La “caída del micrófono” en las noticias de búsqueda en línea se produjo en julio pasado. OpenAI creó una lista de espera para la versión beta de SearchGPT, su motor de búsqueda destinado a desafiar al panteón de motores de búsqueda, a saber, Duck Duck Go, Yahoo, Bing y, por supuesto, Google.
OpenAI había guardado silencio durante meses sobre SearchGPT desde el lanzamiento de la versión beta. Los indicios de un silencio roto se produjeron cuando PressGazette informó sobre un comentario de Varun Shetty, jefe de asociaciones de medios de OpenAI. El comentario se hizo durante una conferencia de editores de noticias. Shetty mencionó que SearchGPT se lanzará antes de fin de año.
Luego llegó Halloween, que se convirtió en la verdadera “caída del micrófono”. OpenAI sorprendió a los especialistas en marketing con el lanzamiento de búsquedas de ChatGPT antes de un rumor de lanzamiento en 2025. OpenAI lanzó oficialmente ChatGPT Search unos cuatro meses después del lanzamiento del prototipo SearchGPT.
¿La gran pregunta ahora? Cómo los especialistas en marketing y creadores de contenido planifican sus objetivos de búsqueda para 2025 teniendo en cuenta las tácticas de IA. Muchas estrategias de IA implican la consolidación de la información una vez encontrada en lugar de la consolidación durante el proceso de búsqueda en sí. ChatGPT Search lleva ese proceso completamente a la búsqueda.
Si el interés en ChatGPT Search despega, ¿cómo deberían los especialistas en marketing preparar sus estrategias de búsqueda con este potente entrante de IA?
El algoritmo de búsqueda ChatGPT está diseñado para evaluar las páginas en línea con respecto a lo que preguntan los textos emergentes. Al igual que otras soluciones de inteligencia artificial, ChatGPT elegirá buscar en la web según lo que usted solicite. Es lo que ciertamente ha hecho Google con sus descripciones generales de IA.
La forma en que el algoritmo del motor de búsqueda realiza su búsqueda es el aspecto más interesante de ChatGPT. ChatGPT Search ofrece un botón debajo de la ventana de texto donde el usuario puede elegir buscar manualmente haciendo clic en el icono de búsqueda web. El usuario hace clic en el botón para activar la búsqueda. ChatGPT responde con un breve resumen y enlaces que indican las fuentes en línea en las que se basa la respuesta. Esto difiere de los motores de búsqueda, que devuelven páginas web clasificadas, archivos PDF y otros hipervínculos entre los cuales el usuario debe determinar la información más buscada.
ChatGPT Search también incluye indexación desde el motor de búsqueda Bing. Esto aumenta el valor de Bing en la optimización de motores de búsqueda porque muchas tácticas SEO recientes se centraron en el voluminoso tráfico de búsqueda de Google.
La incorporación de la búsqueda no es del todo nueva para la IA. Desde sus inicios, Gemini ha ofrecido enlaces en algunas de sus referencias, particularmente a algún buscador de Google o YouTube. Por ejemplo, si hago una pregunta simple sobre los videos principales de un producto, como un SUV, Gemini mostrará tres de los videos principales de YouTube, completos con una imagen en miniatura y una descripción.
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La diferencia que introduce ChatGPT es que su búsqueda de IA cita fuentes con mayor frecuencia y las presenta como un panel de citas.
Alison Ver Halen, experta en marketing de contenidos y presidenta de AV Writing Services, exploró ChatGPT Search y me explicó que un panel de citas “le permite no solo ver de dónde obtuvo ChatGPT Search su respuesta, sino también hacer clic para visitar esos sitios web y obtener más información. Hasta ahora, esos clics han sido principalmente para búsquedas de baja intención, lo que tiene sentido si las personas utilizan principalmente ChatGPT Search para búsquedas de baja intención. Si están listos para comprar, pueden usar Google o buscar directamente en una tienda en línea, como Amazon”.
