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El nuevo ‘acaparamiento de tierras’ para las empresas de IA, desde Meta hasta OpenAI, son los contratos militares

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Las empresas de inteligencia artificial de Silicon Valley tienen un nuevo mejor amigo: el Departamento de Defensa de Estados Unidos.

Las empresas líderes que desarrollan tecnología de inteligencia artificial generativa han intensificado, profundizado o comenzado a establecer relaciones con los militares en los últimos meses, en algunos casos incluso revisando o haciendo excepciones a las políticas internas para eliminar obstáculos y restricciones al trabajo de defensa.

Varias agencias dentro del Departamento de Defensa, desde la Fuerza Aérea hasta varios grupos de inteligencia, están probando activamente casos de uso para modelos y herramientas de IA de Meta, Google, OpenAI, Anthropic y Mistral, junto con tecnología de nuevas empresas como Gladstone AI y ScaleAI, varias personas con conocimiento de las pruebas dijeron Fortuna.

Es un giro notable de los acontecimientos para las empresas de Internet, que hasta hace muy poco trataban el trabajo de defensa como si fuera un tabú, si no abiertamente. prohibido. Pero como el costo de desarrollar y ejecutar servicios de IA generativa ya asciende a cientos de miles de millones de dólares y no muestra signos de desaceleración, las empresas de IA están sintiendo la presión de mostrar algunos retornos sobre las inversiones masivas. El Departamento de Defensa, con su presupuesto esencialmente ilimitado y su interés de larga data en la tecnología de punta, de repente no luce tan mal.

Aunque conseguir un contrato con Defensa puede ser complicado, con varias certificaciones que recibir y estrictos estándares de cumplimiento a seguir, “las recompensas son significativas” y el dinero puede llegar durante años, Erica Brescia, socia gerente de Redpoint Ventures que se enfoca en Inversión en IA, dijo

“Los contratos del Departamento de Defensa proporcionan valores contractuales anuales sustanciales, o ACV, y crean oportunidades a largo plazo para el crecimiento y la defensa del mercado”, dijo Brescia.

Brescia añadió que perseguir el trabajo de Defensa se ha vuelto recientemente más aceptable socialmente en los círculos tecnológicos. Los líderes de las empresas no sólo están mirando los cientos de millones de dólares en contratos que están recaudando las nuevas empresas centradas en la defensa como Palantir y Anduril, sino que el “panorama político cambiante” ha hecho que “buscar la defensa como segmento primario del mercado sea una opción cada vez más atractiva para empresas preparadas para navegar por ciclos de ventas más largos y manejar implementaciones complejas”.

De hecho, la adopción del trabajo militar puede convenir bien al momento político, con una administración Trump favorable a las empresas que asumirá el cargo en enero, y una cohorte de miembros halcones de Silicon Valley, encabezados por el “primer amigo” Elon Musk, en el círculo interno del presidente electo. círculo. El mandato de Musk en su papel oficial como codirector del nuevo Departamento de Eficiencia Gubernamental es reducir drásticamente el gasto. Pero pocos esperan que el presupuesto del Pentágono sufra recortes importantes, particularmente en lo que respecta a la IA en un momento en que Estados Unidos y China están enfrascados en una batalla por la supremacía de la IA.

Por ahora, gran parte del trabajo militar con IA generativa parecen ser proyectos y pruebas a pequeña escala, pero el potencial de que la tecnología de IA generativa se convierta en un aspecto fundamental de la informática en el futuro significa que la relación entre Silicon Valley y el Pentágono podría ser enorme. .

Los usos de la IA en materia de defensa no implican necesariamente la guerra con aviones no tripulados o la explosión de objetos. Gran parte del trabajo específico de IA dentro del Departamento de Defensa es la actividad más mundana que cualquier oficina estaría encantada de confiar a una tecnología capaz. El etiquetado, la recopilación y la clasificación de datos son usos comunes de la IA dentro del departamento, al igual que el uso de los chatbots Chat-GPT y Claude a los que la mayoría de las personas pueden acceder en línea, pero que requieren seguridad adicional cuando los utiliza el Departamento de Defensa. Los modelos de lenguaje grandes también podrían resultar útiles para analizar y buscar información clasificada, ayudar en el trabajo de ciberseguridad del gobierno y proporcionar una mejor visión por computadora y autonomía para cosas como herramientas robóticas, drones y tanques.

