Cómo TIVIT está utilizando GenAI para Impulsar la Innovación
Hace un año, OpenAI sacudió el mundo tecnológico con el lanzamiento de ChatGPT, su modelo de inteligencia artificial. Este hito no solo generó un impacto masivo, sino que también desencadenó debates intensos en todos los ámbitos, desde las empresas hasta la sociedad en general. Ahora, el foco se desplaza hacia la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI), una tecnología que promete transformar aún más nuestro panorama digital.
¿Qué es exactamente la GenAI? Esta innovación se basa en modelos de aprendizaje que se entrenan gradualmente utilizando grandes conjuntos de datos provenientes de diversas fuentes. Según un informe reciente de McKinsey, se estima que la GenAI podría generar entre 2,6 y 4,4 billones de dólares de valor en múltiples sectores económicos. Además, un estudio de la Organización Internacional del Trabajo sugiere que, lejos de reemplazar empleos, la GenAI los complementará.
El conocimiento sobre la GenAI se ha expandido rápidamente gracias a su aplicación práctica en la vida cotidiana, simplificando y acelerando una variedad de actividades. Algunos ejemplos destacados incluyen:
- Chatbots: Utilizados para comunicación interna, entrenamiento de personal y atención al cliente.
- Generación de Contenido: Desde imágenes hasta videos, la GenAI puede crear contenido de alta calidad de manera rápida y económica, beneficiando industrias como la publicidad y el entretenimiento.
- Mundos Virtuales: Desde videojuegos hasta educación personalizada y tratamientos médicos, la GenAI está revolucionando cómo interactuamos con la tecnología.
La GenAI se basa en técnicas como las redes neuronales y las Generative Adversarial Networks (GANs), que entrenan modelos en competencia para generar y evaluar contenido. Empresas como TIVIT ya están utilizando la GenAI para optimizar procesos y tomar decisiones estratégicas, como explica Marjorie Guerra, Gerente de Digital Business de TIVIT Latam.
Sin embargo, este crecimiento no está exento de desafíos. La ética en el diseño de modelos de IA es fundamental para garantizar la calidad, transparencia y seguridad de los datos. Además, el desarrollo continuo de soluciones basadas en IA requiere inversiones significativas en infraestructura computacional.