Y también estamos aprendiendo que los consumidores utilizan cada vez más la búsqueda social para realizar compras.
Además de mejorar la relación con Microsoft a través de Bing, OpenAI se ha movido rápidamente para establecer asociaciones y extensiones para ayudar a los usuarios a acceder cómodamente a ChatGPT Search. MacRumors, una reconocida fuente de noticias sobre productos Apple, informó que la aplicación Atajos de Apple agregó una opción “Abrir SearchGPT” a sus otros comandos ChatGPT. Esto permite a los usuarios de iPhone, iPad y Mac encontrar información relevante en línea a través de las capacidades de búsqueda ChatGPT dentro de sus dispositivos.
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ChatGPT Search presenta la búsqueda como un claro llamado a que la IA aproveche la búsqueda; lo hace como una función auxiliar, irónica si la comparamos con la búsqueda por voz o imagen en Google. Esas funciones se activan mediante un icono en el texto.
También revoluciona la experiencia de búsqueda al ofrecer una respuesta en lenguaje natural que sirve como SERP. Hasta ahora, todas las consultas en los motores de búsqueda se han estructurado de la siguiente manera: tienes una ventana de texto donde el usuario escribe algunas palabras para una consulta. Los índices de los motores de búsqueda se centran en qué contenido en línea es relevante para una palabra clave. El resultado son páginas de URL de sitios web clasificadas con descripciones. Todo esto refleja las raíces originales del motor de búsqueda: buscar documentación y clasificar los resultados según su relevancia para la consulta.
La disposición de ChatGPT se adapta a la forma en que las personas buscan información de forma natural.
Con capacidad de búsqueda, las plataformas de inteligencia artificial como ChatGPT Search pueden incorporar el contexto de la búsqueda. El usuario puede proporcionar un párrafo completo como consulta o cargar medios junto con el texto de la consulta. La respuesta a la consulta es un párrafo breve en lugar de los resultados clasificados de un SERP. Además, el usuario puede hacer más preguntas o agregar más detalles de forma natural, otro diferenciador de la búsqueda por IA.
Google ha incorporado diversos aspectos de los beneficios de la IA con su SGE. Sin embargo, como mencioné en mi publicación sobre SGE, Google AI Overviews es una evolución del fragmento de búsqueda en lugar de una revisión de cómo el venerable motor de búsqueda comparte información.
La adopción de la búsqueda mejorada con IA, como ChatGPT Search, introduce una mayor influencia del contenido en línea a partir de las indicaciones y el lenguaje utilizado para controlar la IA subyacente, por lo que los usuarios utilizarán varias técnicas de ingeniería de indicaciones para instruir la optimización, tratando de utilizar el modelo de lenguaje de manera más efectiva. Esto significa que los especialistas en marketing con estrategias de búsqueda deben considerar las heurísticas que los clientes potenciales probablemente utilizarán para descubrir su contenido o responder al contenido presentado.
Los profesionales del marketing ya están imaginando qué tácticas surgirán a partir de las influencias que traerán las indicaciones en línea. Pedí a algunos especialistas en marketing que compartieran sus perspectivas sobre las tácticas de SEO que deberían enfatizarse ahora para garantizar que un agente de IA incorpore un sitio web en su rápida respuesta.
En su cita sobre ChatGPT Search, Ver Halen señaló cómo evolucionaría la investigación de palabras clave. “ChatGPT Search comprende mejor el contexto y el significado detrás de las palabras”, explica Ver Halen, “lo que significa que las búsquedas tendrán más matices. Como resultado, la investigación de palabras clave tendrá que matizarse más”.
“El hecho de que ChatGPT Search permita a las personas hacer preguntas para obtener más información sobre un tema también debería cambiar la forma en que pensamos sobre el contenido que estamos creando. ¿Qué preguntas de seguimiento podrían tener las personas? ¿Cómo podemos responder esas preguntas en este ¿Se necesitarán piezas adicionales para responder todas sus preguntas?
Dale Bernard, fundador y director ejecutivo de Fire&Spark, cree que las marcas deben cambiar.
