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Tres tendencias de la IA generativa que predominarán en las industrias 

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Si bien su aplicación ha sido cuestionada por especialistas y se ha restringido su uso en ciertas industrias, en la medida que mejora y se actualiza ofrece herramientas que serán de utilidad. 

Santiago, 22 de noviembre de 2023.- En los últimos años la tecnología ha sido el pilar operacional de los negocios y motor de la vida cotidiana, logrando transformar y facilitar cientos de actividades y procesos en simples pasos. En ese sentido, la inteligencia artificial ha impulsado la IA generativa (IAG) que ha motivado a los líderes empresariales a afrontar nuevos desafíos.

Pese a la incertidumbre y cuestionamientos que ha recibido esta tecnología, datos de McKinsey confirman un gran aumento de las herramientas de IAG. En su encuesta, un 40% de los entrevistados aseguran que sus organizaciones aumentarán su inversión en IA debido a los avances en la IAG, mientras que un tercio afirma que sus organizaciones ya la usan con regularidad en al menos una función empresarial.

“Gracias a su impacto inmediato en usuarios finales, las IA generativas y los grandes modelos del lenguaje (LLM) se han popularizado rápidamente al identificar patrones y estructuras de datos existentes para generar nuevos y originales contenidos como videos, datos sintéticos, diseños, códigos de software y mucho más”, explica Iván Gutiérrez, Cloud Technical Architect de SAS.

Ciertamente, hay una serie de factores que esta innovación promete potenciar y a los cuales las empresas deben prestar mucha atención para definir las próximas tendencias del mercado y avances empresariales. Es por ello que SAS comparte algunas acciones de la IAG:

Creación de contenido automatizado. Sin los datos proporcionados por las compañías, la inteligencia artificial generativa no podría ser exacta y adaptarse a las necesidades de cada empresa. 

Por ejemplo, para la creación de anuncios comerciales y estrategias de marketing, esta tecnología se masificará considerablemente en el corto plazo, como también para crear informes a través de datos históricos. La IAG permite a las compañías ser originales y se ajusta a la medida, por ende, sus usuarios tendrán el poder de innovar constantemente.

Experiencia del cliente. En la actualidad, muchos centros de atención al consumidor están automatizados. Sin embargo, en ocasiones las respuestas se generan de forma tan genérica que no cumplen con las expectativas y no resuelven problemas específicos. Para ello, los modelos del lenguaje (LLM) abren una nueva puerta a un lenguaje natural, sencillo y cotidiano con los clientes, además de leer y comprender sus mensajes a través de varios canales y plataformas. 

Esta tendencia sin duda está evolucionando y mejorando los servicios de atención, de hecho, de chats de servicio pasaremos a asesores comerciales virtuales que permitirán a las empresas promover y comercializar sus productos en el mercado de manera efectiva y personalizada.

Simulación y entrenamiento. La IAG y los LLM tienen un gran potencial y dominan la forma de expresarse de las personas, convirtiéndose en herramientas flexibles y económicas para entrenar fuerzas de atención al cliente y ventas, con el beneficio adicional de que las IA aprenden constantemente. 

Además, al capturar un sinfín de datos, las compañías pueden consultar y comparar millones de textos en segundos, realizar trámites complejos de manera sencilla, actuar como asistentes de diseño, entre otros. Al mismo tiempo, vemos una sociedad cada día más digitalizada, lo que facilita el entrenamiento y rápido aprendizaje, mejorando incluso los niveles de satisfacción de los colaboradores.

“Sin duda continuaremos evidenciando avances relacionados a la inteligencia artificial generativa, principalmente porque ayudarán a reducir los costos operativos de las empresas. Para alcanzar el éxito, las compañías deben hacer un uso responsable de sus datos y entregar la información específica que desean obtener, sin datos certeros, no hay resultados certeros”, concluye Gutiérrez.

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