoras

Estas redes pueden manejar tareas con un elemento de tiempo o contexto, como el procesamiento y generación de lenguaje natural. Este avance hace posible entrenar modelos gigantes para realizar múltiples tareas a la vez, con una mayor precisión y menos datos que los modelos individuales que operan por separado. Según el informe, Microsoft utiliza estas redes transformadoras en aplicaciones empresariales, como la búsqueda de lenguaje natural, la generación automática de subtítulos de imágenes, la moderación del lenguaje inapropiado en los videojuegos y el soporte automatizado al cliente. Photon de Salesforce Research utiliza estas redes para convertir las preguntas de los usuarios empresariales en consultas SQL generadas automáticamente.

Datos sintéticos

La IA se basa en datos y no es fácil ni barato obtener el volumen de datos necesario para entrenar modelos y construir casos de uso empresariales. Los datos sintéticos resuelven ese problema y mejoran la precisión, la robustez y la generalización de los modelos, según el informe. Empresas como MDClone están utilizando datos sintéticos en entornos de atención médica para cubrir lagunas de datos y proteger la privacidad de los pacientes. Este es un ejemplo del nuevo ecosistema de proveedores que ofrecen este servicio a empresas que no desean crear datos sintéticos internamente.

Aprendizaje por refuerzo

Esta nueva funcionalidad facilita a las empresas reaccionar rápidamente a los cambios en los datos. El aprendizaje por refuerzo aprende mediante la interacción con un entorno real o simulado a través de la prueba y error, en lugar de depender de datos históricos. Según los autores del informe, una empresa de exploración de petróleo y gas está utilizando Project Bonsai de Microsoft para encontrar los caminos más prometedores para perforaciones horizontales subterráneas.

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Aprendizaje federado

Una barrera para la distribución más amplia de los conocimientos de la IA es la necesidad de transferir datos de múltiples fuentes. Transferir estos datos puede ser "costoso, difícil y a menudo arriesgado desde el punto de vista de la seguridad, privacidad o competencia". El aprendizaje federado permite que los modelos de IA compartan modelos en lugar de compartir los datos subyacentes. Esto significa que la inteligencia se puede compartir "rápida, barata y más segura" dentro de una sola organización y entre varias organizaciones. Los autores del informe afirman que Android 11 de Google utiliza el aprendizaje federado para generar respuestas inteligentes y sugerir emojis.

Inferencia causal

Esta técnica puede identificar relaciones de causa y efecto entre variables, lo que puede sugerir relaciones respaldadas por datos. Esto no puede probar la causalidad, pero puede facilitar la evitación de decisiones comerciales defectuosas basadas en modelos de bajo rendimiento. Esta capacidad se encuentra en una etapa temprana de desarrollo en comparación con los otros cuatro factores.

Forrester recomienda que las empresas tomen estos pasos para incorporar estas nuevas capacidades en sus esfuerzos de IA existentes:

1. Continuar el viaje de IA 1.0 mientras se sientan las bases para la funcionalidad de 2.0.
2. Invertir en la capacitación del personal existente, ya que aún no existen personas con experiencia en IA 2.0.
3. Buscar casos de uso que obtengan un alto puntaje tanto en valor empresarial como en viabilidad técnica.
4. Buscar ofertas de IA 2.0 de Amazon Web Services, Google, IBM y Microsoft.
5. Estar atentos a un caso de uso destacado o avance tecnológico.

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