La colaboración de Lenovo con NVIDIA sigue beneficiando a los clientes que buscan acelerar el logro de sus objetivos y metas de IA. Como uno de los primeros socios en ofrecer NVIDIA NIM Agent Blueprints a empresas globales, Lenovo brindará aún más capacidades a los clientes para ayudarlos a acelerar el retorno de sus inversiones en IA.

NVIDIA NIM Agent Blueprints, que se anunció hoy , es un catálogo de flujos de trabajo de IA de referencia previamente entrenados que ayudan a los clientes a crear e implementar aplicaciones de IA generativas personalizadas para casos de uso específicos. La infraestructura, las soluciones y los servicios de Lenovo permitirán a los clientes simplificar la implementación de NIM Agent Blueprints y optimizar la integración a gran escala con los sistemas existentes. Los clientes también pueden aprovechar el servicio Lenovo AI Fast Start para personalizar NIM Agent Blueprints e implementar casos de uso funcionales y de la industria que satisfagan las necesidades únicas de sus empresas y aceleren los resultados de la IA.

Novedades para las empresas

Los primeros planos del agente NIM incluyen un flujo de trabajo humano digital para servicio al cliente, un flujo de trabajo de detección virtual generativo para el descubrimiento acelerado de fármacos y un flujo de trabajo de extracción de datos PDF multimodal para la generación aumentada de recuperación empresarial ( RAG ) que permite que las aplicaciones de IA generativa se comuniquen con los datos comerciales para obtener respuestas más precisas.

“La IA generativa es un desafío integral que requiere infraestructura acelerada, software y servicios especializados y dispositivos potentes preparados para IA que puedan maximizar las capacidades de la IA híbrida”, afirmó Yuanqing Yang, presidente y director ejecutivo de Lenovo. “NVIDIA NIM Agent Blueprints, combinado con la cartera integral de extremo a extremo de Lenovo, ofrece a las empresas una ventaja para crear aplicaciones de IA generativa que puedan ejecutarse en todas partes con Lenovo Hybrid AI”.

Este anuncio complementa las recientes noticias sobre inversiones y servicios de IA de Lenovo, incluidos los servicios Lenovo AI Fast Start anunciados a principios de este verano y el crecimiento del ecosistema de Lenovo destinado a brindar una habilitación integral para la implementación de IA a gran escala respaldada por la inversión en IA de 1000 millones de dólares estadounidenses de Lenovo y mejorada por las nuevas tecnologías de IA de NVIDIA.

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La Inteligencia Artificial (IA) generativa está a punto de remodelar por completo el panorama bancario, con el potencial de revolucionar tanto las operaciones internas como la interacción con los clientes. Según estimaciones de Global Market Insights, el valor de mercado global para tecnologías generativas de IA en instituciones bancarias y financieras podría alcanzar los asombrosos 100 mil millones de dólares para el año 2032.

Esta tecnología promete liberar hasta el 65% del tiempo de los asesores financieros, permitiéndoles concentrarse en mejorar las relaciones con los clientes y aumentar la rentabilidad. La capacidad de generar contenido personalizado a escala y de agilizar procesos clave, como la aprobación de préstamos corporativos, señala el potencial transformador de la IA generativa en la industria bancaria.

Sin embargo, este viaje hacia la adopción generalizada de la IA generativa no está exento de desafíos. Expertos de la consultora, enfatizan la necesidad de una orquestación inteligente con otros procesos y sistemas de aprendizaje automático. Además, los bancos enfrentan desafíos en la gestión de costos, recursos y riesgos, lo que subraya la importancia de una planificación estratégica detallada.

Para construir una base sólida para la IA generativa, los bancos deben considerar varios aspectos cruciales:

1. Aplicaciones y sistemas: Aquellos que ya han adoptado sistemas basados en la nube y APIs de última generación tienen una ventaja. La integración de la IA generativa en estos sistemas puede aumentar significativamente su valor.

2. Arquitectura de datos: La evolución de la IA generativa resalta la importancia de una arquitectura de datos adecuada. Esto implica la rápida transferencia de datos internos y externos para obtener información valiosa sobre el comportamiento del cliente.

3. Privacidad de datos, seguridad y gestión de riesgos: Es esencial desarrollar una estrategia de IA responsable que aborde los desafíos de privacidad y seguridad desde el principio.

4. Modelo operativo y gobernanza: Los bancos deben revisar sus modelos operativos para fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos entre las unidades de negocio.

5. Operaciones de IA y ML: La implementación generalizada de la IA generativa requiere mejoras consistentes con una escala mayor, reflejando los principios de DevOps.

