Explora el potencial de la inteligencia artificial generativa (IA) y cómo las empresas pueden aprovecharla para impulsar su negocio. Conoce la importancia de adoptar esta tecnología tempranamente para obtener una ventaja competitiva. A lo largo de este ebook conocerás diferentes casos de uso que te permitirán obtener valor agregado en tu compañía. Además, conocerás las habilidades de la inteligencia artificial generativa, como la capacidad de entregar respuestas generativas y la comprensión del contexto para generar respuestas más coherentes y relevantes. https://nubiral.com/genai-services/

1. tierra de oportunidades para las
organizaciones.
La manera amigable de adoptar la inteligencia artificial
generativa para potenciar el negocio.
Esta nueva tecnología ofrece casos de uso novedosos y disruptivos
para que empresas de todas las industrias puedan obtener un
altísimo valor agregado.
nubiral.com
GenAI Services:
E-book

2. Desde mediados de 2022, la inteligencia artificial generativa no nos ha dado
respiro. Los avances han sido rotundos y en pocos meses se revolucionó la
relación entre las personas y esta tecnología. Algunos hitos clave que se
sucedieron en los últimos meses:
· El lanzamiento de ChatGPT, creado por la empresa OpenAI, en noviembre
de 2022. Batió el récord de haber llegado a los 100 millones de usuarios
activos en apenas dos semanas (el anterior estaba en manos de TikTok y era
de nueve semanas).
· Esto se sumó a otras herramientas que habían alcanzado una enorme
popularidad en el pasado inmediato, como Dall-E (modelo es capaz de
generar imágenes completamente nuevas y originales a partir de descripcio-
nes de texto) o soluciones que pueden entender y generar código de
programación, incluyendo la traducción de lenguaje natural a código.
· En enero de 2023 Microsoft anunció la expansión de su propuesta Azure
OpenAI Service para que las empresas pudieran acceder a modelos
avanzados de IA e incorporarlos en sus proyectos corporativos.
· En abril de 2023, Amazon anunció la disponibilidad de dos nuevos modelos
de lenguaje de IA a través de su plataforma en la nube, Amazon Web
Services, que las empresas pueden aprovechar para construir sus propios
bots.
Este contexto nos da la pauta de que el avance de la inteligencia artificial
generativa es irrefrenable. Las empresas que la evalúen y adopten en
instancias tempranas seguramente logren hacer una diferencia competitiva.
01. Introducción.
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3. 02. Definiciones y tecnologías
detrás del fenómeno.
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Antes de adentrarnos en los casos de uso potenciales de esta IA, veamos cuál
es la tecnología y cuáles los conceptos subyacentes que hacen que sea tan
sorprendente:
· Transformers. Tipo de modelo de aprendizaje automático que se utiliza en
el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). Se
basan en una arquitectura de red neuronal profunda diseñada para procesar
secuencias de palabras y capturar las relaciones entre ellas.
· LLM. Siglas en inglés por large language models, o modelos de lenguajes
grandes. Es un tipo de transformer grande y complejo que utiliza técnicas
avanzadas de aprendizaje profundo para procesar enormes cantidades de
datos de lenguaje natural. Pueden interpretar y producir textos (“entender” y
“hablar”) en diferentes idiomas y contextos. El input es lenguaje natural y el
output, texto Ejemplos: GPT (Generative Pre-trained Transformer) en sus
diferentes versiones y T5 (Text-to-Text Transfer Transformer).
· Embeddings. Representaciones numéricas (vectores) de palabras o frases
que capturan el significado semántico y la relación entre ellas. Se almacenan
en bases vectoriales y sirven para traducir el lenguaje natural en un input
numérico para que pueda ser utilizado por un LLM.
· Contexto: Conjunto de palabras y oraciones que rodean un determinado
fragmento de texto. El modelo lo utiliza para comprender el significado y
generar respuestas coherentes y relevantes.
· Tokens. Unidad de medida de la longitud del contexto.
El modelo de GPT 4, por ejemplo, acepta hasta 32.000 tokens (1.000
equivalen a aproximadamente 750 palabras).

