En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha desempeñado un papel cada vez más importante en varias áreas, impulsando la innovación y la automatización. Entre los distintos tipos de IA destaca la IA generativa, categoría que ha ido ganando protagonismo por su capacidad para crear nuevos contenidos de forma autónoma. En este artículo, exploraremos los diferentes tipos de IA generativa y su impacto en la integración de GenAI en Plataforma ServiceNow.
¿Cuál es la diferencia entre IA generativa e IA?
La principal diferencia entre la IA generativa y la IA tradicional radica en la forma en que estos sistemas aprenden y producen resultados. Mientras que la IA tradicional se basa en algoritmos preprogramados y datos etiquetados para realizar tareas específicas, como el reconocimiento de patrones o la toma de decisiones, la IA generativa utiliza modelos de aprendizaje profundo para generar contenido nuevo de forma autónoma.
Mientras que la IA tradicional se basa más en datos y es más reactiva, respondiendo a entradas específicas con salidas predefinidas, la IA generativa tiene la capacidad de crear nuevos datos, como texto, imágenes o videos, a partir de un conjunto inicial de ejemplos. Esto lo hace especialmente útil en áreas como generación de contenido creativo, traducción automática, diseño asistido por computadora y más.
¿Cuáles son los tipos de IA generativa?
Generación de texto
Uno de los tipos más comunes de IA generativa es la generación de texto, donde los modelos de lenguaje se entrenan con grandes conjuntos de datos de texto para generar nuevas palabras, frases e incluso textos completos de una manera coherente y semántica.
Generación de imágenes
Otra aplicación importante de la IA generativa es la generación de imágenes, donde las redes neuronales se entrenan en conjuntos de datos de imágenes para crear nuevas imágenes realistas que a menudo parecen haber sido producidas por humanos.
Generación de video y voz.
Además de la generación de texto e imágenes, la IA generativa también se puede utilizar para crear vídeos y voz sintéticos, lo que permite la producción automatizada de contenido audiovisual personalizado.
Aumento de datos
Finalmente, la IA generativa se puede emplear en el aumento de datos, generando ejemplos adicionales para enriquecer los conjuntos de datos de entrenamiento y mejorar el rendimiento de los modelos de IA en diversas tareas.
Integración de GenAI en ServiceNow
La integración de GenAI en la plataforma ServiceNow ofrece una serie de beneficios para las organizaciones que buscan aumentar su eficiencia operativa y automatizar procesos repetitivos.
Automatización de tareas repetitivas
GenAI se puede utilizar para automatizar una variedad de tareas repetitivas, como clasificar correos electrónicos, categorizar tickets de soporte y enrutar solicitudes, liberando recursos humanos para actividades más estratégicas.
Atención al cliente y resolución de problemas
Al integrar GenAI en el sistema de atención al cliente de ServiceNow, las empresas pueden brindar respuestas rápidas y precisas a las preguntas frecuentes, automatizar problemas comunes y ofrecer asistencia personalizada a los usuarios.
Predicción y análisis de datos
GenAI se puede utilizar para analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones, tendencias y conocimientos ocultos que pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas y predecir resultados futuros con mayor precisión.
Personalización
Con la integración de GenAI, las empresas pueden personalizar la experiencia del usuario ofreciendo recomendaciones personalizadas, contenido personalizado y soporte individualizado según las preferencias y el historial de interacción de cada usuario.
Impacto en la eficiencia y la automatización
El uso de GenAI en ServiceNow puede tener un impacto significativo en la eficiencia operativa, la experiencia del usuario, la innovación y gestión de riesgos y cumplimiento de la empresa.
Mayor eficiencia operativa
Al automatizar tareas repetitivas y simplificar procesos complejos, GenAI puede ayudar a las empresas a reducir costos, optimizar recursos y aumentar la productividad de sus equipos.