6. Políticas y regulación: Los organismos reguladores están monitoreando de cerca el uso de IA generativa en el sector bancario, lo que subraya la importancia de la transparencia y la responsabilidad en el uso de datos y análisis.

7. Gestión de costos y recursos: La inversión en IA generativa varía según la complejidad del caso de uso, lo que requiere una cuidadosa gestión de costos y recursos.

8. Talento y cultura de datos: La demanda de habilidades especializadas está en aumento, lo que requiere una estrategia integral para abordar la brecha de talento y fomentar una cultura de datos en toda la organización.

En última instancia, los bancos que deseen prosperar en la era de la IA generativa deben desarrollar una estrategia detallada que incorpore una comprensión profunda de las necesidades y prioridades de los clientes. Si bien la implementación inteligente de esta tecnología puede conducir a una optimización de recursos y una mejora en las relaciones con los clientes, la clave radica en una planificación estratégica y una ejecución cuidadosa.

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IBM y la Asociación de Tenis de los Estados Unidos (USTA) anunciaron varias funciones para fanáticos impulsadas por watsonx que llegarán a las plataformas digitales del US Open antes del torneo de este año. Estas capacidades nuevas y mejoradas, producto de la colaboración entre IBM y el equipo digital de la USTA, tienen como objetivo brindar una experiencia más informativa y atractiva para millones de fanáticos del tenis en todo el mundo.

Como novedad este año, IBM entregará resúmenes generados por IA  de cada partido individual masculino y femenino a los pocos minutos de su conclusión. La solución aprovecha las tecnologías de watsonx, la plataforma de IA y datos de IBM, incluido Granite 13B, su gran modelo de lenguaje (LLM), diseñado específicamente para empresas, así como las pautas editoriales y de datos confiables de la USTA para producir artículos de formato largo posteriores al partido con análisis del rendimiento de los jugadores, estadísticas y momentos destacados. El contenido se revisa y actualiza con contexto y comentarios del personal editorial de la USTA antes de su publicación en la aplicación y USOpen.org US Open.

Match Report ampliará las capacidades editoriales de la USTA, lo que les permitirá brindar a los fanáticos una cobertura casi instantánea a una escala sin precedentes, para los 254 partidos individuales del cuadro principal a lo largo de siete rondas y las diecisiete canchas.

Una versión mejorada de los comentarios de IA de IBM también regresa a las plataformas digitales del US Open. Introducidos por primera vez en 2023, los comentarios de IA proporcionan audio y subtítulos automatizados en inglés para los vídeos destacados de los resúmenes de los partidos individuales masculinos y femeninos. Este año, IBM utilizará watsonx, incluido el Granite 13B LLM, para generar comentarios más frecuentes, expresivos y contextuales, con paquetes destacados publicados solo unos minutos después de que concluya un partido.

«La IA está transformando a todas las industrias, incluyendo el deporte. Es una tecnología aliada para llevar la experiencia de las personas a otro nivel, en este caso, para los fanáticos del tenis. En las empresas colombianas ya estamos viendo que la IA es una realidad, no solamente en la experiencia de los clientes, sino en ciberseguridad, marketing, recursos humanos, entre muchos otros usos”, aseguró Carmen Elena Lobo Guerrero, Líder de IA y Software para IBM Colombia, Venezuela y Región Caribe. 

Los aficionados también tendrán acceso a la experiencia IBM SlamTracker totalmente rediseñada que ofrece información más detallada antes, durante y después de los partidos. La experiencia incluye predicciones de probabilidad de ganar, análisis punto por punto, vistas previas y resúmenes de partidos con viñetas, basados en IBM watsonx, para todos los partidos individuales masculinos y femeninos, incluyendo un nuevo gráfico 3D casi en tiempo real de los juegos en curso.

Tecnología en el deporte

Además, IBM y la Fundación USTA, el brazo filantrópico de la USTA, anuncian una colaboración para ofrecer capacitación gratuita de preparación profesional a través de IBM SkillsBuild, alineándose con la misión de la Fundación USTA de ayudar a los jóvenes de escasos recursos a participar más en la escuela y el aprendizaje, así como con el objetivo de IBM de capacitar a 30 millones de personas para 2030. La colaboración proporcionará a los estudiantes de los capítulos selectos de la Fundación Nacional de Tenis y Aprendizaje Juvenil de la USTA (NJTL), así como a los profesionales de la enseñanza y al público, acceso a cursos de desarrollo profesional y de IA, como planes de aprendizaje personalizados, talleres y orientación de voluntarios de IBM.

Los participantes también tendrán acceso a una nueva guía y un curso interactivo de microaprendizaje, disponible en inglés y español, que proporciona información sobre los conceptos y técnicas de IA utilizados en el tenis, como las llamadas electrónicas y el análisis de jugadores, así como una introducción a los LLM, incluido IBM Granite.

