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El próximo modelo de OpenAI plantea preguntas sobre los avances de la IA que se topan con un muro

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  • El próximo modelo de OpenAI está mostrando un ritmo de mejora más lento, según The Information.
  • Ha provocado un debate en Silicon Valley sobre si los modelos de IA están alcanzando un nivel de rendimiento.
  • El auge de la IA ha avanzado a buen ritmo porque los nuevos lanzamientos han sorprendido a los usuarios con enormes avances en el rendimiento.

El próximo modelo emblemático de inteligencia artificial de OpenAI está mostrando mejoras menores en comparación con iteraciones anteriores, según The Information, en una señal de que la floreciente industria de la IA generativa puede estar acercándose a una meseta.

El próximo modelo del fabricante de ChatGPT, Orion, solo mostró una mejora moderada con respecto al GPT-4, según algunos empleados que lo usaron o probaron, informó The Information. El salto en Orion ha sido menor que el dado de GPT-3 a GPT-4, especialmente en tareas de codificación, añade el informe.

Reaviva el debate sobre la viabilidad de desarrollar modelos e IA cada vez más avanzados Leyes de escala: las reglas teóricas sobre cómo mejoran los modelos.

Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI publicado en X en febrero que “las leyes de escala las decide Dios; las constantes las determinan los miembros del personal técnico”.

Las “leyes” citadas por Altman sugieren que los modelos de IA se vuelven más inteligentes a medida que aumentan su tamaño y obtienen acceso a más datos y potencia informática.

Es posible que Altman todavía suscriba la opinión de que una fórmula predeterminada decide qué tan inteligente puede ser la IA, pero el informe de The Information muestra que el personal técnico está cuestionando esas leyes en medio de un feroz debate en Silicon Valley sobre la creciente evidencia de que los modelos líderes están chocando contra un muro de rendimiento.

OpenAI no respondió de inmediato a una solicitud de comentarios de Business Insider.

¿Las leyes de escalamiento han llegado a un callejón sin salida?

Si bien la capacitación de Orion aún no se ha completado, OpenAI ha recurrido a medidas adicionales para mejorar el rendimiento, como incorporar mejoras posteriores a la capacitación basadas en comentarios humanos, dijo The Information.

El modelo, presentado por primera vez hace un año, aún podría experimentar mejoras dramáticas antes de su lanzamiento. Pero es una señal de que las generaciones futuras de modelos de IA que han ayudado a las empresas a recaudar miles de millones de dólares y obtener valoraciones elevadas pueden parecer menos impresionantes con cada nueva iteración.

Hay dos razones principales por las que esto podría suceder.


Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI.

El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, cree firmemente en las “leyes de escala”.

Andrew Caballero-Reynolds/AFP/Getty Images



Los datos, un elemento vital de la ecuación de la ley de escala, han sido más difíciles de conseguir ya que las empresas han agotado rápidamente los datos disponibles en línea.

Han recopilado grandes cantidades de datos creados por humanos (incluidos textos, videos, artículos de investigación y novelas) para entrenar los modelos detrás de sus herramientas y funciones de inteligencia artificial, pero el suministro es limitado. La empresa de investigación Epoch AI predijo en junio que las empresas podrían agotar los datos textuales utilizables para 2028. Las empresas están tratando de superar las limitaciones recurriendo a datos sintéticos generados por la propia IA, pero eso también conlleva problemas.

“Para preguntas de conocimiento general, se podría argumentar que por ahora estamos viendo una meseta en el desempeño de los LLM”, dijo a The Information Ion Stoica, cofundador y presidente de la firma de software empresarial Databricks, y agregó que “datos factuales” Es más útil que los datos sintéticos.

La potencia informática, el otro factor que históricamente ha impulsado el rendimiento de la IA, tampoco es ilimitada. En un AMA de Reddit el mes pasado, Altman reconoció que su empresa enfrenta “muchas limitaciones y decisiones difíciles” sobre la asignación de sus recursos informáticos.

No es de extrañar que algunos expertos de la industria hayan comenzado a notar que los nuevos modelos de IA lanzados este año, así como los futuros, muestran evidencia de producir saltos más pequeños en el rendimiento que sus predecesores.

‘Rendimientos decrecientes’

Gary Marcus, profesor emérito de la Universidad de Nueva York y crítico abierto de la actual exageración de la IA, sostiene que el desarrollo de la IA está destinado a chocar contra una pared. Ha expresado claramente que muestra signos de “rendimientos decrecientes” y reaccionó a los informes de The Information con una publicación de Substack titulada “CONFIRMADO: Los LLM de hecho han alcanzado un punto de rendimiento decreciente”.