“Las marcas que han pasado una década publicando contenido de blogs educativos para tener visibilidad en Google deben cambiar a nuevos formatos como comparaciones basadas en datos, contenido visual, videos y herramientas interactivas. … Las descripciones generales de IA de Google brindan a los consumidores respuestas directas a sus preguntas de compra, lo que reduce su necesidad de hacer clic en el sitio web de la marca”.
Sin embargo, algunos especialistas en marketing creen que los planes de estrategia de búsqueda no deberían cambiar drásticamente.
Ivana Taylor, fundadora de DIY Marketers y especializada en consejos de marketing, cree que el lanzamiento de la búsqueda basada en inteligencia artificial obligará a los especialistas en marketing de motores de búsqueda a mejorar la forma en que escriben contenido para el lector.
“Sé que es reconfortante pensar que se puede ‘jugar’ con el sistema”, dijo Taylor, “pero si bien hackear el SEO puede ofrecer resultados a corto plazo, a menudo conduce a soluciones a largo plazo que pocas organizaciones pueden permitirse. Al final , mi recomendación para los especialistas en marketing es continuar centrando sus esfuerzos en investigar el mercado, obtener una comprensión profunda de sus clientes ideales y los resultados deseados, y luego ayudarlos a tomar la mejor decisión para ellos. Estos son principios básicos de marketing que se mantendrán. la prueba del tiempo”.
Bernard también está de acuerdo en que la IA generativa “cambiará la forma en que los consumidores se conectan con las marcas, pero los fundamentos para llegar a una base de clientes objetivo y resonar con ella siguen siendo los mismos”.
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La carrera por reinventar la búsqueda ya ha comenzado. Google sigue siendo el rey de los motores de búsqueda y posee más del 90% del mercado. Sin embargo, se enfrenta a una enorme demanda antimonopolio que provocará una importante alteración de su modelo de negocio.
Pero no descarte a Google. El reciente anuncio de resultados de Google indica que las inversiones en IA en sus operaciones están dando sus frutos. Aunque las ganancias provienen de sus servicios en la nube y de anuncios, Google tiene la oportunidad de reinvertir esas ganancias en sus venerables servicios tecnológicos como la búsqueda.
Otro factor que pesa como señal positiva para Google son las revisiones de mediciones que deben tener los paneles de análisis y SEO. Pasará algún tiempo hasta que estas soluciones tengan en cuenta la búsqueda mejorada por IA, por lo que las mediciones de las herramientas tradicionales relacionadas con la búsqueda seguirán siendo viables por un tiempo.
Aún así, OpenAI también tiene oportunidades. Todas las plataformas de inteligencia artificial han introducido funciones para administrar mensajes, con la adición de herramientas de soporte como el escritorio ChatGPT antes mencionado. Estas características atraerán a los usuarios de los motores de búsqueda, una experiencia que Google ya ha enfrentado compitiendo con los comportamientos de búsqueda que han surgido en Amazon, TikTok y otras plataformas.
En resumen, los especialistas en marketing deben prestar atención al mundo en línea que se desarrollará en 2025 porque el micrófono que cae de plataformas como ChatGPT finalmente conquistará a los consumidores y cambiará la experiencia del cliente relacionada con el dominio de las búsquedas.
ChatGPT Search se diferencia de los motores de búsqueda tradicionales al centrarse en el procesamiento del lenguaje natural y proporcionar resúmenes generados por IA con paneles de citas. A diferencia de la lista clasificada de hipervínculos de Google, ChatGPT Search permite a los usuarios realizar consultas detalladas y recibir respuestas concisas y conversacionales junto con las fuentes citadas. Este enfoque permite una experiencia de búsqueda más contextual y humana, lo que permite a los usuarios refinar sus preguntas y respuestas en tiempo real.