«Los aficionados quieren más contenido de calidad en torno a sus deportes y atletas favoritos, e IBM Match Reports nos permite entregarlo de inmediato para el US Open», dijo Jonathan Adashek, Vicepresidente Senior de Marketing y Comunicaciones de IBM. «La asociación continua de IBM con la USTA, basada en más de 30 años de innovación, es un ejemplo de cómo las empresas de cualquier sector pueden modernizar y escalar sus flujos de trabajo con modelos adecuados para el propósito como Granite y tecnologías de IA como watsonx».

«Uno de los objetivos clave de las plataformas digitales del US Open es brindar a los fanáticos de todo el mundo una cobertura completa de toda la acción que tiene lugar durante las tres semanas del torneo», dijo Brian Ryerson, director senior de estrategia digital de la USTA. «AI Match Reports nos permite ofrecer de manera eficiente vistas previas e informes concisos y objetivos de más de 150 partidos a los fanáticos en todas nuestras plataformas. La posibilidad de proporcionar este contenido a gran escala permite a nuestros equipos editoriales centrarse en otras historias y entrevistas, lo que garantiza que podamos ofrecer la cobertura más completa posible».

Nuevas funciones

Estas nuevas características y esfuerzos muestran cómo IBM y la USTA continúan creando conjuntamente experiencias digitales de clase mundial que llevan el drama y la emoción del US Open a más de 15 millones de personas en todo el mundo cada año. Las experiencias digitales del US Open se ejecutan en la plataforma de nube híbrida abierta y flexible de la USTA, que integra tecnología de docenas de socios, automatiza procesos comerciales clave y asegura toda la experiencia digital de clase mundial del US Open.

El US Open 2024 se llevará a cabo del 19 de agosto al 8 de septiembre. Para ver la tecnología de IBM en acción, visite USOpen.org y/o la aplicación US Open disponible en las tiendas de aplicaciones de Apple y Android en dispositivos móviles. 

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Un nuevo estudio realizado por el IBM (NYSE: IBM) Institute for Business Value encontró que los CEOs encuestados enfrentan desafíos en materia de fuerza laboral, cultura y gobernanza, a medida que actúan rápidamente para implementar y escalar la IA Generativa en sus organizaciones.

El estudio global anual* -donde se encuestaron a 3.000 directores ejecutivos de más de 30 países, incluyendo Colombia, y 26 industrias- encontró que en América Latina el 74% de los encuestados dice que el éxito de la IA Generativa dependerá más de la adopción por parte de las personas que de la tecnología en sí misma. Sin embargo, el 64% de los encuestados dice que está presionando a su organización para que adopte la IA Generativa más rápidamente de lo que algunas personas se sienten cómodas. En Colombia, este último porcentaje es de 66%.

Los hallazgos también revelaron que el 60% de los CEOs de América Latina dice que sus equipos tienen las habilidades y el conocimiento para incorporar IA Generativa, pero solo el 41% de los encuestados ha evaluado el impacto de la IA Generativa en sus empleados. Sin embargo, el 53% (por encima del promedio global: 51%) dice que está contratando para roles de IA Generativa que no existían el año pasado. En Colombia, el 57% espera redistribuir o reducir su fuerza laboral en los próximos 12 meses debido a la IA Generativa (más que el promedio mundial: 47%).

“Existe un entusiasmo increíble en torno a la IA Generativa y los CEOs colombianos quieren ir más allá del revuelo de la IA para generar impacto empresarial. Sin embargo, sin las personas y la cultura adecuadas, el progreso será lento”, afirmó Ángela Quintero, Líder de IBM Consulting para el norte de Suramérica. «A medida que incorporan la IA Generativa en su estrategia empresarial, es fundamental que los ejecutivos desarrollen una mentalidad cultural que fomente la adopción y guíe a las personas a través de los cambios».

Otros hallazgos clave del estudio incluyen:

La fuerza laboral se está esforzando bajo la presión de la adopción de la IA Generativa

• 40% de los CEOs encuestados en América Latina planea contratar personal adicional debido a la IA Generativa.
• Sin embargo, en Colombia, 57% dice que está teniendo dificultad para encontrar quién ocupe esos puestos tecnológicos clave.
• En Colombia, los CEOs estiman que el 34% de su fuerza laboral necesitará recapacitarse en los próximos 3 años.

