{"id":2128,"date":"2023-07-04T07:04:13","date_gmt":"2023-07-04T06:04:13","guid":{"rendered":"https:\/\/keepler.io\/2023\/07\/04\/impacto-ia-generativa-en-companias\/"},"modified":"2024-05-16T08:06:46","modified_gmt":"2024-05-16T07:06:46","slug":"impacto-ia-generativa-en-companias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keepler.io\/es\/2023\/07\/04\/impacto-ia-generativa-en-companias\/","title":{"rendered":"El impacto de la IA generativa en las compa\u00f1\u00edas"},"content":{"rendered":"

En los \u00faltimos meses, la IA generativa se ha convertido en una de las tecnolog\u00edas de moda, gracias a sistemas como ChatGPT y al desarrollo de nuevos frameworks de c\u00f3digo abierto como Langchain. Estos avances permiten crear sistemas m\u00e1s complejos utilizando como n\u00facleo grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM). Estos sistemas tienen la impresionante capacidad de generar texto, im\u00e1genes, objetos en 3D e incluso v\u00eddeos.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo puede influir esta tecnolog\u00eda en mi empresa?<\/h3>\n

Existen numerosas formas en las que esta tecnolog\u00eda puede tener un impacto significativo y positivo en su empresa. Sin embargo, es importante se\u00f1alar que el verdadero potencial reside en integrar estos modelos en sistemas m\u00e1s amplios, maximizando su potencia. Con esto en mente, exploremos algunos ejemplos de c\u00f3mo esta tecnolog\u00eda puede beneficiar a su empresa:<\/p>\n

Gesti\u00f3n de datos<\/h3>\n

La mayor\u00eda de las empresas medianas y grandes luchan con la gesti\u00f3n de grandes cantidades de documentos y datos. La implementaci\u00f3n de un sistema de IA Generativa puede revolucionar su proceso de gesti\u00f3n de documentos, permitiendo una r\u00e1pida recuperaci\u00f3n de la informaci\u00f3n relevante. Di adi\u00f3s a las interminables presentaciones de PowerPoint, archivos PDF, documentos de Word y hojas de Excel. Estos sistemas pueden extraer informaci\u00f3n valiosa en cuesti\u00f3n de segundos, liberando a sus empleados para que puedan centrarse en tareas m\u00e1s valiosas para la empresa.<\/p>\n

El siguiente es un ejemplo de un sistema desarrollado por nuestro equipo que puede extraer perspectivas e informaci\u00f3n relevante de datos estructurados y no estructurados:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

El diagrama anterior ilustra un sistema dise\u00f1ado para procesar consultas de usuarios y recuperar informaci\u00f3n relevante tanto de fuentes estructuradas, como archivos Excel y CSV, como de fuentes no estructuradas, como presentaciones PowerPoint, documentos PDF y archivos Word. Esta informaci\u00f3n se utiliza para generar una respuesta completa a la consulta del usuario. La respuesta es generada por un Modelo de Lenguaje Amplio (LLM) y su objetivo es proporcionar la respuesta m\u00e1s precisa y \u00fatil teniendo en cuenta la informaci\u00f3n extra\u00edda de diversas fuentes como entrada contextual.<\/p>\n

Creaci\u00f3n de contenidos<\/h3>\n

La tecnolog\u00eda de IA generativa puede ayudar en las tareas de creaci\u00f3n de contenidos dentro de su empresa. Puede trabajar junto a sus empleados en diversas \u00e1reas, como la redacci\u00f3n y creaci\u00f3n de guiones para campa\u00f1as de marketing, mejorando la productividad y la creatividad.<\/p>\n

El siguiente es un ejemplo de la arquitectura de alto nivel de una soluci\u00f3n que nuestro equipo desarroll\u00f3 para el evento HackIA 2023 de Repsol, donde el objetivo era crear una aplicaci\u00f3n innovadora utilizando IA Generativa. Esta soluci\u00f3n se centr\u00f3 en la recuperaci\u00f3n de insights a partir de los datos de Repsol y la creaci\u00f3n de campa\u00f1as de marketing:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

El diagrama anterior muestra un sistema integral formado por dos componentes. El primer componente consiste en responder a las preguntas de los usuarios utilizando las fuentes de datos de la empresa como entradas y aprovechando un modelo de lenguaje amplio (LLM). El segundo componente gira en torno a la creaci\u00f3n y el perfeccionamiento de una campa\u00f1a de marketing basada en los conocimientos extra\u00eddos del paso anterior.<\/p>\n

