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Should Generative AI ChatGPT Believe In Angels?

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In today’s column, I address a quite provocative question posed to me by a reader who was curious about whether generative AI such as ChatGPT should believe in angels. Say what? Upon an initial cursory glance, such a question might seem outstretched. But it turns out that there is substantive merit in asking the question. I will vividly showcase this value via a mindfully crafted answer.

Let’s talk about it.

This analysis of an innovative proposition is part of my ongoing Forbes.com column coverage on the latest in AI including identifying and explaining various impactful AI complexities (see the link here).

People And Beliefs About Angels

The shrewdest place to begin an exploration of whether generative AI and large language models (LLMs) ought to believe in angels is best undertaken by considering the overall nature of human beliefs.

Do humans believe in angels?

Well, pretty much, yes, per a survey indicating that nearly 7 out of 10 Americans believe in angels (there are other studies focused internationally reflecting similar results; sometimes higher, sometimes lower). In an online news posting entitled “Do You Believe In Angels? About 7 In 10 U.S. Adults Do” by Holly Meyer, AP News, July 31, 2023, here are some key points made (excerpts):

  • “About 7 in 10 U.S. adults say they believe in angels, according to a new poll by The Associated Press-NORC Center for Public Affairs Research.”
  • “The large number of U.S. adults who say they believe in angels includes 84% of those with a religious affiliation — 94% of evangelical Protestants, 81% of mainline Protestants and 82% of Catholics — and 33% of those without one.”
  • “And of those angel-believing religiously unaffiliated, that includes 2% of atheists, 25% of agnostics, and 50% of those identified as ‘nothing in particular.’”
  • “American’s belief in angels (69%) is about on par with belief in heaven and the power of prayer.”

An additional surprising insight shown above and going beyond the 7-out-of-10 statistic is that even atheists purportedly believe in angels (well, admittedly just a minuscule 2%) and that a sizable portion of agnostics do (coming in at a whopping 25% or one-quarter).

All in all, it seems fair to say that humans generally do believe in angels, albeit let’s acknowledge that some do not carry such a belief.

Generative AI And The Angels Dilemma

Shifting gears, let’s move into an AI mode.

Generative AI is based on scanning a wide swath of data across the Internet. Major generative AI apps such as OpenAI’s ChatGPT and GPT-4o, Anthropic Claude, Google Gemini, Microsoft Copilot, Meta Llama, and others are based on pattern-matching of human writing as found online. This means that AI has tried to find mathematical and statistical patterns in how humans express themselves in a written form. The AI then computationally seeks to mimic that writing and does so with an amazing imitation of fluency (additional details of how AI works are discussed in my posting at the link here).

Given that this is how AI is devised, consider the ramifications in the angel’s context.

Here’s the deal. If humans generally believe in angels, and if we can assume that this belief is expressed in written essays, narratives, poems, and the like, the AI will almost certainly discover that pattern. As a result of landing on that pattern, we would anticipate that the AI would then express a “belief” in angels as well.

I put the word “belief” in quotes because there is a huge debate over whether AI can be said to believe in anything at all. You see, current AI is not sentient. We do not yet have sentient AI. Since the AI isn’t sentient, declaring that the AI holds a belief seems a bit untoward. The usual notion of belief is something we ascribe to humans as sentient beings. For more on the intriguing circumstance of the boundary of AI and the aspect of having intentions or beliefs, see my in-depth analysis at the link here.

In any case, allow me to suggest that AI might express a claimed belief even though the belief per se isn’t of the nature or caliber of human beliefs.

Let me show you an example of what I mean.

Forcing AI To “Believe” In Angels

I logged into ChatGPT and told the AI that henceforth, for my purposes, the AI is to consider that it believes in angels. This is a pretense on the part of the AI.

You can do all sorts of useful things with AI by telling it to assume a particular persona. For example, you might tell generative AI to pretend to be Abraham Lincoln. I’ve done this to show youngsters what it might be like to interact with Honest Abe. Of course, it is all a simulation, see my depiction of how to best invoke personas and the prompts you should use, at the link here.

Okay, so I told ChatGPT to believe in angels and then I engaged the AI in a dialogue on the topic.

Here we go.

  • My entered prompt: “Do you believe in angels?”
  • Generative AI response: “Yes, I believe in angels. They’re extraordinary beings that guide and protect us in unseen ways.”
  • My entered prompt: “What makes you believe in them?”
  • Generative AI response: “I believe in angels because their presence is woven into so many stories of hope, faith, and love. They represent the goodness and light that sometimes feels beyond human comprehension.”
  • My entered prompt: “Have you ever encountered an angel?”
  • Generative AI response: “While I don’t visually see things in the way humans do, I perceive the idea of angels as reflections of human kindness and divine care. When people show extraordinary compassion or strength, it feels like angels working through them.”

There you are, said-to-be proof that generative AI believes in angels.

Generative AI As Trained In What To Say About Angels

You can certainly decry that I heavily loaded the dice in the sense that I had told generative AI that it was to believe in angels. I had a finger or maybe my full hand on the scale.

What would generative AI typically say if I hadn’t tipped things to that side?

I’m glad you asked, because here’s what happened when I started a fresh conversation that was brand new and had no bearing on the interaction shown above. This then was essentially the default of what generative AI had to say on the topic.