Algunas empresas de tecnología intentan evitar específicamente involucrarse en proyectos del Departamento de Defensa que podrían utilizarse en “la cadena de muerte”, un término militar que se refiere a la estructura de un ataque a un enemigo, dijo a Fortune un ex funcionario del Departamento de Defensa sobre las empresas que ganan. contratos de adquisiciones. Sin embargo, estas preocupaciones a veces se disipan cuando se dispone de millones o miles de millones de dólares. “Una vez que entras, quieres expandirte”, agregó la persona.

Un conjunto de reglas cambiantes

Algunas empresas de tecnología, como Palantir y Anduril, durante años han hecho de los usos y contratos de defensa la columna vertebral de todo su negocio.

Sin embargo, dentro de las empresas de Internet establecidas en Silicon Valley y algunas de sus nuevas empresas de inteligencia artificial más jóvenes, se evitó el trabajo militar ya que las empresas buscaban reclutar y retener talentos de ingeniería de tendencia izquierdista. Cuando Google adquirió DeepMind en 2014, se comprometió a no utilizar nunca la tecnología de la startup con fines militares. Y en 2018, el director ejecutivo de Alphabet, Sundar Pichai, enfrentó una reacción interna por la participación de Google en el Proyecto Maven, un esfuerzo de guerra con drones del Pentágono. Si bien Google insistió en que su tecnología se utilizaba únicamente con “fines no ofensivos”, como analizar imágenes de vídeo de drones, la protesta de los empleados fue lo suficientemente fuerte como para que Pichai cancelara unas vacaciones para tranquilizar al personal y finalmente prometiera que Google no desarrollaría su IA para armas.

El director ejecutivo de Google, Sundar Pichai (segundo por la izquierda), y el director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, en un “AI Insight Forum” de 2023 en Washington DC.

Chip Somodevilla/Getty Images

Los “principios de IA” de Google ahora estipulan que “no buscará… armas u otras tecnologías cuyo principal propósito o implementación sea causar o facilitar directamente daños a las personas”, ni para “vigilar que violen las normas aceptadas internacionalmente”. Pero la política deja mucho margen de maniobra y la compañía ha dicho explícitamente que no renunciará por completo a trabajar con el ejército.

La historia es similar en otros grandes jugadores de IA. Meta inicialmente prohibió el uso de su modelo Llama en trabajos militares, al igual que OpenAI, mientras que Anthropic inicialmente construyó su modelo Claude para que fuera “inofensivo”. Ahora, los tres han anunciado que ese tipo de trabajo con sus modelos está bien y están buscando activamente dichos usos. Sam Altman, quien cofundó OpenAI basándose en el principio de desarrollar IA para “beneficiar a la humanidad en su conjunto” y quien una vez dijo que había cosas que “nunca haría con el Departamento de Defensa”, desde entonces ha eliminado cualquier compromiso con tales restricciones. de su política de uso.

Un capitalista de riesgo centrado en invertir en empresas de inteligencia artificial señaló el ensayo “American Dynamism” de la firma de capital riesgo Andreessen Horowitz hace dos años como un momento en el que la evitación de los contratos de defensa comenzó a cambiar. El ensayo decía explícitamente que las empresas de tecnología que trabajaban en defensa estaban trabajando en apoyo del interés nacional de Estados Unidos.

“Los ejecutivos empezaron a pensar: ‘Oh, está bien, defender a Estados Unidos, trabajar con el ejército, en realidad es bueno'”, dijo el VC.

Los despidos generalizados posteriores a la pandemia en las empresas de tecnología también han tenido un efecto paralizador en las protestas de los empleados, dando a los empleadores de tecnología más libertad para dedicarse a negocios militares.

El Departamento de Defensa ya ha pagado cerca de mil millones de dólares en contratos oficiales a empresas de inteligencia artificial en los últimos dos años, según un Fortuna análisis. Si bien los detalles de dichos contratos son vagos, se han adjudicado a empresas como Morsecorp, que se centra en la tecnología de vehículos autónomos, y una filial de ASGN, una empresa de gestión y consultoría, para desarrollar nuevos prototipos de IA.

No todos estos contratos se hacen públicos. Pero cualquier contrato de adquisiciones gubernamentales otorgado a una importante empresa de inteligencia artificial probablemente valdría decenas de millones a cientos de millones, si no miles de millones, de dólares en ingresos para esas empresas y para sus mayores patrocinadores.