Los CEOs reconocen que se necesita un cambio cultural para escalar con éxito la IA, pero enfrentan desafíos de adopción y colaboración organizacional

• El 57% de los CEOs de Colombia encuestados (66% en América Latina) dice que el éxito de su organización está directamente relacionado con la calidad de la colaboración entre finanzas y tecnología.
• El 57% de los CEO de Latinoamérica reconoce que el cambio cultural es más importante para convertirse en una organización basada en datos, que superar los desafíos técnicos. En Colombia es de 60%
• El 60% de los CEOs de Colombia encuestados dice que su organización debe aprovechar las tecnologías que están cambiando más rápido de lo que las personas pueden adaptarse.

Los directores ejecutivos indican que los beneficios de la rápida adopción de tecnología superan los riesgos potenciales

• 62% de los CEOs de América Latina coincide en que la gobernanza de la IA Generativa debe establecerse a medida que se diseñan las soluciones, y no después de su implementación.
• Al mismo tiempo, el 71% de los CEOs colombianos encuestados (superior al porcentaje de América Latina), dice que tomará más riesgos que la competencia para mantener la ventaja competitiva. Y 37% está de acuerdo en que el riesgo de quedarse atrás los lleva a invertir en algunas tecnologías antes de tener una comprensión clara de su valor.
• El 80% de los CEOs de Colombia dice que las ganancias de productividad derivadas de la automatización son tan grandes que deben aceptar riesgos significativos para seguir siendo competitivos.

La innovación de productos y servicios es una prioridad máxima, pero centrarse en objetivos a corto plazo podría estar obstaculizando el progreso a largo plazo.

• Los CEOs encuestados tanto a nivel mundial como latinoamericano calificaron la innovación de productos y servicios como su máxima prioridad para los próximos tres años.
• Solo el 38% de los encuestados de Latinoamérica dice estar dispuesto a sacrificar la eficiencia operativa por una mayor innovación.
• En Colombia, los CEOs dicen que las mayores barreras para la innovación son los silos organizacionales y/o falta de colaboración (66%) y las restricciones regulatorias (57%)
• Los CEOs colombianos encuestados dicen que las tecnologías que les ayudarán más a obtener los resultados que necesitan en los próximos 3 años son: La IA tradicional con 57% y el IoT, dispositivos móviles y conectados, también con 57%
• 71% de los CEOs de Colombia asegura que su infraestructura digital permite que las nuevas inversiones escalen de manera eficiente y generen valor.

EL estudio incluye datos sobre la importancia de las alianzas y colaboraciones. 74% de los CEOs colombianos dijo que la estrategia de su organización es concentrarse en menos socios de mayor calidad, 74% también dice que cuenta con la red adecuada de socios para ejecutar su estrategia comercial, y 63% asegura que la experiencia y las capacidades críticas de su industria se concentrarán cada vez más en un pequeño grupo de organizaciones.

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Las pequeñas y medianas empresas (Pymes) son fundamentales en la economía mundial. Solo en Colombia, se estima que éstas generan cerca del 80% de los empleos y son responsables de cerca del 40% del PIB nacional anual.

En un mundo en el que la digitalización se ha convertido en una norma para cualquier negocio, las pymes se enfrentan al desafío de incorporar nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) generativa para no quedarse atrás, seguir innovando e incrementar su base de clientes.

Una reciente encuesta señala que el 77% de las Pymes colombianas ya ha adoptado o está buscando adoptar esta tecnología, una cifra que muestra la relevancia que la IA tiene como parte de las estrategias de este tipo de organizaciones en el país.

“La IA es una herramienta de gran beneficio para las Pymes, especialmente en áreas como la automatización de tareas, la optimización del tiempo de los trabajadores y la mejora del servicio al cliente. Hacer una adopción estratégica y efectiva de esta tecnología puede hacer la diferencia y llevar a que una organización se pueda mantener competitiva”, asegura Daniel Castro, Gerente Comercial de SAP para Colombia y Ecuador.

Para ayudar a las Pymes a enfrentar los retos que llegan de la mano de la IA generativa, SAP presenta cinco pasos esenciales para la implementación de esta tecnología:

1. Evaluar las necesidades y objetivos

Antes de comenzar, es fundamental que las organizaciones puedan identificar las áreas de negocio en las que la IA generativa puede tener un impacto significativo. De esta manera será más sencillo definir objetivos claros y medibles para la implementación de IA, ya sea mejorar el marketing, el servicio al cliente o cualquier otra área del negocio.

2. Formar un equipo multidisciplinario

La implementación de IA no es solo una tarea del departamento de TI. Involucrar personas de diferentes áreas de la empresa, como marketing, ventas y operaciones, permite tener un enfoque colaborativo que garantice que se aborden todas las necesidades y desafíos de la empresa. Además, la colaboración con proveedores de TI es crucial para definir una estrategia de inversión personalizada y adecuada a la infraestructura existente.

