Descubre en este artículo las claves para comprender lo que implica la inteligencia artificial generativa, así como las ventajas de utilizarla en soluciones en la nube
El pasado año supuso un boom en la expansión de todo lo que la inteligencia artificial generativa puede hacer tanto para usuarios como para pequeñas y grandes empresas. Nunca antes había tantos equipos involucrados en mejorar las capacidades y el alcance de la IA generativa a escala global. 2024 promete ser, sin duda, un año clave que genere más novedades y, sobre todo, donde comprobaremos cómo las empresas la integrarán de manera real en sus procesos habituales.
Por qué es importante la inteligencia artificial generativa
La IA generativa es el siguiente paso en la inteligencia artificial. Se trata de una IA entrenada para que aprenda y reutilice datos de entrenamiento para resolver nuevos problemas y alcanzar nuevos niveles de productividad. Presenta múltiples beneficios, entre los que el propio Amazon Web Services (AWS) destaca como principales: acelerar la investigación, mejorar las experiencias y optimizar los procesos empresariales.
Acelera la investigación
Los algoritmos de la IA generativa son muy potentes y permiten analizar datos complejos rápidamente y releerlos de formas menos evidentes para extraer nuevas tendencias y explorar así múltiples vías de solución. Esta es la razón por la que la inteligencia artificial generativa mejora drásticamente la investigación y la innovación.
Mejora las experiencias
El mundo de los chatbots, bots de voz y asistentes virtuales ha mejorado notablemente y la previsión es que presente aún más avances gracias a la inteligencia artificial generativa. El hecho de que este tipo de herramientas pueda responder de forma natural a conversaciones con humanos, lo hace ideal para el servicio al cliente y la personalización de los flujos de trabajo del mismo.
Optimiza los procesos empresariales
Aquí entrá el juego la inteligencia artificial generativa en conjunto con el machine learning (ML). Esta tecnología se puede aplicar a todas las líneas de negocio, incluidas la ingeniería, el marketing, el servicio al cliente, las finanzas y las ventas.
Por ejemplo, la IA generativa puede:
- Extraer y resumir datos de cualquier fuente para funciones de búsqueda de conocimiento.
- Evaluar y optimizar diferentes escenarios para reducir costos.
- Generar datos sintéticos para crear datos etiquetados para el aprendizaje supervisado y otros procesos de ML.
Claves para entender e implementar la inteligencia artificial generativa
A lo largo del 2023 hemos asistido a cómo los grandes players tecnológicos se sumaban a la carrera de la IA y presentaban nuevos servicios con modelos de inteligencia artificial generativa. De hecho, en la última edición del AWS re:Invent 2023, Amazon presentó sus últimas herramientas y servicios para crear aplicaciones de IA generativa, como Amazon Bedrock, Amazon Titan, Amazon Q y Amazon SageMaker HyperPod.
En el caso de Google, entre sus productos de gen AI destacan Gemini y Vertex. El CTO de Google Cloud Will Grannis analizaba en un reciente artículo los pilares para la adopción de la IA generativa en 2024. A continuación, hemos sintetizado en 4 las claves a tener en cuenta para comprenderla:
- Ubicuidad y personalización
Muchos de nosotros ya hemos empezado a trabajar a nivel individual con modelos de IA generativa como ChatGPT. Ya sea para la creación de textos o imágenes, el uso que le seguiremos dando se sintetizará en utilizar los datos presentes en la red de manera más flexible para generar resultados específicos en un tiempo más óptimo. Al final, se trata de transformar grandes cantidades de datos para que sean más potentes y funcionales en nuestro día a día.
Para ello, las herramientas y plataformas deberán permitir que cualquiera pueda comenzar con la inteligencia artificial generativa de manera fácil, eficiente y responsable. Es importante tener en cuenta que el uso extendido de la inteligencia generativa convertirá gran parte del software de un producto genérico a un producto personalizado para cada necesidad y cultura corporativa.
- Seguridad
Con los nuevos avances en computación se acentuarán las nuevas amenazas con sus propias capacidades impulsadas por la IA generativa. La seguridad tendrá que actualizarse a su propia generación para ser capaz de detectar las amenazas de una manera completamente nueva, además de garantizar la protección de datos y el cumplimiento de las regulaciones.
En cualquier caso, la base de toda la disrupción de la inteligencia artificial generativa será la necesidad humana y organizacional fundamental de confiar en proveedores responsables capaces de crear un entorno seguro y confiable para las empresas e individuos.
- Sostenibilidad
La IA generativa utiliza para su funcionamiento bastante computación, lo cual implica un uso elevado de electricidad. Para no incurrir en más costes energéticos y contribuir a la sostenibilidad, los proveedores de servicios en la nube deberán tener conocimientos sólidos sobre cómo se gestiona la energía en los grandes centros de datos y sugerir a sus clientes optar por soluciones flexibles para optimizar la producción utilizando las regiones cloud y las zonas más limpias posibles.
- Economía
Gracias al procesamiento más rápido de datos, asistiremos a soluciones más eficientes que permitirán la optimización de los recursos disponibles con el consiguiente ahorro en los costes de almacenamiento y mantenimiento.
Beneficios de la inteligencia artificial generativa aplicada a cloud
¿Cómo se aplica la inteligencia artificial generativa a la computación en la nube? ¿Qué ventajas ofrecerá? Veamos ahora en concreto dos de las ventajas más destacadas:
- Optimización de costes en la nube.
Como decíamos anteriormente, la mejora en el procesamiento de la data posibilitará una mayor eficiencia. Por ejemplo, nos permitirá de manera más ágil monitorizar y planificar el empleo de recursos en la nube, es decir, reducir o aumentar de forma automática el número de máquinas virtuales en función de la demanda. Esto optimizará el rendimiento de las aplicaciones y generará un gasto en la nube menos elevado y más estratégico en función de las necesidades.
- Mejoras en la automatización cloud.
En relación a los grandes conjuntos de datos almacenados en la nube, la inteligencia artificial permitirá extraer información de forma más rápida, con la consiguiente mejora en la toma de decisiones basadas en datos. Esta información será fundamental para optimizar las operaciones que hagamos en la nube a corto y largo plazo y que consigamos objetivos de negocio alineados a nuestras necesidades.
En resumen, gracias a la inteligencia artificial generativa crearemos procesos en la nube más útiles, con mayor transparencia sobre cómo funcionan las cosas, cuánto cuestan y cuál es la mejor manera de implementarlas para crear experiencias innovadoras. ¿Te ayudamos?