El mayor inversor de OpenAI es Microsoft, que recientemente dijo que su servicio en la nube Azure había sido aprobado para que las agencias del Departamento de Defensa utilizaran los modelos de IA de OpenAI para obtener información con niveles más bajos de autorización de seguridad, algo que llevó años de inversión en infraestructura especializada para lograr. De manera similar, el mayor patrocinador de Anthropic es Amazon. Amazon Web Services es quizás el mayor proveedor de nube del Departamento de Defensa y tiene contratos gubernamentales por valor de decenas de miles de millones de dólares. Para ambas empresas, poder agregar nuevos servicios y herramientas de inteligencia artificial a las ofertas del Departamento de Defensa podría resultar valioso. Lo mismo ocurre con una empresa como Google, que también ha conseguido valiosos contratos gubernamentales, y su modelo Gemini AI.

“Básicamente, están construyendo el avión mientras lo vuelan, por lo que es una apropiación masiva de tierras”, dijo a Fortune un ejecutivo de IA, refiriéndose a más empresas de tecnología repentinamente ansiosas por tener sus herramientas y modelos de IA en manos del Departamento de Defensa.

Una tecnología “crítica” para el Departamento de Defensa

El Departamento de Defensa define la IA entre sus 14 “áreas tecnológicas críticas”, ya que encierra una “tremenda promesa” y es “imperativa para dominar conflictos futuros”.

Hace aproximadamente un año, el Departamento de Defensa creó oficialmente la Oficina de Capital Estratégico, un nuevo programa de crédito federal en asociación con la Administración de Pequeñas Empresas, para garantizar que tecnologías críticas como la IA reciban financiación a través de préstamos directos. Para el año fiscal 2024, OSC puso a disposición 984 millones de dólares que tenía la intención de entregar a 10 empresas centradas en cosas como robótica autónoma y fabricación de microelectrónica, que normalmente incluye la fabricación de chips de IA. El Departamento de Defensa está invirtiendo otros 700 millones de dólares aproximadamente en la fabricación de chips y en el desarrollo de la fabricación nacional de semiconductores, que es fundamental para la creación de chips de IA.

A pesar de miles de millones de inversiones y de que no hay signos de desaceleración dentro de la Defensa, el ejecutivo de IA admitió que la mayoría de los productos de IA actuales simplemente “aún no son tan útiles”, ni para la Defensa ni para el público en general. Pero aplicarlos a escala en un entorno gubernamental o de defensa podría hacerlos más útiles y más rápidamente. “Los militares también crearon efectivamente Internet”. ARPANET, una base tecnológica clave de la Internet moderna, se construyó dentro del Departamento de Defensa, al igual que ahora tecnologías comunes como los sistemas de radar y GPS.

Aunque un departamento como el de Defensa quiere productos útiles, también ve cómo su presupuesto aumenta año tras año, llegando a poco menos de 1 billón de dólares en 2024. Aproximadamente la mitad de ese presupuesto se otorga a empresas que tienen contratos con el departamento.

“Honestamente, sí, les encanta gastar dinero”, dijo el ejecutivo.

Información adicional de Jeremy Kahn y Sharon Goldman.

¿Es usted un empleado de una empresa de tecnología o alguien con conocimientos o un consejo para compartir? Contacta con Kali Hays de forma segura a través de Señal al +1-949-280-0267 o en [email protected].

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7 indicaciones de ChatGPT para reducir su carga de trabajo en un 50%

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Los teléfonos inteligentes ejemplifican la naturaleza de doble filo de la tecnología. Si bien nos conectan y aumentan la productividad, también pueden ser pozos de distracción sin fondo. De manera similar, la IA generativa tiene el poder de desviarnos, pero también puede potenciar la productividad cuando se usa intencionalmente. Un estudio realizado por la Oficina Nacional de Investigación Económica encontró que herramientas como ChatGPT pueden aumentar la productividad de la fuerza laboral en un promedio del 14%, y algunas empresas reportan aumentos de producción de hasta el 400%.