3. Seleccionar herramientas y tecnologías adecuadas

La tercera recomendación es investigar y elegir las herramientas de IA generativa que mejor se adapten a las necesidades de la empresa. Considerar opciones de software como servicio (SaaS) con controles de seguridad y privacidad apropiados para proteger la información empresarial es clave. Además, la elección correcta de plataformas puede facilitar una integración gradual y segura en diferentes áreas del negocio.

4. Desarrollar un proyecto piloto

Es importante comenzar con un proyecto pequeño y manejable para probar la tecnología y evaluar su impacto. Las organizaciones deben definir métricas de éxito claras y hacer un seguimiento constante del progreso. Esta etapa de experimentación emocional con la tecnología permitirá identificar las áreas de impacto positivo y aquellas donde la IA no aporta diferencias significativas, evitando la inversión en recursos innecesarios.

5. Evaluar resultados y escalar

Analizar los resultados del proyecto piloto y evaluar si se cumplieron los objetivos iniciales es necesario para definir si el piloto ha sido exitoso. En ese caso, el siguiente paso es  planificar la expansión de la IA generativa a otras áreas de la empresa. Escalar de manera gradual permitirá una integración más fluida y controlada, adaptándose a las necesidades específicas de cada fase del negocio.

Implementar IA generativa en una Pyme es un proceso desafiante pero lleno de oportunidades, con una tecnología que no solo optimiza los procesos internos, sino que también puede abrir nuevas avenidas para el crecimiento y el éxito empresarial.

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Casi la totalidad de los ejecutivos del Retail a nivel mundial (97%) estima que la integración de la inteligencia artificial generativa a sus negocios ha influenciado en la adquisición de nuevos consumidores y en la estrategia de retención de sus clientes. Así lo demuestra la nueva versión del estudio de Accenture, Pulse of Change, para el cual fueron encuestados 2.800 ejecutivos globalmente.

En el estudio se les preguntó a los ejecutivos cuáles eran los principales impactos que veían de la IA Generativa en la experiencia de sus consumidores. En primer lugar, eligieron la automatización del servicio al cliente (54%); segundo, el entrenamiento de su fuerza laboral para sacar el mayor provecho posible de las herramientas que entrega esta tecnología (49%); y, finalmente, la capacidad que les entrega para analizar feedback de los consumidores desde diferentes fuentes (44%).

Juan Pablo Navas, Senior Manager de Accenture Colombia, explicó que “estas cifras demuestran cómo la inteligencia artificial generativa está transformando la experiencia que las empresas entregan a sus consumidores. En la automatización del servicio al cliente, vemos cómo está potenciando el talento humano para mejorar la productividad, ya que los trabajadores pueden ahora centrarse en actividades de mayor valor como, por ejemplo, quejas más complejas. En cuanto al análisis de feedback, se debe a la capacidad de la IA Gen para procesar grandes volúmenes de datos, lo que permite hoy a los retailers conocer las preferencias y puntos de dolor de sus clientes”.

El experto agregó que “gracias a la IA Generativa, los retailers pueden hoy contar con la data necesaria y transferir el conocimiento que ella genera a través de toda la empresa. El conocimiento de una parte de la cadena de valor del cliente informa y potencia nuevos conocimientos en las demás, lo que permite a las empresas crear conexiones significativas entre las empresas y las personas, a escala. Y, en última instancia, impulsar el crecimiento empresarial”.

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La inteligencia artificial (IA) generativa está redefiniendo el panorama de los servicios tecnológicos, impulsando una transformación que promete revolucionar el sector. Según el reciente estudio de Bain & Company, «How Generative AI Changes the Game in Tech Services,» el 85% de las empresas encuestadas considera la IA generativa como una prioridad para 2024. Este enfoque está generando un aumento significativo en la inversión: el 33% de las empresas planea destinar más de 5 millones de dólares en aplicaciones de IA generativa, comparado con menos del 20% en años anteriores.

En 2023, las empresas líderes en tecnología han colaborado estrechamente con sus clientes para identificar y desarrollar usos prácticos de la IA generativa. Estos esfuerzos se han centrado en crear nuevos productos y servicios con aplicaciones inmediatas. Los programas piloto han demostrado el potencial de la IA generativa en diversas áreas como ventas, servicio al cliente y capacitación interna. Entre los casos más exitosos se destacan la generación de código, el procesamiento de facturas y la mejora de la productividad, que en algunas empresas ha llegado hasta un 30%.

Un avance notable es la implementación de “familias de casos de uso,” que agrupan procesos similares bajo una misma solución tecnológica, incrementando la eficiencia y permitiendo una mejor integración de aprendizajes. Esto ha resultado en herramientas más confiables y valiosas para los clientes, impulsando mayores ventas.

