Herramientas IA Herramientas IA Herramientas IA

ChatGPT

Es un gran modelo de desarrollado por OpenAI capaz comprender y generar un lenguaje al humano, y puede conversaciones con los usuarios una amplia variedad de temas. diseñado para aprender y continuamente a través interacciones con los usuarios, convierte en una herramienta para una variedad de aplicaciones, incluyen servicio al cliente, educaci entretenimiento.

Dall E 2

Puede crear imágenes y arte originales y realistas a partir de una descripción de texto. Puede combinar conceptos, atributos y estilos.

Synthesia

Es una plataforma que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para crear videos altamente realistas y personalizables. Los usuarios pueden ingresar texto, elegir un idioma, voz y estilo, y la plataforma generará un video de una persona hablando el texto, con movimientos de la boca y expresiones faciales que coincidan con el audio.

Esta tecnología es útil para una amplia gama de aplicaciones, desde marketing hasta educación, y puede ahorrar tiempo y recursos que, de otro modo, se gastarían en la producción de video tradicional.

Headline Studio AI

Es una plataforma impulsada por IA que ayuda a los creadores de contenido y comercializadores a generar titulares efectivos para su contenido. Analiza el contenido del usuario y ofrece múltiples opciones de títulos en función del potencial de participación, la legibilidad y la optimización de palabras clave.

Con esta plataforma, los usuarios pueden crear titulares convincentes que capten la atención del lector y mejoren las posibilidades de éxito de su contenido, ahorrando tiempo y esfuerzo.

Seventh Sense

Es una plataforma de automatización de marketing impulsada por IA diseñada para mejorar la efectividad de las campañas de marketing por correo electrónico. La plataforma analiza el comportamiento de los destinatarios y envía correos electrónicos en los mejores momentos para cada destinatario individual, lo que da como resultado tasas de apertura y de clics más altas.

Se integra con herramientas populares de automatización de marketing y CRM y ofrece funciones como puntuación de clientes potenciales, automatización de correo electrónico e informes para ayudar a los especialistas en marketing a optimizar sus campañas. La tecnología de Seventh Sense permite a los especialistas en marketing mejorar el rendimiento de sus campañas de marketing por correo electrónico al proporcionar información valiosa y contenido personalizado a su audiencia.

Crystal AI ca los “Desarrolladores ciudadanos de IA” para impulsar el crecimiento exponencial de tu negocio?

Es una herramienta increíble que puede ayudar a las empresas a mejorar la participación de sus clientes y aumentar las ventas. Utiliza algoritmos inteligentes de aprendizaje automático para analizar los datos de los clientes y generar información para estrategias de comunicación personalizadas.

¿Qué es más importante que el cliente?

Nada, pero los datos y el análisis están en segundo lugar.

Una encuesta de gasto y resiliencia de IDC descubrió que, detrás de la interacción con el cliente, la " segunda área de interés estratégico más importante de las juntas ejecutivas es aprovechar los datos y mejorar la toma de decisiones para seguir siendo competitivos y/o tratar de aprovechar las condiciones cambiantes del mercado".

Entonces, ¿por qué muchas organizaciones de todos los sectores han descubierto que la gran promesa de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el análisis de datos no cumplen con las expectativas? Si el 72 % de los líderes de datos y análisis lideran o están muy involucrados en iniciativas de transformación digital,

SU OS , G C APLICADA?

Considera estos datos:

Casi 9 de cada 10 proyectos de ciencia de datos (87 %) nunca llegan a producción

(Fuente: Venture Beat)

Solo 1 de cada 5 insights analíticos (20 %) finalmente ofrece un resultado empresarial

(Fuente: Gartner)

Menos de la mitad de todos los modelos de ML (45 %) se implementan en toda la empresa (Fuente: algoritmia)

QUÉ HAY DETRÁS DE ESTE DRAMÁTICO DÉFICIT?