Los especialistas en marketing deben centrarse en una investigación matizada de palabras clave y anticipar la intención del usuario mediante la creación de contenido que responda posibles preguntas de seguimiento. La diversificación de los formatos de contenido (como comparaciones basadas en datos, herramientas interactivas y activos visuales) puede aumentar la visibilidad en las plataformas de IA. Además, comprender la ingeniería rápida y optimizar las consultas conversacionales ayudará a garantizar que los agentes de inteligencia artificial como ChatGPT incluyan su contenido en las respuestas de búsqueda. Hacer hincapié en la claridad, el valor y la participación de los usuarios sigue siendo fundamental.
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Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.
La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).
Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.
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Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.
La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.
Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.
De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.
Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.
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(Foto: Generado por chatgpt)
Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.
Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.
Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.
Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.
Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.
“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.
En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.
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Evento de anuncio GPT-4O de Openai
(Foto: Captura de pantalla)
Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.
Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.
Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.
Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.
El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?
Mientras que la administración del presidente Donald Trump se ha centrado en alejarse de la regulación, liderando a los proveedores de IA como Google y OpenAI quieren que el plan de acción de IA pendiente del gobierno incluya una política federal que se adelantan a los crecientes mosaicos de leyes estatales de IA en los Estados Unidos.
La Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP) solicitó los aportes de las partes interesadas sobre el desarrollo de un plan de acción de IA. Recientemente cerró el período de comentarios públicos, recibiendo más de 8,700 presentaciones. OSTP solicitó a las partes interesadas que describieran las acciones prioritarias para apoyar el dominio de los Estados Unidos de la tecnología de IA sin una regulación excesiva que obstaculice la innovación del sector privado en la IA. Para algunas grandes empresas tecnológicas, abordar las leyes estatales de IA debería ser una de las principales prioridades del gobierno de los Estados Unidos.
Estados Unidos debe adoptar marcos de políticas que “se adelanten a un mosaico caótico de reglas a nivel estatal sobre el desarrollo de la IA fronteriza”, según la presentación de Google.
Mientras tanto, Openai pidió libertad para innovar en el interés nacional de los Estados Unidos y neutralizar a los competidores como China que se benefician de “las compañías estadounidenses de IA que tienen que cumplir con las leyes estatales demasiado onerosas”. Un puñado de estados de EE. UU. Han aprobado una regulación integral de IA, incluidas Colorado, California y Utah.
Sin una ley federal de IA, los estados implementan requisitos de IA individuales que crean desafíos de cumplimiento para las empresas, dijo la analista de Forrester Alla Valente si Estados Unidos adopta una política federal de IA general, podría eliminar esa carga, dijo.
“Al dejar esto a los Estados Unidos, puede tener 50 conjuntos de regulaciones de IA que se ven muy diferentes”, dijo.
Sin embargo, una orden ejecutiva no puede evitar las regulaciones estatales de IA. Depende del Congreso aprobar una ley federal de IA, algo que tiene problemas para hacer.
La falta de un enfoque de gobernanza de AI unificado en los Estados Unidos es “ineficaz y duplicativo”, dijo Hodan Omaar, un gerente de políticas senior en el Centro de Tank Tank Tank para innovación de datos.
“Crea inconsistencias e incoherencia en un enfoque estadounidense”, dijo.
Más allá de centrarse en las leyes estatales, Valente dijo que la postura de Google indica que la compañía quiere que Estados Unidos considere el desarrollo global de las leyes de IA también, como la Ley de IA de la Unión Europea.
Cualquier estándar, política o marco que crea los EE. UU. Debe reflejar los intereses estadounidenses, pero no puede ignorar las políticas de IA de diferentes países, dijo Valente. Google dijo que, cuando se trabaja con países alineados, Estados Unidos debería “desarrollar protocolos y puntos de referencia en torno a los riesgos potenciales de los sistemas de IA fronterizos”.
“Ignorar lo que el resto del mundo está haciendo en torno a los marcos de IA, la gobernanza de IA, el riesgo de IA, crea una brecha aún mayor entre la innovación de los Estados Unidos y el resto del mundo hasta el punto de que entonces sigue siendo competitivo si otros países tienen requisitos que no pueden ser satisfechos con la innovación de la IA de EE. UU.”, Dijo Valente.