La competencia entre proveedores de servicios tecnológicos por ofrecer las mejores herramientas de IA generativa se intensifica. Cinco factores críticos determinan el éxito en esta carrera:

1. Conocimiento profundo de las necesidades y procesos del cliente.
2. Innovación constante y avances tecnológicos.
3. Capacidad para articular y priorizar casos de uso para resultados a corto y largo plazo.
4. Familiaridad con las opciones tecnológicas y tipos de implementación necesarios para equilibrar costos y beneficios.
5. Herramientas que favorezcan la escalabilidad y velocidad en la aplicación de la IA generativa, junto con un modelo de remuneración basado en resultados.

Bain & Company anticipa un futuro de crecimiento y desarrollo para la IA generativa en entornos consolidados, donde las empresas interactuarán con sus clientes a través de herramientas tecnológicas que faciliten respuestas eficientes a consultas y solicitudes. Sin embargo, alcanzar este nivel de desarrollo presenta desafíos significativos, como la necesidad de expertos capacitados, la adaptación de las estructuras empresariales y el dominio en la integración de estos servicios.

La IA generativa está cambiando las reglas del juego en los servicios tecnológicos, marcando el inicio de una nueva era donde la innovación y la tecnología avanzada son esenciales para el éxito empresarial.

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Desde su aparición en público, la Inteligencia Artificial Generativa ha mostrado importantes avances, que han permitido revolucionar las relación entre las personas y la tecnología. En dos años, hemos visto cómo el avance de esta nueva tecnología es imparable. Miles de empresas alrededor del mundo han empezado a implementar procesos usando la IA Generativa, logrando de esta forma diferencias competitivas.

Algunos de los principales hitos, como el lanzamiento del ChatGPT, sumado al uso de herramientas como Dall-E (modelo es capaz de generar imágenes completamente nuevas y originales a partir de descripciones de texto) o soluciones que pueden entender y generar código de programación, incluyendo la traducción de lenguaje natural a código, la propuesta de Azure OpenAI Service para que las empresas pudieran acceder a modelos avanzados de IA e incorporarlos en sus proyectos corporativos, o la puesta en el mercado de dos nuevos modelos de lenguaje de IA de Amazon para que las empresas puedan construir sus propios bots, llegaron para revolucionar el mundo empresarial.

Detrás del fenómeno: definiciones y tecnología

Para lograr los resultados esperados en la aplicación de la IA Generativa es necesario contar con algunas de las tecnologías antes mencionadas, y aplicar otra serie de herramientas y conceptos que, al final, permiten desarrollar las soluciones que cada empresa requiere. Nubiral seleccionó los aspectos más relevantes que permiten lograr grandes resultados:

· Transformers: Es una arquitectura de modelos de aprendizaje automático que inicialmente se utiliza para el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), aunque han desarrollado aplicaciones aplicadas en el análisis de otros tipos de datos como imágenes. Está específicamente diseñada para procesar secuencias de datos y capturar las relaciones entre ellas.

· LLM: Siglas en inglés por large language models, o modelos de lenguajes grandes. Es un modelo de IA muy grande que utiliza arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo generalmente empleando la arquitectura transformer para procesar enormes cantidades de datos de lenguaje natural. Pueden interpretar y producir textos (“entender” y “razonar”) en diferentes idiomas y contextos. Ejemplos: GPT (Generative Pre-trained Transformer) en sus diferentes versiones, LLAMA (Large Language Model Meta AI) y Claude.

· Embeddings: Representaciones numéricas (vectores) de palabras o frases generadas por modelos de aprendizaje profundo que capturan el significado semántico y la relación entre ellas. Se almacenan en bases vectoriales y sirven para poder aplicar técnicas de búsqueda avanzada.

· Ventana de Contexto: Es la cantidad de tokens que un LLM puede tomar como entrada al generar respuestas. El modelo lo utiliza para comprender el significado y generar respuestas coherentes y relevantes. El modelo de GPT 4o, por ejemplo, acepta hasta 128.000 tokens (1.000 tokens equivalen a aproximadamente 750 palabras).

· Tokens: Un token es la unidad básica de información que un LLM puede procesar. Puede ser una palabra, un símbolo, un carácter o incluso una oración completa. Los tokens se utilizan para representar el lenguaje de una manera que el modelo pueda entender y manipular.

· Entendimiento del contexto: A diferencia de generaciones anteriores de chatbots, esta IA utiliza la información contextual en las conversaciones para generar respuestas más precisas e informadas.

