Cinco estrategias para potenciar tus datos con IA generativa
Aunque la IA ha existido por décadas, la IA generativa representa un avance notable, capaz no sólo de analizar datos o editar documentos, sino también de crear contenido nuevo, como texto, imágenes y música. Sin embargo, la IA requiere datos adecuados para funcionar eficazmente, lo que la convierte en la base fundamental para los avances tecnológicos.
A continuación, te presentaremos cinco formas de incorporar la IA generativa a los datos de tu empresa para maximizar todas las oportunidades:
1. Utilizar la IA generativa para desbloquear el valor de todos los datos:
En la actualidad, solo el 10% de los datos empresariales son accesibles. Sin embargo, la IA generativa ha simplificado este proceso, permitiendo a las empresas aprovechar modelos pre entrenados como PaLM y Gemini de Google Cloud para extraer conocimientos de datos no estructurados, adaptándolos a sus necesidades específicas
Además, a pesar de las grandes inversiones en data stacks modernos, las bases de datos de las empresas siguen estando separadas en distintos silos, lo que dificulta el acceso necesario para el entrenamiento de modelos de LLM. Esto motiva a las empresas a unificar sus datos almacenados en diferentes plataformas en la nube, asegurando su calidad para el éxito de la IA generativa.
2. Potenciar LLMs con semántica que promueva la comprensión y el aprendizaje:
La aplicación más común de la IA generativa es la creación de chatbots avanzados. Se espera que el próximo año, el 20% de las empresas incorporen interfaces de voz en sus sistemas.
Sin embargo, el desafío radica en la interpretación precisa de la terminología comercial y la alineación de métricas. Altostratus, mediante tecnología de Google Cloud, está enfocado en soluciones basadas en semántica y chatbots contextuales para mejorar la comprensión y el acceso a los datos comerciales utilizando técnicas avanzadas y herramientas de Google Cloud como Looker y LookML para transformar la forma en que las empresas acceden a la inteligencia comercial.
3. Liberar el potencial humano con la IA generativa:
La IA generativa no solo transformará las funciones tradicionales de negocios como marketing y finanzas, sino que también abrirá nuevas fronteras para áreas como recursos humanos y administración de oficinas. Además, tendrá un gran impacto en el ámbito de la ingeniería de software. Esta tecnología revolucionará la forma en que los desarrolladores interactúan con sistemas complejos, permitiéndoles generar código de manera más eficiente y facilitar la interoperabilidad con otros sistemas.
Estas capacidades permitirán a los profesionales liberarse de tareas repetitivas y rutinarias, fomentando así la creatividad, la innovación y la resolución de problemas en un entorno empresarial cada vez más competitivo y globalizado.
4. Potenciar la IA a gran escala con automatización:
Según Gartner, se espera que para el 2026, más del 80% de las empresas hayan implementado IA generativa en entornos de producción, en comparación con menos del 5% en 2023. Sin embargo, construir chatbots no será suficiente; la verdadera adopción de IA requerirá integrarla en los procesos comerciales fundamentales.
En Altostratus, desarrollamos «Asistentes Inteligentes» capaces de razonar, tomar decisiones y adaptarse a los cambios del entorno, combinando automatización e IA generativa para lograr una transformación real y escalar la eficiencia.
5. Reimaginar el talento de tus equipos:
Aunque hay un flujo constante de nuevos profesionales en datos y análisis, la IA generativa requiere habilidades nuevas para aprovechar su potencial. Surge así una variedad de roles especializados, como ingenieros de IA para manejar datos y modelos, éticos de IA para abordar sesgos y privacidad, y optimizadores de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia. En Altostratus, estamos liderando el camino al desarrollar tecnologías que no solo respaldan estos roles, sino que también pueden automatizar algunas de sus tareas.
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