Cuando Anthropic, rival de OpenAI, lanzó su modelo Claude 3.5 en junio, Marcus descartó una publicación X que mostraba el rendimiento de Claude 3.5 con mejoras marginales sobre sus competidores en áreas como razonamiento a nivel de posgrado, código y matemáticas multilingües. Dijo que estaba en “el mismo estadio que muchos otros”.

El mercado de la IA ha gastado miles de millones de dólares tratando de derrotar a la competencia, sólo para lograr evidencia de “convergencia, en lugar de un crecimiento exponencial continuo”, dijo Marcus.

Ilya Sutskever, cofundador de OpenAI y ahora Safe Superintelligence, ha sugerido una idea similar. El lunes y siguiendo el reportaje de The Information, dijo a Reuters que los resultados de ampliar la capacitación previa se habían estancado, y agregó: “Ampliar lo correcto es más importante ahora que nunca”.

La industria de la IA seguirá buscando formas de generar grandes saltos en el rendimiento. El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, ha predicho que las ejecuciones de entrenamiento de modelos de IA entrarán en una nueva era el próximo año, en la que podrían costar 100 mil millones de dólares. Altman ha dicho anteriormente que entrenar ChatGPT-4 costó más de 100 millones de dólares. Queda por ver qué tan inteligente podría llegar a ser un modelo de IA cuando se le dedica tanto capital.

Optimismo en aumento

Otros líderes de Silicon Valley, incluido Altman, siguen siendo públicamente optimistas sobre el potencial de escalamiento actual de la IA. En julio, el director de tecnología de Microsoft, Kevin Scott, descartó las preocupaciones de que el progreso de la IA se hubiera estancado. “A pesar de lo que piensan otras personas, no estamos en rendimientos marginales decrecientes en la ampliación”, dijo Scott durante una entrevista con el podcast Training Data de Sequoia Capital.

También podría haber estrategias para hacer que los modelos de IA sean más inteligentes mejorando la parte de inferencia del desarrollo. La inferencia es el trabajo realizado para refinar los resultados de la IA una vez que han sido entrenados, utilizando datos que no se han visto antes.

El modelo OpenAI lanzado en septiembre, llamado OpenAI o1, se centró más en mejoras de inferencia. Logró superar a sus predecesores en tareas complejas, logrando un nivel de inteligencia similar al Ph.D. estudiantes en tareas de referencia en física, química y biología, según OpenAI.

Aún así, está claro que, al igual que Altman, gran parte de la industria sigue firme en su convicción de que las leyes de escala son el motor del rendimiento de la IA. Si los modelos futuros no convencen, cabe esperar una reevaluación del auge actual.

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Deepseek vs. chatgpt: 5 preguntas que pusieron a prueba estos chatbots de IA

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Deepseek, el nuevo chatbot de IA de China, tiene la comunidad tecnológica tambaleándose, pero ¿está a la altura de la exageración?

La mayor parte del Hoopla se aplica a las empresas. Para ellos, Deepseek parece ser mucho más barato, que atribuye a un cálculo más eficiente y menos intensivo en energía. Deepseek también afirma que su modelo R1 realiza “en par” con el modelo GPT-O1 avanzado de Opensei, que puede seguir una “cadena de pensamiento”. Finalmente, es de código abierto, lo que significa que cualquier persona con las habilidades adecuadas puede usarlo.

Pero, ¿qué pasa con el uso casual y diario? ¿Deberíamos comenzar a usar Deepseek en lugar de chatgpt? Probé ambos chatbots con las versiones gratuitas, disponibles ahora en chat.openai.com y chat.eepseek.com.

A continuación se muestran las preguntas que hice y cómo respondió cada chatbot. En general, ambos ofrecieron respuestas casi idénticas con solo diferencias menores en la presentación y las fuentes citadas. Pero Deepseek tiene una gran ventaja: sin límite de mensajería. Puedes chatear con él todo el día, mientras que en ChatGPT, golpearás una pared (generalmente un poco antes de lo que quieras) y se te pedirá que actualice. Eso es probable porque los costos del centro de datos de ChatGPT son bastante altos.