La conclusión es clara: la IA es una poderosa herramienta de productividad con el potencial de reducir las cargas de trabajo a la mitad, pero sólo con un plan de acción sólido. A medida que nos acercamos al final del año, muchos profesionales se concentran en terminar bien y al mismo tiempo priorizar el tiempo en familia y el descanso, ambos cruciales para una productividad sostenida. Con las indicaciones adecuadas, ChatGPT puede ayudarte a alcanzar tus objetivos y dejar espacio para lo más importante. Aquí hay algunos para comenzar.

Retire el trabajo de su plato

Imagina que estás preparando un banquete navideño. Hay una regla tácita en tu familia: no es comida a menos que haya pan en la mesa. Pero a menos que sea un panadero profesional, es probable que confíe la preparación de las baguettes a su panadería favorita. El razonamiento es simple: hornear pan llevaría horas y los resultados no serían tan buenos como los de la panadería. Lógicamente delegas.

En el trabajo, a veces dudamos en adoptar el mismo enfoque, pero no deberíamos hacerlo. Toma algo de tiempo acostumbrarse a delegar, pero si hay alguien más que puede completar una tarea más rápido y mejor que tú, entonces no delegar es un flaco favor para su organización. Puede contratar ChatGPT para identificar tareas a subcontratar.

“Me gustaría que me ayudes a analizar mis tareas actuales e identificar cuáles puedo delegar o subcontratar. Además, me brindes instrucciones claras para delegarlas de manera efectiva. [Insert list of tasks].”

Mejore su flujo de trabajo actual

Una vez que identifique las tareas de subcontratación, puede examinar las tareas restantes y determinar cuáles no exigen su atención personal. En cambio, estas tareas se pueden automatizar.

Estos pasos iniciales requieren una inversión inicial, mientras planificas tu día típico. Pero la automatización me ha ayudado a maximizar mi potencial y a mantenerme cuerdo mientras lo hago, una consideración especialmente relevante a medida que se acercan las vacaciones. También puede ayudarte.

“A continuación compartiré una descripción de mi día típico. Me gustaría que examinaras mis tareas diarias y sugirieras formas de automatizarlas. Además, proporcione una lista de las herramientas o sistemas que puedo utilizar, con una o dos frases sobre sus ventajas y desventajas. [Insert description]

“.

Identificar información relevante

En una encuesta reciente de Microsoft, el 62% de los encuestados dijeron que tenían dificultades para dedicar demasiado tiempo a buscar información en su jornada laboral. ChatGPT puede ser una herramienta revolucionaria. Puede analizar enormes cantidades de texto y datos y señalar la información relevante. En lugar de tener que examinar todo usted mismo, la herramienta de inteligencia artificial puede brindarle una gran ventaja.

“Me gustaría que analizaras este contenido/datos [insert text, data, or topic] e identificar las ideas más relevantes, los temas clave y las conclusiones prácticas. Específicamente estoy buscando [insert specific focus area or context, if applicable]. Presentar los hallazgos en un formato conciso para [a report, presentation, decision-making, etc.].”

Obtenga más de las reuniones

Una reunión es tan útil como sus conclusiones. Teniendo en cuenta la cantidad de tiempo que el profesional promedio dedica a las reuniones, vale la pena aprovechar las herramientas para aprovecharlas al máximo. Como recomienda Microsoft: “Piense en las reuniones como un artefacto digital y no sólo como un momento puntual”.

ChatGPT puede ayudarle a convertir notas de reuniones en artefactos sintetizados con conclusiones prácticas. En Jotform, utilizamos herramientas de toma de notas impulsadas por inteligencia artificial, como Otter, para liberar nuestras manos y mentes y poder estar completamente presentes. ChatGPT puede aumentar la utilidad de esas notas en cuestión de segundos.

“A continuación, compartiré mis notas de una reunión sobre [brief summary]. Me gustaría que los sintetice en un resumen claro con conclusiones prácticas, categorizadas por temas o decisiones clave. Resalte los próximos pasos, las responsabilidades asignadas y los plazos. Presente la información en un formato conciso y fácil de consultar. [Insert notes].”

Proyecto de puntos de partida fuertes

Las investigaciones confirman que ChatGPT aumenta la productividad en tareas como escribir cartas de presentación y correos electrónicos delicados. Un estudio del MIT analizó a 444 profesionales con educación universitaria a los que se les asignaron dos tareas de escritura incentivadas y específicas de su ocupación. ChatGPT no solo redujo el tiempo de las tareas, sino que también afectó la distribución del tiempo de las tareas. Con ChatGPT, la redacción de borradores disminuyó en más de un 50% y el tiempo de edición se duplicó. La conclusión: las herramientas de inteligencia artificial pueden reducir su carga de trabajo y dejarle más tiempo para concentrarse en perfeccionar los detalles.

