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Google Gemini 2.0 Flash lleva el poder de Python a los analistas de negocios
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Cualquiera que haya tenido un trabajo que requiera una gran cantidad de análisis le dirá que cualquier ganancia de velocidad que pueda encontrar es como recuperar 30, 60 o 90 minutos adicionales de su día.
Las herramientas de automatización, en general, y las herramientas de inteligencia artificial en particular, pueden ayudar a los analistas de negocios que necesitan procesar cantidades masivas de datos y comunicarlos de manera sucinta.
De hecho, un análisis reciente de Gartner, “Una estrategia basada en la IA conduce a rendimientos crecientes”, afirma que las empresas más avanzadas dependen de la IA para aumentar la precisión, la velocidad y la escala del trabajo analítico para impulsar tres objetivos centrales: crecimiento empresarial, atención al cliente. éxito y rentabilidad, siendo la inteligencia competitiva fundamental para cada uno de ellos.
El recién lanzado Gemini 2.0 Flash de Google proporciona a los analistas de negocios mayor velocidad y flexibilidad en la definición de secuencias de comandos Python para análisis complejos, brindándoles un control más preciso sobre los resultados que generan.
Google afirma que Gemini 2.0 Flash se basa en el éxito de 1.5 Flash, su modelo más adoptado hasta ahora por los desarrolladores.
Gemini 2.0 Flash supera a 1.5 Pro en puntos de referencia clave y ofrece el doble de velocidad, según Google. Flash 2.0 también admite entradas multimodales, incluidas imágenes, vídeo y audio, así como salidas multimodales, incluidas imágenes generadas de forma nativa mezcladas con texto y audio multilingüe de texto a voz (TTS) orientable. También puede llamar de forma nativa a herramientas como la Búsqueda de Google, ejecución de código y funciones de terceros definidas por el usuario.
Tomando Gemini 2.0 Flash para una prueba de manejo
VentureBeat le dio a Gemini 2.0 Flash una serie de solicitudes de secuencias de comandos Python cada vez más complejas para probar su velocidad, exactitud y precisión al abordar los matices del mercado de la ciberseguridad.
Al utilizar Google AI Studio para acceder al modelo, VentureBeat comenzó con solicitudes de secuencias de comandos simples y pasó a otras más complejas centradas en el mercado de la ciberseguridad.
Lo que se nota inmediatamente sobre las secuencias de comandos Python con Gemini 2.0 Flash es lo rápido que es, casi instantáneo, al proporcionar secuencias de comandos Python en segundos. Es notablemente más rápido que 1.5 Pro, Claude y ChatGPT cuando maneja indicaciones cada vez más complejas.
VentureBeat le pidió a Gemini 2.0 Flash que realizara una tarea típica que se le pediría a un analista empresarial o de mercado, que consiste en crear una matriz que compare una serie de proveedores y analizar cómo se utiliza la IA en los productos de cada empresa.
Los analistas a menudo tienen que crear tablas rápidamente en respuesta a solicitudes de ventas, marketing o planificación estratégica y, por lo general, necesitan incluir ventajas o conocimientos únicos sobre cada empresa. Hacer esto manualmente puede llevar horas e incluso días, según la experiencia y el conocimiento del analista.
VentureBeat quería que la solicitud inmediata fuera realista al hacer que el script abarcara un análisis de 13 proveedores y también proporcionara información sobre cómo la IA ayuda a los proveedores XDR enumerados a manejar datos de telemetría. Como es el caso con muchas solicitudes que reciben los analistas, VentureBeat le pidió a Python que generara un archivo Excel con los resultados.
Aquí está el mensaje que le dimos a Gemini 2.0 Flash para que se ejecutara:
Escriba un script de Python para analizar los siguientes proveedores de ciberseguridad que tienen IA integrada en su plataforma XDR y cree una tabla que muestre en qué se diferencian entre sí en la implementación de IA. Haga que la primera columna sea el nombre de la empresa, la segunda columna los productos de la empresa que tienen IA integrada, la tercera columna sea lo que los hace únicos y la cuarta columna sea cómo la IA ayuda a manejar los datos de telemetría de sus plataformas XDR en detalle con un ejemplo. . No hagas web scraping. Genere un archivo de Excel del resultado y formatee el texto en el archivo de Excel para que no contenga corchetes ({}), comillas (‘) ni código HTML para mejorar la legibilidad. Nombra el archivo de Excel. Prueba de destello de Géminis 2.
Cato Networks, Cisco, CrowdStrike, Elastic Security XDR, Fortinet, Google Cloud (Mandiant Advantage XDR), Microsoft (Microsoft 365 Defender XDR), Palo Alto Networks, SentinelOne, Sophos, Symantec, Trellix, VMware Carbon Black Cloud XDR
Utilizando Google AI Studio, VentureBeat creó la siguiente solicitud de scripting Python de comparación de proveedores XDR impulsada por IA, con código Python producido en segundos:
A continuación, VentureBeat guardó el código y lo cargó en Google Colab. El objetivo al hacer esto era ver qué tan libre de errores estaba el código Python fuera de Google AI Studio y también medir su velocidad de compilación. El código se ejecutó perfectamente sin errores y produjo el archivo de Microsoft Excel Gemini_2_flash_test.xlsx.
Los resultados hablan por sí solos.
En cuestión de segundos, el script se ejecutó y Colab no detectó errores. También proporcionó un mensaje al final del script indicando que el archivo de Excel estaba listo.
VentureBeat descargó el archivo de Excel y descubrió que se había terminado en menos de dos segundos. La siguiente es una vista formateada de la tabla de Excel donde se entregó el script de Python.
El tiempo total necesario para crear esta tabla fue de menos de 4 minutos, desde enviar el mensaje, obtener el script de Python, ejecutarlo en Colab, descargar el archivo de Excel y realizar un formateo rápido.
Un argumento convincente para utilizar la IA en tareas monótonas
Para los muchos profesionales que han trabajado en una variedad de roles empresariales, competitivos y de analista de mercado en sus carreras, la IA es el multiplicador de fuerza que han estado buscando para recortar horas de tareas repetitivas y monótonas.
Los analistas, por naturaleza, tienen un alto grado de curiosidad intelectual. Liberar la IA en las partes más mundanas y repetitivas de sus trabajos y equiparlos para crear las comparaciones y matrices que a menudo se les pide que desarrollen rápidamente es un poderoso impulso para la productividad de todo un equipo.
Los gerentes y líderes de equipos de negocios, análisis competitivo y marketing deben considerar cómo los rápidos avances en los modelos, incluido Gemini 2.0 Flash de Google, pueden ayudar a sus equipos a controlar las crecientes cargas de trabajo. Ayudar a aliviar esa carga brindará a los analistas la oportunidad de hacer lo que disfrutan y hacen mejor, que es utilizar su intuición, inteligencia y conocimiento para generar ideas excepcionalmente valiosas.
