Tres introducciones a la IA generativa
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El panorama digital cambia constantemente y está a la vanguardia de este Transformación digital se encuentra el IA generativa. En este artículo desde el inicio. MetaConsulta Schopf El fundador Peter Schopf describe los orígenes y el significado de generativo. Inteligencia artificial y presenta tres Escenarios de entrada para empresas que se pueden implementar de forma rápida y sencilla. Junto con su Meta negocio gemelo (MBT) presenta la aplicación práctica.
contenido
- Conceptos básicos de la inteligencia artificial generativa
- Variantes arquetípicas de nivel de entrada en la IA generativa
- Meta Business Twin: más que un chatbot
- Conclusión
- Ki know-how para descargar
- Häufige Fragen
Conceptos básicos de la inteligencia artificial generativa
¿Por qué actualmente existe tanta exageración sobre la inteligencia artificial (IA) y está incluso justificada cuando existe desde hace muchos años? La razón es que el campo de juego es la IA. SEIT 2017 ha cambiado fundamentalmente. Ese año, la arquitectura Transformer se presentó en un artículo innovador “La atención es todo lo que necesitas” (Vaswani, Ashish, et al.).
Este Arquitectura del transformador, que ahora ha ganado prominencia mundial, es la columna vertebral de muchos sistemas de IA modernos. Entre otras cosas, ofrece la enorme ventaja de que se pueden utilizar modelos previamente entrenados (transformadores previamente entrenados), que contienen casi todo el conocimiento accesible públicamente en Internet.
Los sistemas de IA especializados están siendo reemplazados
Esta es una gran diferencia IA anterior-Sistemas en los que la disponibilidad de grandes cantidades de datos suele representar un obstáculo importante para su implementación.
El pre-entrenado Los transformadores ahora han abierto la puerta a nuevas formas de generación de texto, código e imágenes. Los sistemas de inteligencia artificial que alguna vez manejaron tareas simples como clasificar datos o responder preguntas específicas ahora pueden crear obras de arte independientes, componer texto complejo, escribir código e interactuar con los usuarios en tiempo real. Estas capacidades multimodales reemplazarán a muchos sistemas de IA especializados.
La arquitectura de transformadores impulsa el desarrollo
InvestigaciónÁreas que anteriormente trabajaban de forma aislada con sus propios enfoques, algoritmos y, a veces, usos de lenguajes muy diferentes, ahora se centran juntas en el desarrollo y la aplicación de estos sistemas multimodales. Modelos de cimentacion. Esta concentración de recursos financieros y humanos, junto con el crecimiento casi exponencial de la potencia informática de los procesadores modernos (normalmente GPU o unidades de procesamiento de gráficos), conduce a una velocidad impresionante del desarrollo tecnológico.
Esto podría desquiciar los cimientos de nuestra(s) sociedad(s). Por lo tanto, vale la pena comprender esta área para poder aprovechar la ola en lugar de quedar enterrado bajo ella. Incluso si el rápido desarrollo actual vuelve a ralentizarse, todavía se puede esperar mucho basándose únicamente en los anuncios actuales. Empresas deberíamos aprovechar las posibilidades de la IA que ya existen. En resumen, la relativamente nueva arquitectura Transformer es la fuerza impulsora detrás de estos impresionantes desarrollos.
Variantes arquetípicas de nivel de entrada en la IA generativa
Para aprovechar al máximo las ventajas de la IA generativa basada en Transformer, existen varios enfoques que las empresas pueden seguir en función de sus objetivos y disponibilidad de recursos. A continuación se describen tres variantes arquetípicas de nivel de entrada:
El enfoque estratégico
Cualquiera que se tome en serio el tema de la IA y tenga los recursos adecuados disponibles elige este enfoque. Requiere una comprensión profunda de la nivel actual de madurez de la empresa y una visión clara del futuro.
