By Olga Rotanenko, Commercial Director at Mindy Support  Las empresas están utilizando tecnología de inteligencia artificial de vanguardia para adelantarse a sus rivales. Están mejorando el servicio al cliente, revolucionando la producción de contenidos y simplificando el análisis de datos complejos.  Este artículo analiza ejemplos de IA generativa de la vida real y estudios de casos sobre cómo las principales empresas utilizan   en su trabajo para generar nuevas ideas, aumentar la productividad y crecer. los LLM y   IA generativa   Ejemplos del mundo real de LLM e IA generativa en acción:     El viaje de Amazon hacia un mejor servicio al cliente  Amazon, un gigante del mundo del comercio electrónico conocido por todos, incluidos los niños, no se trata sólo de compras. También es líder en el uso de tecnologías de vanguardia, como modelos de lenguajes grandes (LLM). Al aprovechar la tecnología LLM, los chatbots de Amazon pueden comprender y procesar el lenguaje natural, brindando a los clientes respuestas rápidas y relevantes a sus preguntas e inquietudes. Esta integración ha llevado a una mayor satisfacción del cliente, ya que los problemas se resuelven más rápidamente y con mayor precisión.  \Amazon reconoce la importancia de los agentes humanos a la hora de manejar cuestiones complejas o matizadas que la IA puede no comprender del todo. Este enfoque híbrido combina los puntos fuertes de la IA y la inteligencia humana, garantizando una operación de servicio al cliente equilibrada y eficaz.    Amazon Lex Tecnología utilizada:     El marketing innovador de Coca-Cola  Pasemos a una de las marcas más icónicas, Coca-Cola, que siempre ha priorizado sus esfuerzos de marketing. Al integrar modelos de lenguaje avanzados como GPT-4, la empresa ha podido crear una amplia gama de contenido de alta calidad, desde publicaciones atractivas en redes sociales hasta textos de marketing atractivos y artículos informativos. La capacidad de GPT-4 para generar texto similar a un humano permite a Coca-Cola mantener una voz de marca coherente y auténtica en múltiples plataformas.  \Más allá de la creación de contenido, Coca-Cola ha utilizado GPT-4 para obtener información valiosa sobre las preferencias de los consumidores y las tendencias del mercado. Al analizar grandes cantidades de datos y generar informes completos, GPT-4 ayuda a la empresa a comprender los patrones emergentes y los cambios en el comportamiento del consumidor.    GPT-4 de OpenAI Tecnología utilizada:     La revolución del análisis de datos de JPMorgan Chase  JP Morgan Chase ha utilizado eficazmente IBM Watson para mejorar la precisión y la eficiencia de sus operaciones financieras, lo que ha dado lugar a mejoras significativas tanto en el rendimiento como en la satisfacción del cliente.  Por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) de Watson permite al banco analizar rápidamente grandes cantidades de datos no estructurados, como documentos legales e informes financieros, con alta precisión. Esta automatización no solo reduce el tiempo necesario para procesar información compleja, sino que también minimiza el riesgo de error humano, garantizando resultados más precisos y confiables.  Además, JP Morgan Chase ha contratado a IBM Watson para reforzar sus sistemas de gestión de riesgos y detección de fraude. Los algoritmos de aprendizaje automático de Watson analizan continuamente datos transaccionales e identifican patrones inusuales que pueden indicar actividad fraudulenta.    IBM Watson Tecnología utilizada:     Recomendaciones personalizadas de Netflix  ¿Hay algún amante de Netflix aquí? Imagínate descansando en el sofá con unos snacks, disfrutando de tus series y películas favoritas. Netflix toma en serio tus preferencias y utiliza tecnología avanzada para mejorar su sistema de recomendaciones. Al analizar una gran cantidad de datos de los usuarios, como el historial de visualización y los patrones de interacción, Netflix obtiene una comprensión profunda de los gustos individuales. Esto les permite sugerir contenido que se ajuste estrechamente a sus intereses únicos, mejorando su experiencia y satisfacción general. Este enfoque personalizado no solo mantiene a los espectadores interesados, sino que también les ayuda a descubrir contenido nuevo que quizás no hubieran encontrado por sí solos.    algoritmos de recomendación patentados mejorados por LLM como BERT. Tecnología utilizada:     El sistema de recomendación de música de Spotify  Admítelo, eres usuario de Spotify o Apple Music. Te contaré un secreto: soy una chica de Spotify. Al igual que Netflix, Spotify aprovecha los modelos de lenguaje grande (LLM) para mejorar sus funciones de descubrimiento y recomendación de música. Al analizar los hábitos de escucha de los usuarios, las listas de reproducción y las interacciones con la plataforma, estos modelos permiten a Spotify comprender las preferencias musicales individuales y predecir qué canciones o artistas disfrutarán los usuarios. Este enfoque personalizado no sólo presenta a los usuarios nueva música que les puede encantar, sino que también los mantiene interesados en la plataforma. Es como tener un DJ personal que sabe exactamente lo que quieres escuchar, incluso antes de que tú lo sepas.    