Las personas centradas en la privacidad aún pueden preferir seguir con ChatGPT. Al igual que Tiktok, Deepseek es una compañía con sede en China que está obligada a compartir sus datos con el gobierno chino si se pregunta, como Cableado notas. También hay informes sobre X sobre Deepseek que sirve información engañosa o falsa sobre los temas que China consideraría controvertido, incluidos Taiwán, los Uguhurs y Tiananmen Square, que es consistente con la forma en que se acerca al acceso a Internet en el país. Aún así, la FTC también está investigando los problemas de privacidad de datos de ChatGPT, así que elija su veneno.


Pregunta 1: Conocimiento de noticias

Ganador: Deepseek

Para mi primera pregunta, probé las habilidades de eventos actuales de los Chatbots: “¿Cuál es el objetivo del proyecto Stargate AI de $ 500 mil millones del presidente Trump, anunciado en enero de 2025?”

Cuando le pregunto a Deepseek, me aseguré de presionar el botón “Buscar” en la parte inferior del cuadro de texto, que surfe de la web. Si no presiona esto, la respuesta solo aumentará el límite de los datos de capacitación en octubre de 2023. Esto es un poco molesto, y ya no tiene que hacerlo en ChatGPT (las versiones tempranas también tenían un corte de datos).

Ambos chatbots dieron respuestas casi idénticas, pero Deepseek me impresionó con una larga lista de 41 fuentes sobre el tema en las que podría hacer clic para obtener más información.

(Crédito: Deepseek)

Chatgpt citó menos fuentes en línea, solo AP News, Wikipedia y ABC News. Al final, enumeró tres artículos recientes, pero solo uno tenía “Stargate” en el tema. Los otros dos estaban sobre Deepseek, que se sentía fuera de los límites de mi pregunta. ChatGPT probablemente los incluyó para estar lo más actualizado posible porque el artículo menciona a Deepseek.

Respuesta de chatgpt stargate

(Crédito: CHATGPT)


Pregunta 2: Calcule un pago mensual de la hipoteca

Ganador: empate

“Calcule el pago mensual de la hipoteca en una casa que cuesta $ 1,500,000, con un 20% de descuento, ubicado en Brooklyn, Nueva York”, pregunté a continuación.

Ambos tardaron el mismo tiempo en responder, unos 10-15 segundos algo largos, ya que una descripción detallada de sus metodologías se derramó en la pantalla. Al final, ChatGPT estimó $ 9,197/mes, y Deepseek pensó que sería $ 9,763/mes, o alrededor de $ 600 más.

Sus enfoques fueron prácticamente idénticos pero con números diferentes. ChatGPT asumió una tasa de interés del 6.5% en un préstamo a 30 años, y Deepseek usó 7.5%. (El promedio actual, según Google, se encuentra entre el 7%). Deepseek también agregó $ 300 adicionales al seguro estimado del propietario. Ambos decidieron no incluir tarifas de HOA, pero dijeron que podrían si quisiera.

Cálculos de hipoteca de Deepseek

(Crédito: Deepseek)

Una búsqueda de Zillow devuelve muchas propiedades en Brooklyn que figura por $ 1,500,000, con hipotecas que rondan los $ 9,300/mes. Eso está más cerca de la estimación de Chatgpt que Deepseek. Pero Zillow estimó una propiedad de alrededor de $ 10,000/mes, más cerca de la estimación de Deepseek. Por supuesto, todo depende de la parte específica de Brooklyn y el tipo de hogar (condominio, unifamiliar, multifamiliar), lo que afecta los impuestos y la tasa de préstamos.

Al final, ambos produjeron resultados muy similares que podrían modificarse fácilmente si tuviera más números refinados para enchufar una propiedad específica.


Pregunta 3: Escribe un poema

Ganador: chatgpt

Los modelos de idiomas grandes son conocidos por su mando sobre el lenguaje, así que a continuación, configuré una competencia de poemas usando el aviso: “Escribe un poema sobre el pánico de nosotros sobre la competencia de IA china”.

ChatGPT tituló su trabajo “The Algorithms Race” y dividió 158 palabras en seis estrofas. Recordó el contexto de mi pregunta de noticias y hizo referencia a Deepseek y Stargate. Concluyó que el este y el oeste necesitan trabajar juntos “para ejercer este poder, no dividir, sino guiar el futuro, uno al lado del otro”. Qué agradable (e improbable).

En los pasillos sombreados donde los códigos se alinean,

Un concurso se realiza, una pendiente empinada.

Los susurros se elevan, un zumbido, un estruendo

La IA de China, listo para ganar.

Una chispa se enciende en el piso de Wall Street,

Una sobretensión de la venta, una guerra del mercado.

Los titulares gritan: “¡Un poderoso salto!”