Un factor principal es que los proyectos de IA a menudo se inician sin un objetivo final a la vista. Además, muchas organizaciones no pueden incorporar conocimientos basados en IA en sus sistemas heredados; otros no logran impulsar la agilidad en la ejecución de procesos de negocio, y algunos incluso pasan por alto la necesidad de que sus proyectos de IA generen crecimiento o monetización de primera línea.

modelos de IA/ ML, en lugar del proceso de negocio en el que se deben integrar esos modelos para lograr la mayor eficiencia y agilidad. Simplemente no es parte de su responsabilidad. El mapa de la cadena de valor de punta a punta es rígido y deficiente, pero hay una manera de superar esto y desbloquear el valor naciente: las operaciones de datos deben pensar más como empresarios, con un enfoque implacable en la experiencia del cliente.

Otra razón es la falta de científicos de datos capacitados. Estos profesionales son costosos de contratar y difíciles de retener. Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., los recién graduados en ciencia de datos ganan más de $100.000 al año, mientras que los gerentes experimentados en ciencia de datos pueden ganar mucho más: más de $250 000 al año, según una encuesta de la Universidad de Wisconsin. Y la rotación es alta: solo el 2% de los científicos de datos tienen el mismo trabajo que tenían hace cinco años.

Después de décadas de inversiones en datos e inteligencia artificial, las empresas aún se enfrentan a la falta de escalabilidad o flexibilidad, poca confianza en los datos y experimentos no repetibles donde la integración es una ocurrencia tardía.

Mentalidad Empresarial

La incorporación de conocimientos basados en datos en los procesos de negocio requiere interrupción y transformación continuas. Las empresas que hacen esto bien son aquellas que piensan como un emprendedor, y esto las lleva a una continua transformación y disrupción productiva.

Un componente importante de esta mentalidad emprendedora es la creación de "cápsulas" (o “pods”) funcionales y multidisciplinarias: grupos de trabajo que cruzan silos funcionales para unificar personas y procesos, lo que permite a los profesionales tomar medidas sobre conocimientos basados en datos.

Los pods también pueden fomentar una cultura tanto de colaboración como de innovación continua, que son clave para impulsar proyectos de IA/ML a través de la "frontera de la rentabilidad".

Para garantizar la adopción en el espacio de la inteligencia aplicada, es fundamental que el flujo de valor genere resultados y también se vincule a la siguiente mejor acción, en lugar de simplemente proporcionar información o inferencias hipotéticas.

Otro componente de una actitud empresarial es la voluntad de hacer preguntas difíciles. Para las inversiones en ciencia de datos, estas preguntas pueden incluir:

¿Cuánto tiempo le llevará a nuestra organización obtener un retorno de nuestras inversiones en IA/ML?

Cuándo puede esperar la organización que nuestras inversiones en IA/ML nos ayuden a ganar cuota de mercado?

¿Cómo aumentarán nuestros proyectos de IA/ML la adopción de nuestros productos finales por parte de los consumidores?

¿La solución AI/ML es ética y estamos creando una IA responsable? ¿Confiará la empresa en la solución AI/ML?

¿Estamos creando un nuevo producto o servicio para crear una ventaja competitiva?

¿Nuestras soluciones de IA/ML son óptimas, manejables y sostenibles? Si no, ¿qué podemos hacer para garantizar que lo sean?

¿Con qué rapidez nuestras inversiones en IA/ML mejorarán la colaboración, impulsarán la autonomía del usuario final y acelerarán nuestros planes de lanzamiento al mercado?

Pensamiento Basado En Plataformas

Hay otra pieza del rompecabezas AI/ML y la necesidad de un pensamiento empresarial. Hemos ingresado a una nueva era de concepto de diseño, que involucra una colección de herramientas, servicios, conocimientos y soporte que capacitan a los equipos para desarrollar y mejorar productos, servicios o soluciones a mayor velocidad. Para que esto tenga éxito, necesita un enfoque basado en el flujo de valor para mejorar la agilidad empresarial, una organización basada en productos y un modelo operativo alineado con el objetivo de adopción del usuario final, creando un nuevo flujo de transformación empresarial basada en datos.