4. 03. Una IA con habilidades únicas.
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La combinación de la mencionada tecnología con esos métodos de entrena-
miento aportan a GPT y sus variantes algunas cualidades únicas:
· Puede entregar respuestas generativas: desde el punto de vista del usuario,
la sensación es que la máquina está “pensando” antes de entregar su texto.
· Guarda el contexto. A diferencia de generaciones anteriores de chatbots,
esta IA utiliza la información contextual para generar nuevas respuestas.
· Estas capacidades se traducen en aplicaciones concretas como mejoras en
la traducción automática, mayor comprensión del lenguaje natural,
generación de texto más “real” y una mayor automatización de tareas de
procesamiento vinculadas precisamente al lenguaje natural.
La mayor eficiencia en el procesamiento del lenguaje natural que proveen las
diferentes versiones de GPT tiene implicaciones significativas para una
amplia gama de aplicaciones, incluyendo la atención al cliente, el análisis de
sentimientos, la generación de contenido o la automatización de procesos de
negocio.

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Para obtener los resultados deseados por el usuario, es fundamental el
diseño de las instrucciones o de las consultas que se realizan al modelo. A
esta actividad se la conoce como “prompt engineering” (o “ingeniería de
prompts”).
Su importancia radica en que el modelo de lenguaje interpreta y genera
texto basándose en las instrucciones o consultas que se le presentan. Si se
formula correctamente el prompt, la respuesta será más precisa, oportuna y
adecuada.
Dentro de este campo, el concepto de “system message” se refiere a una parte
del texto inicial o del prompt que se utiliza para influir en el comportamiento
o en la respuesta del modelo de lenguaje.
A la hora de ajustar el prompt para obtener respuestas más acertadas, se
puede utilizar el método de few-shot learning, es decir, la capacidad de un
modelo de aprender y generalizar a partir de un número limitado de
ejemplos.
04. La importancia del prompt
engineering.

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Algunos casos de uso que ya se pueden capitalizar:
· Generación de contenido. Creación automática y eficiente de textos coherentes y
relevantes como artículos, descripciones de productos o respuestas eficientes y precisas. Por
ejemplo, en el retail puede usarse para desplegar promociones y descuentos orientados a un
público específico y con un lenguaje determinado. En el mundo de la auditoría y la gestión
documental, para la traducción de contenidos existentes a múltiples idiomas, generación de
resúmenes de normativas existentes. Y en los contact centers, para crear mensajes atractivos
y personalizados, adaptados a diferentes segmentos de audiencia y optimizados para
maximizar el impacto y la conversión.
· Escritura de código fuente. Efectúa automáticamente documentación y mejoras sobre
código fuente, incluyendo archivos readme sobre proyectos o correcciones de formato y de
estructuras lógicas en base a buenas prácticas.
· Asistentes conversacionales con procesamiento de archivos real-time. Pueden
responder preguntas específicas sobre información almacenada en documentos, audios e
imágenes. Aplica a numerosas industrias:
05. Un mundo de nuevas
oportunidades.
Educación: para resumir clases grabadas o para que los profesores puedan revisar
el historial académico de sus alumnos.
Salud: para leer estudios o informes y agilizar el análisis de la historia clínica del
paciente.
Seguridad: para detectar elementos potencialmente peligrosos a partir del
análisis de videos.
Banca: para procesar documentos directamente desde la imagen de éstos o para
detectar posibles fraudes a partir de falsificación de documentos o suplantación
de identidad.
Marketing digital: para detectar emociones del cliente en las interacciones y
mejorar la experiencia o para ayudar en la planificación, ejecución y seguimiento
de las campañas.