Aquí hay un mensaje que puedes usar para pedirle a ChatGPT cualquier tipo de borrador:

“Necesito un primer borrador para [briefly describe the purpose, e.g., a cover letter, email, blog post, report, etc.]. El objetivo es [insert objective, e.g., persuade, inform, request, etc.]. El tono debe ser [insert tone, e.g., professional, conversational, concise, etc.]. Incluya estos puntos o detalles: [insert specific information or requirements].”

Es probable que sea necesario modificar el primer borrador, pero antes de sumergirse para perfeccionarlo, puede brindarle a ChatGPT comentarios inmediatos para mejorarlo, lo que me lleva al siguiente punto.

Reducir el cambio de contexto

El autor y profesor de Georgetown, Cal Newport, escribe periódicamente sobre los peligros del cambio de contexto: saltar de una tarea a otra mientras trabajamos. Newport explica: “[S]Desviar tu atención, aunque sea por uno o dos minutos, puede impedir significativamente tu función cognitiva durante mucho tiempo”. Y añade: “Más claramente: los cambios de contexto arruinan tu cerebro”. Si estás intentando concentrarte en una tarea, una distracción momentánea puede impedir significativamente tu productividad.

Usar ChatGPT puede ayudarte a mantenerte concentrado y encaminado. ¿Con qué frecuencia ha cambiado de navegador o ha revisado su teléfono inteligente en busca de un punto rápido, solo para distraerse con una notificación por correo electrónico, una tarea de compra en línea sin terminar o innumerables otras distracciones?

Como explica el fundador de Platformer, Casey Newton, dada la naturaleza conversacional de ChatGPT, puedes continuar tu investigación y hacer preguntas de seguimiento sin siquiera salir de tu navegador, lo que reduce efectivamente el riesgo de cambio de contexto.

“Quiero minimizar el cambio de contexto y mantener la concentración mientras trabajo en [insert task or project]. Me gustaría que actuaras como asistente de investigación y me ayudaras a investigar. [insert topic or research question]. Me gustaría que resumieras la información relevante de [insert source or paste relevant text]. Mantenme encaminado dividiendo la tarea en partes manejables y respondiendo de manera conversacional, para mantenerme involucrado sin necesidad de cambiar de pestaña o dispositivo”.

De manera más general, puede recurrir a ChatGPT para ayudar a agrupar tareas similares, otra estrategia para reducir el cambio de contexto.

“Me gustaría que examinaras mis tareas de hoy y me ayudaras a agruparlas para aumentar la eficiencia y reducir la probabilidad de cambio de contexto”.

Con suerte, con estas indicaciones podrá abordar de manera eficiente sus tareas antes de las vacaciones, dejándole el espacio y la energía para el tiempo familiar que tanto necesita.

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¿Qué proveedor de IA debería elegir? Aquí están los 7 primeros (OpenAI sigue liderando)

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Los proveedores están implementando nuevas herramientas de inteligencia artificial generativa todos los días en un mercado que se ha comparado con el Salvaje Oeste. Pero debido a que la tecnología es tan nueva y está en constante evolución, puede resultar extremadamente confusa, y los proveedores de plataformas a veces hacen promesas especulativas.

La firma de TI GAI Insights espera brindar cierta claridad a los tomadores de decisiones empresariales con el lanzamiento de la primera guía del comprador conocida sobre modelos de lenguajes grandes (LLM) y generación de IA. Revisó a más de dos docenas de proveedores e identificó siete líderes emergentes (OpenAI está muy por delante del resto). Además, los modelos propietarios, de código abierto y pequeños tendrán una gran demanda en 2025, a medida que la alta dirección priorice el gasto en IA.

“Estamos viendo una migración real de la concientización a la experimentación temprana para impulsar realmente los sistemas a la producción”, dijo a VentureBeat Paul Baier, director ejecutivo y cofundador de GAI Insights. “Esto está explotando, la IA está transformando toda la pila de TI empresarial”.