Las organizaciones exitosas adoptarán la "ley de aceleración de los rendimientos", en la que la aceleración de la tecnología da como resultado la innovación más potente, como computadoras cuánticas, impresión 3D, AR/VR y nanotecnología. Una complicación del pensamiento de la nueva plataforma es que involucra tecnologías que pueden estar avanzando según pautas impuestas por distintas agendas. Donde una tecnología se realiza completamente, otra puede estar emergiendo. Sin embargo, para obtener los beneficios del pensamiento de plataforma, todas las tecnologías deben integrarse para permitir sistemas altamente interoperables, pero con componentes poco acoplados, que puedan ampliarse de forma independiente.

Esto requiere un liderazgo fuerte, altos niveles de disciplina y una ejecución ágil. Las tácticas y herramientas para optimizar costos incluyen un banco de trabajo de colaboración, capacitación para una mayor IA y alfabetización de datos, y un sólido programa de gestión de cambios.

¿Por qué las organizaciones líderes reclutan “científicos de datos ciudadanos de IA?

Parte del trabajo pesado del ciclo de vida de IA/ML realizado por científicos de datos costosos se puede encargar a "científicos de datos ciudadanos de IA" (conocidos alternativamente como "desarrolladores ciudadanos de IA"). La clave del éxito es equipar a estos entusiastas de la ciencia de datos con estándares conjuntos de bibliotecas de modelos empaquetados, modelos y algoritmos catalogados, y canalizaciones de datos automatizadas/parametrizadas, para una ejecución repetible.

Si bien es posible que estos desarrolladores ciudadanos de IA no puedan improvisar y lograr una mayor precisión en los modelos, pueden combinar modelos de entrenamiento con varios conjuntos de datos y parámetros. También pueden incorporar modelos en los procesos comerciales y habilitar las operaciones de IA, lo que reduce el costo total de propiedad (TCO). Además, con el pensamiento basado en la plataforma y la configuración y las herramientas adecuadas, pueden contribuir con un conocimiento profundo del dominio.

¿POR Q É Í CONSIDERAR CIENTÍFICOS CIUDADANOS

Porque estos entusiasta ayudan a fusionar innovación potencial, organizaciones que reportan tres beneficios valiosos:

1. Mayor productividad:

Los científicos utilizan bancos colaboración, plataformas de desarrollo pueden albergar permitir la experimentaci que los modelos silos tradicionales, grupos colaborar ingeniería y el ajuste de modelos.

2. Costos optimizados:

Las organizaciones un modelo combinado controle al permitir sean científicos remunerados desarrollen

Además, los científicos de datos ciudadanos pueden crear una canalización de integración continuaentrega continua (CI/CD) para mantener la agilidad e implementar en una plataforma AI Ops estándar para detectar la desviación del modelo. Esto puede mejorar la confianza de la empresa en el modelo, despejando el camino para la automatización.

3. Salida al mercado más rápida: las organizaciones que utilizan científicos de datos ciudadanos y un banco de trabajo de colaboración pueden comenzar la fase inicial de incorporar modelos de IA en sus procesos comerciales. Luego, pueden monitorear continuamente estos procesos desde la optimización del proceso y evitar la desviación del modelo al corregir los datos anómalos. El objetivo no es solo recopilar datos, sino también aprender de ellos, y luego reaccionar de manera rápida, correcta y efectiva.

Las empresas que aprovechen al máximo las nuevas tecnologías actuales, adopten una mentalidad emprendedora y, lo que es más importante, aprovechen de manera efectiva a los desarrolladores ciudadanos de IA, experimentarán un

Srijani Dey es directora de datos y análisis (CDAO) en DXC Technology y una Tecnóloga distinguida de DXC. Conéctate con Srijani en LinkedIn.