modelos de IA patentados y sistemas basados en BERT Tecnología utilizada:     Personalización de contenidos del New York Times  El New York Times, un medio de comunicación líder a nivel mundial, está utilizando IA generativa para optimizar las estrategias publicitarias. Esta tecnología permite a los anunciantes maximizar su impacto al sugerir las mejores ubicaciones para las campañas publicitarias en función del mensaje del anuncio. También ayuda a identificar y dirigirse a audiencias específicas a las que antes era difícil llegar, lo que garantiza un enfoque de marketing más preciso y eficaz. Al perfeccionar la segmentación de la audiencia y la ubicación de los anuncios, esta herramienta de inteligencia artificial no solo mejora el rendimiento de la campaña sino que también aumenta el retorno de la inversión para los anunciantes. Esta innovación demuestra    GPT-3 de OpenAI Tecnología utilizada:     Campañas publicitarias del Super Bowl  "Si no importa quién GANA o pierde, entonces ¿por qué mantienen la PUNTUACIÓN?" Esta famosa cita de Vince Lombardi, uno de los mejores entrenadores de Estados Unidos, captura perfectamente el espíritu competitivo que mantiene al Super Bowl en la cima del entretenimiento deportivo. Con millones de espectadores sintonizándolo, el Super Bowl es una mina de oro de datos. La IA generativa puede analizar esta gran cantidad de datos de los espectadores para crear anuncios altamente específicos que resuenan en diferentes segmentos de audiencia en función de sus preferencias y comportamientos. Esta tecnología no sólo mejora la relevancia y el impacto de los anuncios, sino que también ayuda a las marcas a conectarse más profundamente con su audiencia. A medida que el Super Bowl evoluciona, también lo hacen las herramientas y estrategias que lo convierten en una potencia de marketing.    varios LLM para creación y análisis de contenido. Tecnología utilizada:     Watson de IBM en la atención sanitaria  En el sector de la salud, IBM Watson está utilizando modelos de lenguaje grande (LLM) para revolucionar el soporte de decisiones clínicas. Al analizar grandes cantidades de literatura médica y datos de pacientes, Watson proporciona recomendaciones de tratamiento y diagnóstico basadas en evidencia. Esta avanzada tecnología de inteligencia artificial ayuda a los profesionales de la salud a tomar decisiones más informadas, mejorar los resultados de los pacientes y agilizar el proceso de diagnóstico. Además, Watson puede identificar tendencias y patrones emergentes en la atención médica, lo que contribuye a la detección temprana y la prevención de enfermedades.    IBM Watson Health Tecnología utilizada:     Aprovechar la tecnología de vanguardia para lograr el éxito con los LLM   Los modelos de lenguaje grande (LLM) utilizan una variedad de tecnologías y técnicas. Aquí hay un resumen de algunas tecnologías clave involucradas:    la tecnología central detrás de los LLM. Estos modelos utilizan redes neuronales con muchas capas para procesar y generar texto. Aprendizaje profundo:    un tipo de arquitectura de red neuronal introducida por Vaswani et al. en el artículo "La atención es todo lo que necesitas". Los transformadores son cruciales para manejar dependencias de largo alcance en texto y son la base de muchos LLM. Transformadores:    un componente de los transformadores que ayuda al modelo a centrarse en diferentes partes del texto de entrada al generar o comprender el lenguaje. Mecanismo de atención:   Entrenamiento previo y ajuste:    los LLM se capacitan inicialmente con una gran cantidad de datos de texto para aprender patrones generales del lenguaje. Capacitación previa:    después del entrenamiento previo, los modelos se entrenan aún más en conjuntos de datos específicos para especializarse en ciertas tareas o dominios. Ajuste fino:    el proceso de dividir el texto en unidades más pequeñas (tokens) que el modelo puede procesar. A menudo se utilizan técnicas como la codificación de pares de bytes (BPE) o WordPieza. Tokenización:    diversas técnicas y algoritmos utilizados para procesar y comprender el lenguaje humano, incluido el análisis, el etiquetado de partes del discurso y el reconocimiento de entidades nombradas. Técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL):    métricas como perplejidad, puntuación BLEU y otras se utilizan para evaluar el rendimiento de los modelos de lenguaje. Métricas de evaluación:    tecnologías y directrices para garantizar que los modelos se utilicen de forma responsable y ética, incluidos mecanismos para prevenir resultados nocivos. Mecanismos de ética y seguridad:  Conclusión  Ya puede ver cómo los LLM están causando sensación en todo el mundo y mañana se volverán aún más integrales a medida que las empresas líderes los adopten para impulsar sus esfuerzos. Desde los chatbots de Amazon que mejoran el servicio al cliente hasta el contenido creativo de Coca-Cola y la optimización financiera de JP Morgan Chase con IBM Watson, estas tecnologías están impulsando la innovación y la eficiencia. Las recomendaciones personalizadas de Netflix y los informes automatizados de Salesforce demuestran el impacto de la IA en experiencias y análisis personalizados. A medida que más empresas adoptan estas herramientas, no sólo están refinando sus operaciones sino también estableciendo nuevos estándares para el éxito de la IA. Las conclusiones clave resaltan la necesidad de un aprendizaje continuo, la colaboración entre humanos y la IA y prácticas éticas, sentando las bases para futuros avances.  Por  Olga Rotanenko  Director Comercial en Mindy Support

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