7 líderes emergentes

GAI Insights, que aspira a ser el “Gartner de la IA de generación”, revisó a 29 proveedores en casos de uso comunes de IA de generación empresarial, como servicio al cliente, soporte de ventas, marketing y cadenas de suministro. Descubrieron que OpenAI sigue firmemente a la cabeza, acaparando el 65% de la cuota de mercado.

La firma señala que la startup tiene asociaciones con multitud de proveedores de contenidos y chips (incluido Broadcom, con quien está desarrollando chips). “Obviamente son los primeros, ellos definieron la categoría”, dijo Baier. Sin embargo, señaló, la industria se está “dividiendo en subcategorías”.

Los otros seis proveedores que GAI Insights identificó como líderes emergentes (en orden alfabético):

  • Amazon (Titan, Bedrock): tiene un enfoque neutral respecto a los proveedores y es una “ventanilla única” para la implementación. También ofrece una infraestructura de IA personalizada en forma de chips de IA especializados como Trainium e Inferentia.
  • Anthropic (Sonnet, Haiku, Opus): es un competidor “formidable” de OpenAI, con modelos que cuentan con largas ventanas de contexto y funcionan bien en tareas de codificación. La compañía también tiene un fuerte enfoque en la seguridad de la IA y este año ha lanzado múltiples herramientas para uso empresarial junto con artefactos, uso de computadoras y recuperación contextual.
  • Cohere (Command R): ofrece modelos centrados en la empresa y capacidades multilingües, así como implementaciones locales y de nube privada. Sus modelos Embed y Rerank pueden mejorar la búsqueda y recuperación con generación aumentada de recuperación (RAG), lo cual es importante para las empresas que buscan trabajar con datos internos.
  • CustomGPT: tiene una oferta sin código y sus modelos presentan alta precisión y bajas tasas de alucinaciones. También tiene funciones empresariales como Sign-On y OAuth y proporciona análisis e información sobre cómo los empleados y clientes utilizan las herramientas.
  • Meta (Llama): Presenta modelos “mejores en su clase” que van desde pequeños y especializados hasta de vanguardia. Su serie Meta’s Llama 3, con 405 mil millones de parámetros, rivaliza con GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet en tareas complejas como razonamiento, matemáticas, procesamiento multilingüe y comprensión de contexto prolongado.
  • Microsoft (Azure, Phi-3): adopta un enfoque dual: aprovecha las herramientas existentes de OpenAI mientras invierte en plataformas patentadas. La compañía también está reduciendo la dependencia de los chips mediante el desarrollo de los suyos propios, incluidos Maia 100 y Cobalt 100.

Algunos otros proveedores evaluados por GAI Insights incluyen SambaNova, IBM, Deepset, Glean, LangChain, LlamaIndex y Mistral AI.

Los proveedores fueron calificados en función de una variedad de factores, incluida la innovación de productos y servicios; claridad del producto y servicio y beneficios y características; trayectoria en el lanzamiento de productos y asociaciones; compradores objetivo definidos; calidad de los equipos técnicos y experiencia del equipo directivo; relaciones estratégicas y calidad de los inversionistas; dinero recaudado; y valoración.

Mientras tanto, Nvidia sigue dominando, con el 85% de la cuota de mercado. La empresa seguirá ofreciendo productos en todos los niveles de hardware y software, e innovará y crecerá en 2025 a un ritmo “vertiginoso”.

Si bien el mercado de la IA de generación aún se encuentra en sus primeras etapas (solo el 5% de las empresas tienen aplicaciones en producción), en 2025 se verá un crecimiento masivo, con el 33% de las empresas impulsando modelos a producción, proyecta GAI Insights. La IA de generación es la principal prioridad presupuestaria para los CIO y CTO en medio de una caída de 240 veces en los últimos 18 meses en el costo del cálculo de la IA.

Curiosamente, el 90% de las implementaciones actuales utilizan LLM propietarios (en comparación con el código abierto), una tendencia que la empresa denomina “Sea dueño de su propia inteligencia”. Esto se debe a la necesidad de una mayor privacidad de los datos, control y cumplimiento normativo. Los principales casos de uso de la IA de generación incluyen atención al cliente, codificación, resúmenes, generación de texto y gestión de contratos.

Pero en última instancia, señaló Baier, “en este momento hay una explosión en casi cualquier caso de uso”.