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Otros casos de uso que permiten aprovechar al máximo el valor de los datos:
· Gestión documental. Resuelve consultas del usuario a partir de grandes
volúmenes de información almacenada e indexada para capitalizar mejor los
datos propios y también para incrementar sus niveles de seguridad. RRHH
puede utilizarla para procesar currículums, formularios de solicitud de
empleo y otros documentos relacionados con la contratación de personal o
para el análisis automático de habilidades, experiencia laboral, referencias y
comparar perfiles con los requisitos del puesto. Por su parte, en logística y
transporte aplica a la gestión de grandes volúmenes de documentos
relacionados con la cadena de suministro para optimizar la gestión de
inventarios, el rastreo de envíos y la agilización de los procesos de facturación.
Y en las áreas legales, para buscar y extraer de documentos legales digitaliza-
dos a través de palabras claves o identificar cláusulas específicas, términos
legales y resúmenes de casos para agilizar la revisión de documentos legales
y facilitar la búsqueda de información.
· Generación de consultas e integración con Power BI. Responde
consultas en lenguaje natural a partir de información almacenada en bases
de datos estructuradas. Transcribe los requerimientos del usuario de texto
común a consultas SQL. Luego se conecta a la base de datos para efectuar las
consultas y genera una respuesta en lenguaje natural a partir del dato
obtenido. Por otra parte, se integra con PowerBI para generar un dashboard
interactivo sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
06. Obtener el máximo valor
de los datos.

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Las empresas que deseen capitalizar el enorme caudal de oportunidades
que proveen los modelos avanzados de inteligencia artificial necesitan:
· Encontrar el caso de uso. Es importante entender que es un concepto
que aún está en sus etapas iniciales para el cual se requiere una mentalidad
muy experimental y una apertura a encontrar en el camino mejoras y
oportunidades que no habían sido calculadas.
· Validar los datos de los que se dispone para los puntos de interacción
que tendrá esta tecnología con colaboradores, clientes o stakeholders.
Es necesario encontrar un balance entre la autonomía que tienen estas IA y
las validaciones y el contenido que la empresa quiere brindar, por ejemplo, a
sus clientes. En ese sentido, queda mucho por investigar en relación a cómo
optimizar el uso de los prompts (el vehículo de conversación con estas IA):
palabras clave, respuestas categorizadas, etc.
· Gestionar las expectativas. Los resultados no son mágicos ni inmediatos,
sino consecuencia de una adecuada planificación y de haber encontrado los
casos de uso potables. Tampoco el objetivo es reemplazar abruptamente lo
que se hace de un momento para el otro, sino encontrar oportunidades
para hacer las cosas mejor.
· Contar con el acompañamiento de un socio tecnológico con
experiencia en innovación para aprovechar al máximo los beneficios que
aportan las nuevas tecnologías, para estar un paso adelante en relación a los
nuevos lanzamientos y para aportar en la cocreación de casos de uso.
07. Los pasos a seguir.

9. Página 8 | IA Generativa y servicios cognitivos: tierra de oportunidades para las organizaciones. #WeAreNubiral
· La tendencia es irrefrenable y las organizaciones deben tomar ventajas de
la IA generativa y los servicios cognitivos ligados a herramientas como
ChatGPT o GPT-4. Sin embargo, es tiempo de ser cautelosos y no dar pasos en
falso hasta entender cómo aportan valor al negocio.
· En todos los casos, deben contemplarse las cuestiones éticas y de
seguridad.
· Se trata de una oportunidad inédita para repensar el negocio: de qué
manera puede mejorar u optimizar los procesos, cómo se desplegará la
colaboración entre los seres humanos y las máquinas dentro de la fuerza de
trabajo, qué capacidades se necesitan desarrollar internamente o buscar en
el mercado para adoptarlas y, por supuesto, cuáles son las ventanas que se
abren para capitalizar todo este poder.
· Al estar en etapa experimental, apelar a modelos de cocreación con socios
tecnológicos experimentados puede ser una vía clave para minimizar riesgos
y maximizar oportunidades.
08. Conclusiones.

10. Una compañía
de expertos
tecnológicos,
que lideran
el camino hacia
la innovación digital.