“Para obtener los resultados deseados por el usuario, es fundamental el diseño de las instrucciones o de las consultas que se realizan al modelo. A esta actividad se la conoce como “prompt engineering” (o “ingeniería de prompts”). Su importancia radica en que el modelo de lenguaje interpreta y genera texto basándose en las instrucciones o consultas que se le presentan. Si se formula correctamente el prompt, la respuesta será más precisa, oportuna y adecuada” señaló Ignasi Puit, gerente de ventas de Nubiral para Colombia.

Nubiral ha identificado que la combinación de todas estas herramientas y tecnologías, con los métodos de entrenamiento adecuados, ha aportado cualidades únicas como:

· Entregar respuestas generativas: desde el punto de vista del usuario, la sensación es que la máquina está “pensando” antes de entregar su texto.

· Guardar el contexto. A diferencia de generaciones anteriores de chatbots, esta IA utiliza la información contextual para generar nuevas respuestas.

· Capacidades que se traducen en aplicaciones concretas como mejoras en la traducción automática, mayor comprensión del lenguaje natural, generación de texto más “real” y una mayor automatización de tareas de procesamiento vinculadas precisamente al lenguaje natural. La mayor eficiencia en el procesamiento del lenguaje natural que proveen las diferentes versiones de GPT tiene implicaciones significativas para una amplia gama de aplicaciones, incluyendo la atención al cliente, el análisis de sentimientos, la generación de contenido o la automatización de procesos de negocio.

De acuerdo con los expertos de Nubiral, la tendencia es imposible de frenar, por lo cual las organizaciones deben tomar las ventajas que ofrece la IA Generativa y los servicios cognitivos ligados a herramientas como ChatGPT o GPT-4. En este camino, es muy importante entender bien las necesidades de cada negocio y qué valor aportaría el uso de la IA Generativa.

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Por: Daniel Scarafia, Vicepresidente para América Latina y el Caribe en Hitachi Vantara.

La nueva era de la Inteligencia Artificial (IA) ya está entre nosotros -en sentido literal-, en tanto la explosión de aplicaciones como ChatGPT de OpenAI, permitieron la introducción de la Inteligencia Artificial Generativa, con el despliegue de su potencial transformador en empresas y personas.

El poder disruptivo de esta rama de la IA reside en su capacidad de generar contenido (texto, imágenes o video a modo de ejemplos), original y único, a partir de datos existentes, usando algoritmos y redes neuronales generativas; que utilizan aprendizaje profundo (deep learning) para que la IA aprenda de los datos de manera automática.

La generación, interpretación y aplicación de datos, la creación de contenidos de diversos formatos y extensiones, el desarrollo de sistemas y aplicaciones, la automatización de tareas y la optimización del tiempo; son algunas de sus principales ventajas.

Los desarrollos de aplicaciones de IA Generativa, por parte de las más grandes y relevantes empresas tecnológicas, están impulsando su adopción en distintas industrias, tales como automotriz, energía, salud, telecomunicaciones, retail, finanzas, farmacéutica y producción, entre otras.

En ese sentido, un informe de Grand View Research señala que el mercado mundial de IA tendrá un crecimiento promedio anual del 37,3% entre 2023 y 2030. Mientras que la IA Generativa podría impulsar un aumento del 7% – casi USD$ 7 billones – en el Producto Interno Bruto (PIB) mundial, y aumentar el crecimiento de la productividad en 1,5 puntos porcentuales desde hoy a 10 años.

La IA Generativa tendrá un rol central en el campo de la investigación, ya que sus algoritmos permiten explorar datos complejos de maneras novedosas, ayudando a los investigadores a descubrir nuevas tendencias y patrones ocultos.

También será una herramienta cada vez más adoptada para mejorar la experiencia de los clientes por su capacidad de interactuar de manera natural en conversaciones con humanos.

Mientras que, en el ámbito empresarial, la IA Generativa ha demostrado su impacto positivo para optimizar procesos en diversas áreas de las organizaciones productivas.

En este punto es importante destacar que, pese a las controversias generadas en torno a la utilización de la IA Generativa en el ámbito laboral, lo cierto es que su aplicación aumenta la productividad de los colaboradores en diversas posiciones y roles; ya sea respaldando tareas creativas, aportando sugerencias de código de software para el desarrollo de aplicaciones, ayudando a generar informes, proyecciones y resúmenes en las áreas de administración de las empresas, y en el desarrollo de contenido para las áreas de Marketing y Ventas.

Lo cierto es que la IA Generativa está teniendo un impacto cada vez más significativo, en la medida en que la sociedad y las organizaciones se están apropiando de esta herramienta.

Un estudio de Microsoft e IDC señala que el 92% de las implementaciones de IA tardan 12 meses o menos, las organizaciones están obteniendo un retorno de sus inversiones en un plazo de 14 meses, y por cada dólar que invierten en IA obtienen un rendimiento promedio de 3.5 veces.