Primero es el Statu quo para dejar constancia: ¿Qué procesos ya existen y cómo podrían mejorarse con la IA? A continuación, es necesario desarrollar una imagen objetivo que refleje las ambiciones de la empresa en el contexto de un futuro respaldado por la IA.
uno dedicado estrategia de datos Es esencial aquí, ya que sienta las bases para cada aplicación de IA. Igualmente importante es una gestión eficaz del cambio para garantizar que la fuerza laboral esté preparada para el cambio y que las nuevas tecnologías se puedan utilizar de manera óptima.
Por ejemplo, una mediana empresa del... fabricación Definir la IA generativa como parte de su transformación digital para impulsar la optimización de procesos y la innovación de productos.
Si bien un enfoque estratégico es integral y también, por ejemplo, Desarrollo de talentos y competencias. En particular, se debe explicar brevemente la estrategia de datos. Tener una buena estrategia de datos es una práctica común entre los líderes en innovación manufacturera. Parte de esto es bien pensado. Catálogo de datos y una gobernanza de datos sólida (regulación de datos). Se utiliza un catálogo de datos para registrar y catalogar todas las fuentes de datos de la empresa y determinar responsabilidades. Las fuentes de datos en nuestro ejemplo podrían incluir datos de máquinas, datos de sensores de producción, datos de gestión de calidad, información de logística y cadena de suministro, y datos de investigación de mercado.
El Dato de governancia (Reglamento de datos) determina cómo se manejan los datos dentro de la empresa. Incluye reglas y procesos para la gestión del ciclo de vida de los datos, incluida su recopilación, almacenamiento, acceso, procesamiento y eliminación.
Al combinar estos elementos, la empresa fabricante del ejemplo puede crear un marco claro para utilizar los datos como un recurso estratégico para el uso de la inteligencia artificial, lo que le permite aumentar la productividad y producir soluciones innovadoras.
El enfoque exploratorio
Con este enfoque, los empleados tienen la oportunidad de trabajar con herramientas de IA. experimentar. Esto les permite desarrollar una comprensión intuitiva de su potencial. Idealmente combinado con capacitaciones, eventos y concursos de ideas. Empresas aquí sobre la fuerza innovadora descentralizada de la fuerza laboral.
Un pionero en esta área Siemens (último empleador del autor). El líder tecnológico proporcionó a sus empleados un entorno seguro de IA para experimentar a principios de 2023. Esto permitió a toda la empresa emprender el camino de la IA. Sin embargo, en Siemens la IA es tan relevante que los tres enfoques se abordan en paralelo.
Si visita Siemens en una de las ferias líderes del sector como la PLC En Núremberg se puede ver que en casi todas las áreas de exposición ya se muestra algún tipo de solución de IA. Hay un poco más de detalle aquí. grandes diferencias y la "inteligencia artificial" se interpreta liberalmente. Lo que cabe destacar, sin embargo, es la actitud general de la empresa hacia este tema.
Siemens no se centra en uno o dos casos de uso, sino que permite que todos los empleados y unidades corporativas se vuelvan activos e integren la IA en sus soluciones. Sin embargo, el tema de la IA es tan relevante en la empresa que los tres enfoques se abordan en paralelo. La IA se ve estratégicamente, se ofrecen oportunidades para que los empleados y los departamentos de la empresa exploren el tema de forma exploratoria y existen aplicaciones de referencia dedicadas, como Copiloto industrial Siemens, una asistencia para la industria impulsada por IA desarrollada en colaboración con Microsoft.
El enfoque de casos de uso
Aquí la empresa se centra en uno o unos pocos casos de uso específicos que ya han demostrado éxito en todas las industrias. Un buen ejemplo de esto es el uso de Tuberías RAG (Generación Aumentada de Recuperación). Es posible realizar preguntas complejas sobre documentos como contratos o documentación de procesos, lo que revoluciona la accesibilidad y el procesamiento de la información. Esto se llama chatear con su documento.
Las combinaciones de ofertas existentes con IA también son cada vez más populares. Por ejemplo, la empresa italiana combina 40factory Sus soluciones de IoT establecidas con un asistente de IA generativa, el robot de chat Wilson. Después de presentar con éxito proyectos de referencia con clientes existentes, 40Factory ahora está ampliando su oferta.
