La IA Generativa llegó para captar la atención con su potencial transformador, pero los métodos tradicionales de IA aún generan gran valor y relevancia para la gestión y análisis de los datos.
En este blog hablaremos de la IA Generativa y los enfoques más tradicionales que siguen siendo esenciales para muchos casos de uso.
Descubre cómo aprovechar ambas tecnologías para generar valor incremental a partir de tus datos.
¿Qué es la IA Generativa?
La gestión eficiente de los datos es primordial para alcanzar los objetivos empresariales, sobre todo en una economía de datos cada vez más basta y competitiva.
El gran e infinito nivel de volumen de datos con el que deben lidiar las organizaciones actuales para seleccionar información confiable, segura y correcta es uno de los principales desafíos a la hora de impulsar una estrategia de datos inteligente.
La IA Generativa desarrollada en el último tiempo tiene el gran potencial de mejorar sustancialmente la gestión de los datos.
Esta tecnología es un tipo de inteligencia artificial que puede generar y gestionar una gran variedad de información, bajo la forma de videos, texto, imágenes, audio e incluso modelos tridimensionales, mediante el aprendizaje de patrones y la generación de nuevos resultados.
Los beneficios se resumen en mayor productividad gracias a la automatización y reducción de costos. También genera aportes a la creatividad gracias a las múltiples herramientas y técnicas para explorar datos, así como en materia de seguridad, evitando errores humanos habituales.
Diferencias entre la IA Generativa y la IA tradicional
Ahora bien, ¿qué hace que la IA Generativa sea tan emocionante y diferente de la IA tradicional?
Mientras que la IA tradicional se centra en detectar patrones, generar conocimientos, automatización y predicción, la IA Generativa comienza con un mensaje que permite al usuario enviar una pregunta junto con cualquier dato relevante para guiar la generación de contenido.
Los algoritmos de las tecnologías con Inteligencia Artificial tradicionales se encargan de procesar la información y devolver los resultados esperados, además de analizar y brindar predicciones relevantes.
Por su parte, los algoritmos generativos de IA producen contenido recién sintetizado, como texto o imágenes, a través del entrenamiento en datos existentes.
De hecho, una de las razones por las que la IA Generativa se popularizó se debe a que empodera al usuario final: cualquier persona puede iniciar sesión en Chat GPT y comenzar a usarlo,
En el caso de la IA tradicional, se requiere de procesos y preparación de datos rigurosos para desarrollar y probar un modelo diseñado capaz de generar un buen resultado, mientras que la IA Generativa está a disposición en cualquier momento, ofreciendo siempre una respuesta.
¿Por qué no deberían descartarse los métodos tradicionales de IA?
Si bien es real que la IA Generativa cuenta con una capacidad nueva y deslumbrante, aún sigue siendo una tecnología emergente que se adapta mejor a casos de uso concretos.
Específicamente se vincula adecuadamente a la generación y el resumen de contenidos o la ampliación de las capacidades de los chatbots tradicionales.
Hoy, la IA tradicional continúa teniendo una amplia gama de aplicaciones muy efectivas, que incluyen información automatizada, modelado predictivo, alertas inteligentes y procesamiento de lenguaje natural para tareas como clasificación de texto.
Por lo tanto, no es sorprendente que grandes empresas aún apuesten a esta tecnología tradicional porque, a fin de cuentas, sigue representando la mayor parte del valor potencial general de la IA
Casos de uso de Inteligencia Artificial en entornos de datos
Para comprender por qué la IA tradicional no debe ser suplantada por la IA Generativa, recopilamos una serie de casos de uso en entornos de datos.
Caso de uso 1: ahorros y mejora de resultados en pacientes
Un gran ejemplo de una organización que genera valor medible con la IA tradicional es Appalachian Regional Healthcare (ARH ) que usa el aprendizaje automático para determinar qué pacientes tienen mayor riesgo de faltar o cancelar sus citas.
Los datos se utilizan para analizar una variedad de barreras como el transporte, la distancia o el clima local. Con esta información, las enfermeras o el personal de apoyo pueden llegar a los pacientes de mayor riesgo de la manera correcta a través de recordatorios.
Esto permitió reducir las tasas de cancelación y no presentación, generando millones de dólares en ahorros y mejorando la salud de los pacientes bajo su cuidado.
Caso de uso 2: nuevas oportunidades de ingresos para los clientes
Gray Associates, Inc. es una empresa de software y servicios centrada en la educación superior que usa análisis basados en IA tradicional y aprendizaje automático para impulsar la evaluación de ubicación y modelo predictivo de asesoramiento a sus clientes.
Estos datos permiten generar indicadores competitivos para los clientes como ofertas de trabajo regionales y programas coincidentes de universidades o escuelas de oficios existentes, etcétera.
Caso de uso 3: IA tradicional para cumplir objetivos climáticos
C40 es una red global unida para enfrentar la crisis climática.
Esta red aplica aprendizaje automático a conjuntos masivos de datos climáticos y los combina con IA para analizar tendencias climáticas y hallar patrones que permitan tomar medidas.
Esto ha permitido a ciudades como Accra y Ghana, adoptar medidas tangibles para reducir las emisiones y al mismo tiempo mejorar la salud de sus habitantes.
La IA tradicional y la IA Generativa cuentan con mucho potencial sin explotar. Las empresas pueden aprovechar sus capacidades mediante soluciones tecnológicas de última generación.
¡Hablemos y llevemos juntos a tu empresa al siguiente nivel mediante la gestión de datos!