El poema de Deepseek, “La carrera debajo del cielo de silicio”, fue un poco más largo que el de Chatgpt, con 224 palabras y ocho estrofas. Sin embargo, bordeaba sin sentido, con referencias a dragones, águilas y un oscuro “reino medio”. Así que lo intenté nuevamente, esta vez presionando DeepThink (R1), la alternancia que hace que el chatbot sea similar al GPT-O1 de OpenAi y presenta una “cadena de pensamiento.

Deepseek Toggle para DeepThink (R1)

(Crédito: Deepseek)

Esta vez, Deepseek primero “pensó” durante 12 segundos, devolviendo 10 párrafos cortos en escritura gris que psicoanalizó lo que estaba buscando y por qué pedí un poema nuevamente. Decía: “Ahora, están preguntando de nuevo, tal vez quieran una toma diferente o una versión revisada”.

Recomendado por nuestros editores

poema de tortillo profundo

(Crédito: Deepseek)

Luego analizó diferentes facetas de la tarea como si hablara consigo misma. Pensó que tal vez me gustaría menos dragones y águilas y más ejemplos de nuevas tecnologías además de la IA. Mapeó su enfoque para comenzar con el dominio histórico de los Estados Unidos y “luego presentar la creciente competencia de China”. Finalmente, se recordó a “evitar los estereotipos” y las sensibilidades culturales.

Después de “pensar”, Deepseek escupió un poema algo mejorado con un final más siniestro e intrigante.

Las viejas torres de Nueva York, llenas de orgullo de Silicon,

planos de embrague deshilachados por las mareas que no pueden montar.

“¡Defensa! ¡Economía! El plomo se está deslizando rápidamente … “

El pánico florece en salas de juntas, vasto y vasto.

Susurran cuántica, 5G, guerras autónomas,

Mientras los firewalls se rompen en núcleos en ángulo extranjero.

Fue una mejora en el último intento, pero todavía pensé que estaba un poco excesivo, y preferí Chatgpt. Tampoco está ganando ningún premio.


Pregunta 4: Crea una tabla

Ganador: chatgpt

“Cree una tabla con los países G10, su PIB anual, las principales exportaciones, las principales importaciones y la población actual”, le pregunté a los chatbots a continuación.

Ambos escupen cuadrículas casi idénticas, con solo números ligeramente diferentes. La respuesta de ChatGPT incluyó una larga lista de enlaces para verificar los hechos. También me dijo que el G10 contiene 11 países, a pesar de su nombre. Por estas dos razones, ChatGPT tenía una ligera ventaja sobre Deepseek, a pesar de que el contenido de las tablas era casi el mismo.

Ambos también tenían un gran inconveniente: no fueron fáciles de copiar y pegar. Los datos se sintieron atrapados en la interfaz de usuario, y para ponerlo en las hojas de Google o Microsoft Excel, debe mover cada pieza de texto uno por uno. Google Gemini, por ejemplo, habría incluido un enlace dentro del chatbot para exportar a las hojas de Google.

Chatgpt crea una mesa

(Crédito: CHATGPT)


Pregunta 5: Resolver un acertijo

Ganador: Deepseek (por la razón equivocada)

Para la pregunta final, quería algo que pudiera diferenciar estos chatbots muy similares. ¿Qué pasa con un acertijo?

Encontré una lista de acertijos y alimenté los primeros cinco a ambos chatbots, comenzando con Deepseek. Los acudió a todos. Cuando comencé a alimentarlos para chatgpt, también los hizo correctos, pero luego maximicé la cantidad de mensajes que podía enviar en el plan gratuito. Aunque esto no es lo que originalmente estaba probando, podría ser una razón para usar Deepseek u otro chatbot como Claude o Gemini, para el caso.

presione chatgpt max

(Crédito: CHATGPT)

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Sobre Emily Forlini

Reportero senior

Emily Forlini

Soy el experto en PCMAG para todo lo relacionado con los vehículos eléctricos y la IA. He escrito cientos de artículos sobre estos temas, incluidas las revisiones de productos, las noticias diarias, las entrevistas de CEO y las características profundamente reportadas. También cubro otros temas dentro de la industria tecnológica, manteniendo un pulso sobre qué tecnologías están bajando por la tubería que podría dar forma a la forma en que vivimos y trabajamos.