Otro caso de uso popular son los chatbots en el servicio de atención al cliente. Por ejemplo, este enfoque se puede utilizar con el Meta negocio gemelo implementado.
Meta Business Twin: más que un chatbot
Si bien los chatbots están diseñados principalmente para responder a las consultas de los clientes y brindar respuestas a partir de un conjunto limitado de información, las empresas pueden lograr mucho más con poco esfuerzo. ¡Pero ten cuidado! Para este caso de uso es muy útil comprender el significado de Cultura corporativa comprender. Aquí en Alemania a menudo todavía tenemos un potencial de mejora considerable.
Muchas empresas siguen fracasando Transformación digital, porque se centra demasiado en los componentes tecnológicos y no se tienen suficientemente en cuenta los efectos sobre los procesos y los empleados. Al comprender lo importantes que son los principios y la cultura de una empresa para una toma de decisiones eficiente y efectiva, el valor agregado y la diferenciación de la aplicación aquí descrita se vuelven mucho más claros.
El concepto de Meta Business Twin
Una aplicación de la IA generativa es Meta Business Twin (MBT) de la startup Schopf Meta Consult. El concepto de gemelo digital es ideal para empresas o departamentos que se inician. La MTB es una representación virtual de un individuo, p.e. B. en forma de jefe de departamento o de una organización representada por el fundador fallecido, el director general o una persona jurídica.
El propósito del MBT es conocimiento explícito como descripciones de procesos, regulaciones y datos de la empresa con conocimiento implícito que incluye los principios y normas culturales combinar. A través de una interacción sencilla e intuitiva, el MBT se ancla en la empresa como una fuente fiable de conocimiento y se mejora paso a paso.
Actúa como entrenador y mentor para los nuevos empleados y ayuda a conservar los conocimientos de los especialistas salientes. Además, el MBT puede utilizarse como punto de referencia en sus evaluaciones y recomendaciones. BUENAS PRÁCTICAS incorporar a los procesos de la empresa.
Apoyar decisiones basadas en principios permite una respuesta ágil a nuevos desafíos y oportunidades a través de una mayor velocidad. Esta es otra ventaja del MBT, que no sólo actúa como herramienta, sino también como almacenamiento dinámico de conocimientos es que encarna y continúa la cultura corporativa en el espacio digital.
En la etapa de expansión, Meta Business Twin no solo se utiliza para uso interno y desarrollo organizacional, sino que también se puede utilizar externamente para comunicar la filosofía corporativa a las partes interesadas externas.
Posibles casos de uso
Conclusión
En resumen, este artículo pretende mostrar que la IA generativa es más que eso. siguiente nivel de chatbots es. Es una fuerza transformadora que cambia fundamentalmente la forma en que las empresas operan, innovan y se comunican. Meta Business Twin es un ejemplo manejable de hasta dónde pueden llegar las aplicaciones de IA generativa: más allá de la automatización de tareas para crear valor a través de una comprensión profunda y la mejora de las interacciones humanas.
Ki know-how para descargar
En Schopf Meta Consult estamos convencidos de que la región de habla alemana puede y debe mantenerse al día con la ola global de digitalización. Con Meta Bunsiness Twin y otras innovaciones de IA en nuestra caja de herramientas, estamos listos para recorrer este viaje con usted.
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Si le hemos despertado la curiosidad por saber más y desea comprender el alcance completo de la IA generativa y su impacto en su negocio, le ofrecemos uno más. Presentación de expertos en. Consulta en: redaktion@developmentscout.com
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Häufige Fragen
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa también IA generativa, significa inteligencia artificial generativa. Es un tipo de IA para generar contenido nuevo, como texto, imágenes o música. A diferencia de otras formas en las que las funciones de la IA están diseñadas para realizar tareas específicas o resolver problemas, la inteligencia artificial generativa se especializa en ser creativo por un lado y desarrollar nuevas ideas por el otro.