Para que las empresas puedan capitalizar sus inversiones en IA Generativa, es crucial que comprendan cabalmente los modelos que mejor se ajustan a sus necesidades, los distintos casos de uso y las áreas de negocio donde tendrá mayor impacto.

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La adopción de la IA está impulsando notablemente el crecimiento del ecosistema empresarial latinoamericano, ofreciendo no solo ventajas operativas sino generando retornos de inversión atractivos. La integración de esta tecnología en las compañías de la región aumentó del 58% al 71% entre 2020 y 2023 según el informe “Inteligencia Artificial en América Latina 2023”, realizado por MIT Technology Review en alianza con NTT DATA. Los datos de Microsoft e IDC lo confirman: en su más reciente estudio, el 55% de las organizaciones sudamericanas hispanohablantes afirman ya estar utilizando la IA, y obteniendo una rentabilidad de $2,8 USD por cada dólar invertido.

Las organizaciones a nivel mundial ya no cuestionan si deben adoptarla en sus procesos empresariales; sino cómo hacerlo y qué tan rápido pueden lograrlo. Sin embargo, la inteligencia artificial generativa es tan reciente y evoluciona a tal velocidad que no todas las organizaciones saben cómo navegar y capitalizar sus beneficios. Para hacer frente a este desafío, NTT DATA, líder global en consultoría y servicios de TI, se ha unido a Microsoft para lanzar el GenAI Studio. Esta iniciativa, que tendrá presencia en varios países de América Latina, tiene el objetivo de acelerar la adopción de la inteligencia artificial generativa dentro de las empresas, dotando a más organizaciones de capacidades técnicas y humanas necesarias para aprovechar los beneficios de esta tecnología.

GenAI Studio es un centro de excelencia que ofrece una combinación de las capacidades de Microsoft y NTT DATA, integrando conocimientos empresariales, experiencia tecnológica y estrategias de adopción. Es la solución para las empresas que buscan desde la mejora de la eficiencia de los procesos internos hasta el desarrollo de productos y servicios innovadores que mejoren la experiencia del cliente.  Su alcance abarca desde la transformación del lugar de trabajo y el aumento de la productividad hasta la potenciación de las capacidades humanas y la redefinición de la cadena de valor a través de la tecnología.

El GenAI Studio implementa una metodología de cuatro fases diseñada para el desarrollo de soluciones de IA generativa que tengan la capacidad de resolver desafíos empresariales. El proceso comienza con la comprensión detallada de las necesidades del cliente y su visión del problema. Después, se hace un análisis minucioso de cada aspecto del reto para evaluar la viabilidad de la solución. El tercer paso involucra la ejecución práctica de esta. La fase final se centra en la optimización de lo implementado, asegurando la escalabilidad a nivel de plataforma y organización.

En cada etapa, las organizaciones son apoyadas por un equipo interdisciplinario de profesionales de Microsoft, con el soporte de NTT DATA. “Nuestra misión en GenAI Studio es asegurar que la adopción de la IA Generativa sea tan integral como beneficiosa, transformando no sólo los procesos de negocio sino también la cultura organizacional”, explica Luis Quiles, Director Ejecutivo de IA Generativa en NTT DATA para América Latina. “Nuestro enfoque se centra en la adopción responsable, poniendo las necesidades humanas en el centro de las soluciones y abordando los desafíos éticos garantizando la transparencia, la privacidad y la seguridad”, aseguró.

Actualmente, el proyecto está desarrollando programas piloto para soluciones de IA generativa en empresas de todo el continente.

“Estamos entusiasmados de hacer parte de esta iniciativa pionera que tiene el potencial de transformar la forma en que las organizaciones de todos los sectores y tamaños aprovechan el poder de la IA para generar valor y resolver problemas complejos”, dijo Giovanna Cortez, Directora de Partners de Microsoft para Suramérica Hispanohablante. “Creemos que la IA Generativa es una de las tecnologías más disruptivas y prometedoras de nuestro tiempo y que nos ofrece una oportunidad única de dar un salto verdadero en competitividad y productividad. Junto a nuestros socios de negocio como NTT Data, estamos comprometidos en apoyar su adopción responsable en la región para impulsar un verdadero salto en nuestro progreso y desarrollo”, agregó.

Este lanzamiento reafirma el compromiso de NTT DATA y Microsoft con la innovación tecnológica y con la prestación de servicios que no solo satisfagan las necesidades del mercado, sino que también promuevan un impacto positivo sostenible para las empresas de toda América Latina. Junto a Microsoft, el GenAI Studio contribuirá a acercar el gran potencial que la IA trae para dar un salto en competitividad, productividad y progreso para todos.

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