Experiencia de usuario mejorada
Al proporcionar respuestas rápidas y precisas, personalizar las interacciones y simplificar el acceso a la información, la integración de GenAI en ServiceNow puede mejorar significativamente la experiencia del usuario, aumentando la satisfacción y la lealtad del cliente.
Innovación acelerada
Al automatizar tareas operativas y liberar recursos para actividades más creativas y estratégicas, GenAI puede impulsar la innovación dentro de las organizaciones, permitiendo el desarrollo de nuevos productos, servicios y soluciones de manera más rápida y eficiente.
Gestión de riesgos y cumplimiento
Al analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones de comportamiento sospechoso o actividades que no cumplen con las normas, GenAI puede ayudar a las empresas a detectar y mitigar riesgos al tiempo que garantiza el cumplimiento de las regulaciones y políticas internas.
Conclusión
En resumen, la IA generativa ofrece un enfoque innovador para la creación de contenido y la resolución de problemas, lo que permite a las empresas generar nuevos conocimientos, automatizar procesos y mejorar la experiencia del usuario.
La introducción de GenAI en ServiceNow está destinada a transformar las operaciones comerciales y de TI al ofrecer niveles sin precedentes de automatización, eficiencia y personalización. A medida que las empresas buscan adaptarse a estos cambios, es fundamental que también consideren las implicaciones éticas y de privacidad asociadas con el uso avanzado de las tecnologías de IA. Sin embargo, con una implementación cuidadosa y una gobernanza adecuada, GenAI en ServiceNow tiene el potencial de impulsar significativamente el rendimiento y la innovación empresarial.
Histórico
Desde su fundación, el campo del aprendizaje automático ha utilizado modelos estadísticos, incluidos modelos generativos, para modelar y predecir datos. A partir de finales de la década de 2000, la aparición del aprendizaje profundo ha impulsado el progreso y la investigación en el procesamiento de imágenes y vídeos, el análisis de texto, el reconocimiento de voz y otras tareas. Sin embargo, la mayoría de las redes neuronales profundas han sido entrenadas como modelos discriminativos que realizan tareas de clasificación, como la clasificación de imágenes, basadas en redes neuronales convolucionales.
En 2014, avances como el codificador automático variacional y la red generativa adversarial produjeron las primeras redes neuronales profundas prácticas capaces de aprender modelos generativos, en lugar de discriminativos, a partir de datos complejos como imágenes. Estos modelos generativos profundos fueron los primeros capaces de generar no solo etiquetas de clase para imágenes, sino también imágenes completas.
En 2017, la red Transformer permitió avances en los modelos generativos, lo que llevó al primer transformador generativo previamente entrenado en 2018.20 A esto le siguió en 2019 GPT-2, que demostró la capacidad de generalizar sin supervisión a muchas tareas diferentes como modelo fundamental.
En 2021, el lanzamiento de DALL-E, un modelo de píxeles generativos basado en transformadores, seguido de A mitad del viaje y Stable Diffusion marcaron el surgimiento del arte práctico de la IA de alta calidad a partir de señales del lenguaje natural.
En enero de 2023, Futurismo.com publicó la historia de que CNET estaba usando una herramienta interna de inteligencia artificial no revelada para escribir al menos 77 de sus historias; Después de que se conoció la noticia, CNET publicó correcciones a 41 de las historias.
En marzo de 2023, el GPT-4. Un equipo de Microsoft Research argumentó que “podría considerarse razonablemente como una versión temprana (pero aún incompleta) de un potente sistema de inteligencia artificial (FAI)”.
En abril de 2023, el tabloide alemán Die Aktuelle publicó una entrevista falsa generada por IA con el solitario expiloto de carreras Michael Schumacher. La historia incluía dos posibles revelaciones: la portada incluía la frase “engañosamente real” y en el interior de la revista se reconocía al final de la entrevista que la entrevista fue generada por IA. El editor jefe fue despedido poco después en medio de la controversia.