Básicamente, la IA generativa funciona sobre la base de los llamados Redes neuronales, que están entrenados con grandes cantidades de datos. Estas redes aprenden a reconocer patrones y conexiones en los datos y luego pueden generar de forma independiente contenido nuevo que sea similar a estos patrones (aprendizaje profundo).
Un ejemplo de IA generativa es una Generador de texto, que es capaz de escribir artículos, cuentos o incluso libros enteros. El generador analiza una gran cantidad de texto con un amplio vocabulario y aprende de él cómo crear oraciones y párrafos significativos y bien formulados. Sobre esta base, puede generar de forma independiente nuevos textos que sean similares en estilo y estructura a los textos analizados.
La IA generativa tiene el potencial de impactar muchas áreas de la vida y el trabajo. Por ejemplo, podría utilizarse en el arte para generar nuevas piezas musicales o pinturas. En medicina, podría ayudar a desarrollar nuevos medicamentos o analizar datos médicos. Y en los negocios, la inteligencia artificial generativa podría utilizarse en el desarrollo nuevas ideas de negocios o apoyar la optimización de procesos.
¿Qué modelos de IA generativa existen?
Existen diferentes tipos de modelos de IA generativa, cada uno de los cuales está dirigido a aplicaciones de IA específicas. Algunos ejemplos destacados de un modelo de IA generativa son:
- GPT-3 y GPT-4 (OpenAI) son modelos de lenguaje avanzados que se utilizan para la generación y comprensión de texto.
- DALL-E (OpenAI) se especializa en generar imágenes a partir de descripciones de texto.
- Deepfakes es una tecnología utilizada para crear videos y archivos de audio falsos y convincentes imitando rostros y voces.
- Wavennet (Deepmind) es un modelo para generar una salida de voz natural.
- BERTI (Google) es un modelo de procesamiento del lenguaje utilizado en búsquedas y otras aplicaciones.
¿ChatGPT es IA generativa?
Ja, ChatGPT es una forma de IA generativa. Es un modelo de lenguaje basado en GPT (Generative Pre-trained Transformer) y es capaz de generar texto similar a un humano. ChatGPT fue entrenado con grandes cantidades de datos de texto y ahora puede responder preguntas o generar textos de forma independiente.
¿Cuáles son los 4 tipos de inteligencia artificial?
Hay muchos tipos de inteligencia artificial (IA), cuya clasificación depende de cómo se definan los criterios distintivos. Sin embargo, se pueden distinguir a grandes rasgos cuatro etapas:
1. IA reactiva
Este tipo de IA se basa en reglas y algoritmos predefinidos. Puede reaccionar ante determinadas situaciones, pero tiene sin memoria o comprensión del contexto. La inteligencia artificial reactiva puede realizar bien tareas específicas, pero no puede aprender nueva información ni recordar experiencias pasadas.
2. IA cognitiva limitada
Este tipo de IA puede ir más allá de reglas predefinidas y basarse en Experiencias aprender. Puede reconocer patrones y tomar decisiones, pero aún tiene sus limitaciones. La IA cognitiva limitada se puede utilizar en determinadas áreas, como el reconocimiento de voz o de imágenes, pero no puede lograr una inteligencia integral similar a la humana.
3. Inteligencia General Artificial (AGI)
AGI es una forma de IA capaz de realizar una amplia gama de tareas y inteligencia humana alcanzar. AGI puede aprender a recordar experiencias pasadas, procesar nueva información y resolver problemas complejos. Sin embargo, este tipo de inteligencia artificial aún no está completamente desarrollado y sigue siendo un desafío para la investigación.
4. Superinteligencia
La superinteligencia es una forma hipotética de IA que supera con creces la inteligencia de un cerebro humano. Este tipo de IA sería capaz de resolver problemas complejos, generar nuevos conocimientos y evolucionar por sí misma. Sin embargo, la superinteligencia aún está muy lejos y sigue siendo un tema de especulación y debate.
Peter Schopf es el fundador de Schopf Meta Consult, Erlangen.