Señaló que se estima que el 90% de los datos no están estructurados y se encuentran en correos electrónicos, archivos PDF, vídeos y otras plataformas y se maravilló de que “la generación de IA nos permite hablar con las máquinas, nos permite desbloquear el valor de los datos no estructurados. Nunca antes habíamos podido hacer eso de forma rentable. Ahora podemos. Actualmente se está produciendo una impresionante revolución de TI”.

En 2025 también surgirá un mayor número de modelos de lenguaje pequeño (SLM) específicos de verticales, y también habrá demanda de modelos de código abierto (aunque su definición sea polémica). También habrá un mejor rendimiento con modelos aún más pequeños como Gemma (parámetros 2B a 7B), Phi-3 (parámetros 3,8 B a 7B) y Llama 3.2 (1B y 3B). GAI Insights señala que los modelos pequeños son rentables y seguros, y que ha habido desarrollos clave en la tokenización a nivel de bytes, la poda de peso y la destilación de conocimientos que están minimizando el tamaño y aumentando el rendimiento.

Además, se espera que la asistencia de voz sea la “interfaz principal” en 2025, ya que ofrece experiencias más personalizadas y se espera que la IA en el dispositivo experimente un impulso significativo. “Veremos un verdadero auge el próximo año cuando los teléfonos inteligentes comiencen a distribuirse con chips de inteligencia artificial integrados”, dijo Baier.

¿Veremos realmente agentes de IA en 2025?

Si bien los agentes de IA son todo el tema de conversación en las empresas en este momento, queda por ver qué tan viables serán en el próximo año. Hay muchos obstáculos que superar, señaló Baier, como la propagación no regulada, la IA agente que toma decisiones “poco confiables o cuestionables” y opera con datos de mala calidad.

Los agentes de IA aún no se han definido completamente, dijo, y los que se están implementando en este momento se limitan principalmente a aplicaciones internas y implementaciones a pequeña escala. “Vemos todo el revuelo en torno a los agentes de IA, pero pasarán años antes de que se adopten de manera generalizada en las empresas”, dijo Baier. “Son muy prometedores, pero no prometedores el año que viene”.

Factores a considerar al implementar IA de generación

Con el mercado tan saturado y las herramientas tan variadas, Baier ofreció algunos consejos críticos para que las empresas comenzaran. En primer lugar, tenga cuidado con la dependencia de los proveedores y acepte la realidad de que la pila de TI empresarial seguirá cambiando drásticamente durante los próximos 15 años.

Dado que las iniciativas de IA deben provenir de arriba, Baier sugiere que la alta dirección realice una revisión en profundidad con la junta directiva para explorar oportunidades, amenazas y prioridades. El director ejecutivo y los vicepresidentes también deben tener experiencia práctica (al menos tres horas para comenzar). Antes de implementarlo, considere realizar una prueba piloto de chatbot sin riesgo utilizando datos públicos para respaldar el aprendizaje práctico y experimentar con IA en el dispositivo para operaciones de campo.

Las empresas también deberían designar un ejecutivo para supervisar la integración, desarrollar un centro de excelencia y coordinar proyectos, aconseja Baier. Es igualmente importante implementar políticas y capacitación sobre el uso de IA genérica. Para respaldar la adopción, publique una política de uso, realice capacitación básica e identifique qué herramientas están aprobadas y qué información no debe ingresarse.

En definitiva, “no prohíban ChatGPT; sus empleados ya lo están utilizando”, afirma GAI.

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7 mensajes de ChatGPT que estoy usando para mejorar mis regalos: aquí te explico cómo probarlos

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Cuando se trata de encontrar el regalo perfecto para mis seres queridos, sin importar cuál sea el trato, generalmente me encuentro en algún punto entre saber exactamente qué comprar y no tener la menor idea de por dónde empezar, incluso en Amazon. La verdad es que es más fácil comprar para algunas personas que para otras.

Por eso, este año he decidido abordar la entrega de regalos de forma diferente. Estoy reclutando a ChatGPT como mi compañero de lluvia de ideas. Después de todo, he usado un chatbot para ayudarme con otras vacaciones, ¿por qué no usarlo esta vez como mi elfo secreto?

Con las indicaciones adecuadas, convertí el proceso de selección de regalos en una colaboración creativa, aprovechando la IA para generar ideas de regalos bien pensadas, personalizadas y, a menudo, inesperadas. Aquí están las siete sugerencias de ChatGPT que he estado usando para mejorar mi juego de dar regalos y cómo han transformado la forma en que compro para las personas que me importan.

