Según pública el portal infobae.com
La inteligencia artificial generativa (IA generativa) se perfila como una fuerza transformadora en diversas industrias, desde la asistencia sanitaria hasta el transporte, avanzando hacia la creación de contenido sin intervención humana y generando tanto expectativas de incremento de productividad como preocupaciones sobre el desplazamiento laboral.
Informes recientes indican que la IA generativa podría adicionar billones de dólares a la economía global mientras replantea la estructura laboral actual, según reporta investopedia.com.
Aplicada en campos como la salud, donde la IA generativa es utilizada para analizar imágenes médicas con potencial para reducir errores administrativos hasta en un 50%, esta tecnología avanza hacia la mitigación de la escasez anticipada de 10 millones de trabajadores de la salud para 2030.
En el sector financiero, se proyecta que la IA generativa incremente el PIB global en un 7% y fomente el crecimiento de la productividad.
El transporte también se ve impactado con vehículos autónomos y soluciones a desafíos urbanos, mientras que en manufactura, entretenimiento y retail, se introduce una optimización y personalización que promete eficiencia y ahorro de costos. Sin embargo, este avance ha conducido a huelgas como la del Gremio de Escritores de América en mayo de 2023.
Diversos estudios y reportes analizan las repercusiones económicas de esta tecnología. Accenture sugiere que la IA podría añadir hasta 14 billones de dólares al PIB mundial para 2035, y McKinsey & Company advierte sobre la posibilidad de automatización de hasta el 45% de tareas en ciertos sectores laborales.
Paralelamente, la Organización Mundial de la Salud y el Foro Económico Mundial destacan la eficiencia y los posibles incrementos netos de empleos en sectores que exijan mayor educación y habilidades. Aunque el potencial beneficio económico es grande, plantea cuestiones éticas y regulatorias de consideración.
Anton Korinek, Ph.D., resalta que el principal impacto económico de la IA generativa será el crecimiento de la productividad, aunque reconoce la ambigüedad de sus efectos en el mercado laboral y la importancia de políticas que respalden la adaptación de los trabajadores a estos cambios.
Las empresas tecnológicas como Alphabet (GOOG), Hugging Face, IBM (IBM), Microsoft (MSFT), NVIDIA (NVDA) y OpenAI están a la vanguardia en el desarrollo de esta tecnología, mientras que corporaciones como Amazon (AMZN), Google, Netflix (NFLX) y Tesla (TSLA) están implementando la IA generativa para mejorar la experiencia del consumidor y optimizar sus operaciones.
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IA Generativa
Los modelos de Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) están revolucionando la manera en que se crean contenidos digitales, con ejemplos punteros como GPT-3 y Stable Diffusion. Estas tecnologías de vanguardia permiten a los usuarios generar desde ensayos hasta imágenes fotorrealistas a partir de simples entradas de texto.
Las claves de su éxito residen en métodos de aprendizaje como el no supervisado y semi-supervisado, que facilitan la utilización de grandes volúmenes de datos no etiquetados para el desarrollo de modelos fundamentales multifuncionales.
El potencial de la IA Generativa depende de la integración de diferentes tipos de modelos generativos y de arquitecturas avanzadas tales como redes de transformadores, que procesan datos de manera no secuencial. Son particularmente eficaces gracias a la autoatención y codificaciones posicionales, que permiten a la IA entender y predecir las relaciones entre palabras o incluso otros tipos de datos “tokenizados”.
Aunque los modelos de difusión generativa pueden requerir más tiempo de entrenamiento, resultan en salidas de alta calidad y flexibilidad, siendo considerados óptimos para casos de uso generalizados.
En contraparte, las Redes Generativas Antagónicas (GANs) se especializan en la generación de datos específicos del dominio, ofreciendo ejemplares de alta calidad a mayor velocidad pero con menor diversidad.
La expansión de aplicaciones de la IA Generativa abarca desde la creación de paisajes y avatares hasta la transformación de imágenes en música, ofreciendo herramientas que simplifican procesos creativos y técnicos en campos como el transporte, las ciencias naturales y el entretenimiento.
Empresas como NVIDIA, Cohere y Microsoft juegan un papel crucial en el desarrollo de estas tecnologías, proporcionando servicios y plataformas que resuelven las complejidades de implementación y operación a escala de estos modelos. A pesar de estar en una fase temprana, el alcance transformador de los modelos generativos es considerable, con un espacio significativo para crecimiento y mejora en los próximos años.
La Inteligencia Artificial Generativa se posiciona como una área crucial de la investigación y desarrollo en IA, con el potencial de impactar una amplia gama de industrias y aplicaciones.
El contenido de este articulo, fue generado por un modelo IA Generativo ChatGPT, lo cual demuestra las capacidades reales y presentes de estas tecnologías.