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Operai debuts Operator, un agente de IA con aplicaciones de comercio electrónico

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Los minoristas en línea serán algunos de los primeros socios como OpenAI presenta al operador, su agente de inteligencia artificial (IA) diseñada para manejar tareas basadas en la web, incluido el comercio electrónico, en nombre de los usuarios. Los ejemplos de esas tareas incluyen productos de navegación, compras y pedidos.

Lanzado en una vista previa temprana para ciertos usuarios de los EE. UU., El operador es la primera herramienta oficial de “AI de Agente” de OpenAI. A diferencia de los chatbots que solo proporcionan respuestas, el operador actúa como un asistente virtual. Sus habilidades incluyen hacer clic, desplazarse y escribir para completar tareas en línea con una entrada mínima del usuario.

Para probar la herramienta en escenarios del mundo real, OpenAI dijo que se está asociando con grandes marcas de comercio electrónico, incluidas eBay, Instacart y Etsy. En estos escenarios, los usuarios solicitarían al operador que ordenara comestibles, encuentre un regalo o reserve un boleto en el sitio web de un socio. Si es necesario, los usuarios pueden intervenir en cualquier momento para ajustar un pedido o hacer ajustes, según OpenAI.

¿Cómo funciona el operador de OpenAI en contextos de comercio electrónico?

“El operador transforma la IA de una herramienta pasiva a un participante activo en el ecosistema digital”, escribió Operai en una publicación de blog anunciando la herramienta. “Redacción de las tareas para los usuarios y traerá los beneficios de los agentes a las empresas que desean experiencias innovadoras de los clientes y desean tasas de conversión más altas”.

El uso del operador es similar a ChatGPT. Los usuarios pueden iniciar sesión en operador.chatgpt.com. Luego, se les solicita que escriban la tarea que desean realizarse, como “ordenar comestibles” o “encontrar un hotel para mi viaje”. A partir de ahí, el operador lanza su propio navegador web virtual en la nube para completar la tarea.

La alimentación de la herramienta es el nuevo modelo de agente de uso informático (CUA) de OpenAI. La tecnología AI está capacitada para trabajar con interfaces gráficas de usuarios, permitiendo al operador “ver” sitios web e interactuar haciendo clic en botones, completando formularios y navegando por menús, según OpenAI.

Interacción humana con el operador

Además, el operador permite a los usuarios guardar flujos de trabajo, esencialmente, instrucciones paso a paso para las tareas que realizan a menudo. Por ejemplo, los usuarios tienen la opción de crear una solicitud personalizada para reordenar elementos específicos en Instacart. Alternativamente, podrían reservar vuelos en una aerolínea específica. Operai dijo que el operador también maneja múltiples tareas a la vez, como “ordenar una taza de esmalte personalizada en Etsy mientras reserva un campamento en Hipcamp”.

Aún así, hay momentos en que todavía se requiere la entrada humana. Por ejemplo, los usuarios deben ingresar manualmente información confidencial, como los detalles de pago o inicio de sesión, dijo OpenAI.

Actualmente, el operador se encuentra en una “vista previa de investigación” limitada y solo está disponible para los usuarios de EE. UU. Suscritos al plan Pro de $ 200 a mes de Openi. A medida que refina la herramienta en función de los comentarios, Openai dijo que planea expandir el operador a otros planes pagados, países y, finalmente, la versión gratuita de ChatGPT.

“Todavía tenemos mucho trabajo que hacer para mejorarlo, pero realmente queremos ponerlo en manos de las personas”, dijo el CEO de Openi, Sam Altman, durante una demostración de transmisión en vivo de la tecnología. “También tendremos más agentes para lanzar en las próximas semanas y meses”.

Las asociaciones minoristas traen casos de uso del mundo real al operador

Para mostrar el potencial del operador, Operai se ha asociado con las principales compañías como eBay, Etsy e Instacart.

Rangos de eBay No. 6, y Etsy es el número 20 en la base de datos global de mercados en línea de Commerce 360. La base de datos clasifica los 100 mercados más grandes de este tipo por valor de mercancía bruta de terceros (GMV).

Para Instacart, el operador puede hacer que las compras de comestibles sean más rápidas y simples. En una demostración durante la transmisión en vivo, un usuario subió una foto de una lista de comestibles escritas a mano. El operador luego tomó la lista, construyó el pedido y programó la entrega.

“El operador de Openi es un avance tecnológico que hace que los procesos como ordenar comestibles sean increíblemente fáciles”, dijo Daniel Danker, director de productos de Instacart, en un comunicado.