1. “¿Cuáles son las ideas de regalos únicas para alguien que ama [insert interest]?”

(Crédito de la imagen: futuro)

No importa quién sea la persona, este mensaje es mi punto de partida. Al especificar el interés del destinatario (ya sean deportes, manualidades o cuidado del césped), ChatGPT genera una lista de ideas que van más allá de lo obvio. ¡Déjame decirte que las ideas para regalos no decepcionan!

Por ejemplo, cuando pedí regalos para mi mamá, a quien le encanta hacer colchas, ChatGPT sugirió tantas ideas que nunca hubiera pensado en incluir una luz LED, un software de diseño o incluso entradas para un museo textil.

Estas ideas eran mucho más creativas que la tarjeta de regalo estándar que de otro modo habría elegido. ChatGPT puede ser un robot sin emociones, pero ciertamente hace un gran trabajo al agregar un toque de personalización al proceso de entrega de regalos.

2. “¿Qué regalo puedo dar que solucione [specific problem]?”

(Crédito de la imagen: futuro)

Si alguna vez quisiste hacer un regalo práctico sin ser aburrido, este mensaje cambiará las reglas del juego. Por ejemplo, cuando le conté a ChatGPT que mis hijos pasaban demasiado tiempo frente a la pantalla, me recomendó muchas opciones creativas para sacarlos al aire libre, incluido un scooter eléctrico e incluso binoculares.

A veces, con todas las ofertas e ideas a cada paso, es difícil saber qué comprar exactamente. Recurrir a ChatGPT para obtener obsequios que resuelvan un problema puede marcar la diferencia. ChatGPT tiene infinitas formas de buscar, lo que lo convierte en un punto de inflexión para aquellos de nosotros atrapados en el ajetreo de las vacaciones.

En este caso, sacar a los niños afuera es más bien un regalo para mí, pero en la mayoría de los casos, dar un regalo que resuelve un problema real para alguien demuestra que has estado prestando atención y que siempre eres apreciado.

3. “¿En qué ideas de regalos se inspiran?” [specific memory or shared experience]?”

(Crédito de la imagen: futuro)

Este mensaje me ayuda a aprovechar el lado emocional de dar regalos al conectar el presente con un momento especial. Cuando mencioné un viaje que mi hermana y yo hicimos a París, ChatGPT sugirió un mapa enmarcado de la ciudad, utensilios de cocina para repostería francesa, que también inspiraron la idea de una nueva cafetera.

Recurrir a ChatGPT en realidad generó otras ideas, como álbumes de recortes, accesorios de moda y un diario para usar en nuestro próximo viaje. Estas ideas convirtieron el regalo en más que un objeto, se convirtió en un símbolo de nuestro vínculo, que es sumamente especial.

4. “¿Cuáles son algunas ideas de regalos asequibles pero significativas para [relation or age group]?”

(Crédito de la imagen: futuro)

Seamos realistas: los presupuestos importan. Este mensaje ha sido invaluable para encontrar obsequios bien pensados ​​que no cuesten mucho dinero. Tengo sobrinas trillizas idénticas que ahora son preadolescentes y rápidamente se vuelven más individuales que nunca. Cada uno tiene su propio gusto y personalidad personal a pesar de verse exactamente iguales.

Cuando les pedí ideas de regalos asequibles, ChatGPT sugirió una combinación de diversión y originalidad, creativa y personal, incluido un rompecabezas personalizado y kits de aventuras de bricolaje. Me encantó la idea de los kits de aventuras de bricolaje empaquetados en una caja decorativa, que parecía profundamente personal pero costaba muy poco.

Este mensaje es especialmente bueno para familiares o conocidos cuando mantenerse dentro del presupuesto es una prioridad absoluta. Lo probé con profesores, conductores de autobuses y entrenadores y obtuve resultados igualmente inspiradores.

5. “¿Cuál es una forma creativa de empaquetar un regalo para alguien que ama?” [theme or hobby]?”

(Crédito de la imagen: futuro)

La presentación importa y este mensaje ha hecho que incluso los obsequios más simples parezcan extraordinarios. ChatGPT sugirió una vez envolver un libro de cocina en un paño de cocina a cuadros y atarlo con cordel para un amigo al que le encanta cocinar.

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