Operai también abordó los controles de exportación en sus comentarios, solicitando un cambio de estrategia centrado en promover la adopción global de los sistemas de IA de EE. UU. Al tiempo que utiliza más estratégicamente los controles de exportación para mantener el liderazgo de IA de EE. UU. La Compañía pidió actualizar la regla de difusión de IA que avanzó los controles de exportación de EE. UU., Una regla propuesta por la administración del ex presidente Joe Biden que se encontró con una reacción violenta de la industria.
Mientras tanto, en los comentarios del Centro para la Innovación de Data, el grupo de expertos pidió que el Plan de Acción de AI de EE. UU. Reorientara su estrategia de control de exportación. Si bien los controles de exportación están destinados a debilitar a los competidores, en particular el sector de inteligencia artificial de China, están “cada vez más en desventajas de las empresas estadounidenses”. El surgimiento de Deepseek apunta a la capacidad de China para innovar a pesar de los controles de exportación de los Estados Unidos en chips de IA avanzados.
Omaar describió en la presentación del grupo de expertos de que Estados Unidos debería establecer una Fundación Nacional de Datos (NDF) dedicada a la financiación y facilitar compartir conjuntos de datos de alta calidad para el desarrollo del modelo de IA. Ella dijo que Estados Unidos también debería preservar, pero Reengus, el Instituto de Seguridad AI del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) para proporcionar estándares fundamentales para la gobernanza de la IA.
“El gobierno federal tiene un papel importante que desempeñar para garantizar que haya estándares”, dijo Omaar. “Asegurarse de que NIST pueda hacer el importante trabajo de IA que estaban haciendo es importante para garantizar una adopción de IA sin problemas”.
La solicitud de información de la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca sobre un plan de acción de IA pidió a las partes interesadas sus pensamientos sobre las acciones de política de IA. Sin proporcionar recomendaciones o cualquier marco potencial para que las partes interesadas comenten, Valente dijo que no está claro qué incluirá el plan de acción de IA.
“Cómo termina este plan, uno solo puede imaginar”, dijo.
Darrell West, miembro senior de la Institución Brookings, dijo que la solicitud de información de la Casa Blanca indica que la administración Trump se centrará en abandonar los requisitos onerosos y confiar en las empresas privadas para innovar con menos supervisión federal.
“Habrá menos limitaciones en las compañías tecnológicas”, dijo. “Serán libres de innovar en cualquier dirección que deseen”.
El gobierno federal puede equilibrar la seguridad y la innovación de la IA, que con suerte se reflejará en el Plan de Acción de AI, dijo Jason Corso, cofundador de AI Startup Voxel51 y profesor de informática en la Universidad de Michigan.
La población general ya es escéptica de la IA, y si ocurren desafíos generales de crecimiento del desarrollo, corre el riesgo de socavar aún más la confianza en la tecnología, dijo. Es por eso que los marcos de políticas deben crearse con la seguridad de IA en mente, agregó Corso.
Un marco federal que carece de consideraciones de seguridad de IA significa la responsabilidad de las decisiones de seguridad de IA cae a los CIO de la Compañía o los oficiales de IA en los principales, lo que Corso dijo que presenta un “gran riesgo”. El efecto podría ser menos adopción o ROI más lento, dijo.
“Esta IA contemporánea es tan incipiente que a pesar de los rápidos avances que estamos viendo, en realidad se entiende bastante sobre su previsibilidad, repetibilidad o incluso su robustez con ciertos tipos de preguntas o escenarios de razonamiento”, dijo. “Ciertamente necesitamos innovación, pero también necesitamos seguridad”.
Makenzie Holland es un escritor de noticias senior que cubre la gran regulación federal y de la gran tecnología. Antes de unirse a Informa TechTarget, ella era una reportera de asignación general para el Wilmington Starnews y un reportero de crimen y educación en el Wabash Plain Dealer.
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