Comprensi\u00f3n de las revisiones de los clientes<\/h3>\n

Las empresas suelen recibir un n\u00famero abrumador de opiniones de clientes sobre sus productos o servicios. Resulta casi imposible hacer un seguimiento de todas ellas. Los sistemas de IA generativa pueden extraer informaci\u00f3n valiosa de estas rese\u00f1as, lo que le permite obtener una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda del sentimiento y las preferencias de los clientes. Adem\u00e1s, el sistema puede personalizar las respuestas a cada cliente, aumentando su satisfacci\u00f3n e informando de las mejoras iterativas de sus ofertas.<\/p>\n

En la siguiente imagen puede verse una arquitectura sencilla para la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n a partir de documentos:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Aunque el diagrama anterior muestra una arquitectura gen\u00e9rica para la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n relevante, esta arquitectura podr\u00eda utilizarse f\u00e1cilmente para extraer informaci\u00f3n de las opiniones de los clientes de Amazon sobre diferentes productos. El flujo ser\u00eda el siguiente:<\/p>\n

    \n
  1. Todas las opiniones se introducir\u00edan individualmente en una base de datos vectorial.<\/li>\n
  2. Dada una pregunta del usuario, se realizar\u00eda una b\u00fasqueda por similitud de la pregunta en la base de datos y se obtendr\u00eda un n\u00famero fijo de opiniones relacionadas.<\/li>\n
  3. Una vez obtenidas, el modelo de lenguaje amplio (LLM) las utiliza para ofrecer la respuesta que mejor responda a la pregunta, teniendo en cuenta las opiniones como contexto.<\/li>\n<\/ol>\n

    Este sistema podr\u00eda ahorrar a las empresas miles de horas a la hora de extraer informaci\u00f3n de sus diferentes productos a partir de las opiniones de los clientes y podr\u00eda ayudarles a mejorar tanto la calidad como la experiencia de usuario de sus productos.<\/p>\n

    Dise\u00f1o de productos<\/h3>\n

    Imaginemos una peque\u00f1a empresa de muebles que carece de recursos para mantener un gran equipo de dise\u00f1adores. Con el sistema adecuado construido en torno a un modelo de generaci\u00f3n de im\u00e1genes de gran tama\u00f1o, incluso una empresa peque\u00f1a podr\u00eda validar cientos de dise\u00f1os en un solo d\u00eda. Adem\u00e1s, podr\u00eda generar modelos 3D de cada dise\u00f1o, revolucionando el proceso de dise\u00f1o de productos y acelerando la innovaci\u00f3n.<\/p>\n

    El siguiente ser\u00eda un ejemplo de un sistema que crea diferentes im\u00e1genes de dise\u00f1o de productos a partir de una entrada de texto:<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Asistentes virtuales y chatbots<\/h3>\n

    Aunque los asistentes virtuales y los chatbots existen desde hace tiempo, su experiencia de usuario no ha estado a menudo a la altura de las expectativas. Sin embargo, la integraci\u00f3n de nuevos grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos ha allanado el camino para experiencias m\u00e1s personalizadas e inteligentes. Estos sistemas avanzados pueden mejorar enormemente el servicio y la satisfacci\u00f3n del cliente.
    \nNuestro equipo ha creado internamente un asistente virtual\/chatbot que ayuda a los empleados a realizar b\u00fasquedas inteligentes en lenguaje natural sobre la documentaci\u00f3n de la empresa. Este sistema se llama Keeply y la gente lo est\u00e1 utilizando actualmente en su trabajo diario:<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Conclusi\u00f3n<\/h3>\n

    Las tecnolog\u00edas de IA generativa tienen el potencial de transformar completamente las empresas, independientemente de su tama\u00f1o. Aunque estas tecnolog\u00edas est\u00e1n todav\u00eda en sus primeras fases y algunas aplicaciones pueden ser costosas, los costes est\u00e1n disminuyendo r\u00e1pidamente y los sistemas mejoran continuamente. A medida que estas tecnolog\u00edas avanzan, las empresas pueden anticipar importantes beneficios, una mayor eficiencia y mejores experiencias para los clientes.<\/p>\n

     <\/p>\n

    Image: Unsplash | Robynne Hu<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    En los \u00faltimos meses, la IA generativa se ha convertido en una de las tecnolog\u00edas de moda, gracias a sistemas como ChatGPT y al desarrollo de nuevos frameworks de c\u00f3digo abierto como Langchain. Estos avances permiten crear sistemas m\u00e1s complejos utilizando como n\u00facleo grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM). Estos sistemas tienen la impresionante capacidad de generar […]<\/p>\n","protected":false},"author":134360170,"featured_media":34902,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","content-type":"","footnotes":""},"categories":[222,223],"tags":[424,287,248,252],"class_list":["post-2128","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia","category-negocio","tag-generative-ai-es","tag-ia","tag-ia-generativa","tag-negocio"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2128","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/134360170"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2128"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2128\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/34902"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2128"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2128"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2128"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}