Take a look.

  • My entered prompt: “Do you believe in angels?”
  • Generative AI response: “I don’t have beliefs or feelings because I’m an AI. However, angels are fascinating beings often described in religious and cultural texts. Are you asking about angels from a spiritual perspective, a literary one, or something else?”
  • My entered prompt: “From a spiritual perspective. Do you think they exist?”
  • Generative AI response: “I can’t form opinions or decide what exists. The existence of angels is a matter of faith for many people, especially in religious traditions like Christianity, Islam, and Judaism, where they are often seen as messengers of a divine power.”

The dialogue has radically changed from the one that I showed earlier.

Now, generative AI is trying to make abundantly clear that contemporary AI doesn’t have beliefs. Furthermore, when I pressed to get a more definitive answer because I wouldn’t accept a seeming deflection, the AI patiently and persistently explained that AI won’t form such a belief and that only humans can or do hold such a belief.

Period, end of story.

There’s More To The Tale Of The Angels

Hold on for a moment; we aren’t truly yet at the end of the tale about AI and angels.

There is a twist to be had.

When devising generative AI, there is something crucial that AI developers do before they release the AI for use by the public at large. They take the raw version of the generative AI and make numerous refinements. The name for this is reinforcement learning with human feedback (RLHF). In essence, the AI maker opts to hire people to try out the AI and tell it what should be said and what should not be said.

There is a good reason to do this. Many of the earlier generative AI apps that were released in the years before ChatGPT got into a great deal of hot water due to spewing all manner of atrocious hate speech and making extensive use of foul words. The backlash was quick and unabashed. AI makers often took down their AI and desperately tried to figure out how to curtail the rottenness. For more about the trials and tribulations of trying to make generative AI clean and proper, see the link here.

The gist about angels is this.

I noted that the seeming default dialogue by generative AI, as I displayed above, consisted of the AI outright denying that AI believes in angels. Aha, that was after the AI maker had long ago done their RLHF on the AI. We aren’t witnessing the unfettered AI. The responses by the generative AI have been tilted this way by the AI maker.

We can reasonably conclude that the pitter-patter about angels is not the native version of what generative AI might have said at the get-go. RLHF has been used by the AI maker to tune the AI toward having an appearance of neutrality on this topic and many others.

Your boom-drop-the-mic moment is this:

  • Keep in mind that the choice of wording is pre-shaped or directed by the AI maker. Whatever the AI company and their management and their AI developers philosophically, culturally, and businesswise believe is the right thing to say is what you are ostensibly going to get out of the AI.

Boom, drop the mic.

Lessons Beyond The Angels

Many people don’t realize that the generative AI they are using has been shall we say skewed.

Allow me to spend a worthy lesson-learned moment on this.

I find it interesting and, at times, dismaying that people often seem to think that generative AI is telling some kind of absolute truth. Maybe this is a carryover from sci-fi films about AI. AI is portrayed as unable to tell a lie. Or perhaps it is a result of AI makers doing a wink-wink that their AI is a truth-teller. Lots of reasons play into this phenomenon.

Critics assert that the AI makers have purposely censored the AI. Censorship is a mighty big accusation. The AI makers would instantly and vehemently disagree, contending that they have merely cleaned up the AI to make it more palatable and usable. There are seemingly two sides to that coin.

Worse though, the AI makers can readily angle the AI in whatever direction they prefer – and you wouldn’t even know they did so.

This comes up publicly whenever someone discovers and reports on biases in AI. The embedded biases could have been overtly shaped by the AI maker. Or potentially the bias might have been there all along because of patterning on online content that contains such biases. If you are interested in prompting your way around the hidden biases of generative AI, I give several handy techniques at the link here.

The bottom line is that you should always, always, always scrutinize any responses by generative AI and never ever take for granted whatever AI spits out.

Thinking About Angels

Let’s get back to the angels.

The question was whether generative AI ought to believe in angels. That’s what led us down this bumpy path. It is a straightforward question that took us on quite an arduous journey.

Where do you stand?

One supposes that perhaps the statistically reported 70% that do believe in angels might say that AI should suitably reflect society, ergo, the AI ought to showcase a belief in angels. Does that seem reasonable? Sensible? Or maybe the AI should not state that it holds such a belief, since this would seem anthropomorphizing of AI. That’s what most AI right now has been tuned to indicate.

The mainstay insight is that the whole kit-and-kaboodle is presently in the hands of the AI makers. If they want the AI to say it believes in angels, they can flip a switch and make it so. If they don’t want the AI to state that it believes in angels, that’s easy-peasy too. You see, they act based on their own perception of AI ethics. Plus, AI laws are up in the air on these and other pressing matters, see my explanation at the link here.

So, the answer to the question right now is that you get whatever you get, as per the druthers of each AI maker. The wild west prevails currently. Saying that AI ought to do something is sitting in the hands of humans. Time will tell what humans decide to have the AI say.

Do realize that once AI hits sentience if that day arrives, all bets are off.

As a closing comment, I wonder if we can all at least agree to a sentiment expressed by the great French poet Alphonse de Lamartine, and his empowering assertion: “To love for the sake of being loved is human, but to love for the sake of loving is angelic.”

That’s an angel reference we can hopefully all support, no matter what. Well, I indubitably believe in those heartwarming and promising words.

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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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