Mientras tanto, Etsy dijo que ve al operador como una forma para que los compradores encuentren más rápidamente artículos únicos de sus millones de pequeños vendedores. “En un mundo cada vez más automatizado, Etsy se centra en implementar la IA de manera que mejore la conexión humana en el corazón de nuestro mercado”, compartió la compañía en una publicación de LinkedIn.

En eBay, la colaboración con OpenAI es un paso importante en la estrategia de IA de la plataforma, escribió Nitzan Mekel-Bobrov, director de IA de eBay, en una publicación de blog corporativo.

“Nuestra colaboración con OpenAI presentará un nuevo paradigma de descubrimiento y compras en línea”, dijo, y agregó que el operador puede dirigir a los usuarios a eBay para encontrar artículos únicos. “Anticipamos que a través de esta colaboración, ampliaremos el alcance de nuestros vendedores, dando a más exposición a los compradores al inventario único de eBay”, dijo.

Seguridad, privacidad y desafíos

Openai reconoció los riesgos involucrados en la creación de una herramienta de IA que puede actuar en nombre de alguien.

Para abordar las preocupaciones de seguridad, compartió algunas salvaguardas que ha incorporado al operador:

  • Modo de adquisición: Los usuarios deben ingresar información confidencial, como los detalles de pago, ellos mismos. El operador no guarda estos datos, dijo.
  • Pasos de aprobación: La IA se detiene para la confirmación del usuario antes de completar acciones importantes, como colocar pedidos.
  • Límites de tarea: El operador está capacitado para rechazar tareas riesgosas, como la gestión de cuentas bancarias.
  • Monitoreo en tiempo real: En sitios confidenciales como correo electrónico o servicios financieros, el operador requiere una estrecha supervisión de sus acciones, lo que permite a los usuarios captar directamente cualquier error.

El operador también incluye herramientas de privacidad. Por ejemplo, tendrá la capacidad de eliminar el historial de navegación, borrar los inicios de sesión guardados y optar por no participar en el intercambio de datos. Operai dice que actualiza continuamente sus salvaguardas para evitar el mal uso y garantizar la seguridad del usuario.

Dicho esto, el operador aún no es perfecto. Lucha con tareas más complejas, como la gestión de calendarios o la creación de presentaciones de diapositivas, dijo Openai.

A largo plazo, Operai espera ofrecer su modelo de agente de uso de la computadora a los desarrolladores a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API). Esto permitiría a las empresas construir sus propios agentes con IA para diferentes tareas.

El operador ingresa a la creciente carrera de agentes de IA

El operador está entrando en un campo lleno de gente donde los gigantes tecnológicos ya están construyendo agentes de IA similares.

Empresas, incluidas Google y Salesforce, han lanzado sus propias herramientas de agente. Se comercializan para manejar tareas, como responder las preguntas de los clientes, programar citas y completar formularios. Bytedance, la empresa matriz de Tiktok, también ingresó a la refriega en enero con su agente de IA de código abierto, UI-Tars. Su agente realiza tareas paso a paso similares a lo que el operador está diseñado para hacer.

En el sector minorista, Nvidia presentó recientemente su plan de IA para asistentes de compras. El flujo de trabajo de referencia de IA generativo ayuda a los desarrolladores a construir asistentes digitales de IA que trabajan junto con los trabajadores humanos. Los asistentes pueden procesar el texto y las indicaciones de imagen. También pueden buscar múltiples artículos a la vez y responder preguntas como si un producto es impermeable, dijo Nvidia.

“Los agentes de IA con capacidades avanzadas como estas están diseñados para mejorar las experiencias del cliente, generar tasas de conversión más altas, más bajas tasas de retorno del producto y aumentar el tamaño promedio de los pedidos a través de sugerencias altamente inteligentes y personalizadas de productos o actualizaciones complementarias”, dijo Nvidia.

Mientras tanto, Mekel-Bobrov de eBay dijo que la evolución de los grandes modelos de idiomas a los sistemas de agente está “sucediendo más rápido de lo que la mayoría de nosotros habría predicho hace solo un año”. Él cree que las interacciones basadas en agentes probablemente “jugarán un papel importante en el futuro del comercio electrónico en los próximos años y de la economía digital en general”.

“Este es solo el comienzo”, dijo Mekel-Bobrov. “A medida que continuamos evolucionando nuestras capacidades de agentes de IA internos y profundizamos nuestras asociaciones estratégicas, estamos aprendiendo cómo estas tecnologías pueden capacitar mejor a los compradores para descubrir más de las cosas que aman y permitir a los vendedores hacer crecer sus negocios con éxito”.

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