La mayoría de las empresas reconocen que la adopción agresiva de tecnologías digitales es cada vez más crítica para ser competitivas. Nuestra investigación muestra que el 10% de los primeros usuarios de tecnologías digitales ha crecido el doble que el 25% de los últimos, y que están utilizando sistemas en la nube, No sistemas heredados, para permitir la adopción, una tendencia que esperamos que se acelere entre los líderes de la industria en los próximos cinco años., Muchas empresas rezagadas y medianas, en comparación, están subestimando drásticamente los recursos en la nube que necesitarán para acceder, impulsar o capacitar a una nueva generación de aplicaciones inteligentes presagiadas por avances como GPT-3, una herramienta de procesamiento de lenguaje natural (PnL) de última generación.
los grandes avances en Ia serán sobre el lenguaje.,
la década de 2010 produjo avances en las tecnologías habilitadas para la visión, desde búsquedas de imágenes precisas en la web hasta sistemas de visión por computadora para el análisis de imágenes médicas o para detectar piezas defectuosas en la fabricación y el ensamblaje, como describimos ampliamente en nuestro libro e investigación. GPT3, desarrollado por OpenAI, indica que la década de 2020 se tratará de grandes avances en las tareas de IA basadas en el lenguaje. Los modelos anteriores de procesamiento del lenguaje usaban reglas codificadas a mano (para la sintaxis y el análisis), técnicas estadísticas y, cada vez más en la última década, redes neuronales artificiales, para realizar el procesamiento del lenguaje., Las redes neuronales artificiales pueden aprender de los datos sin procesar, lo que requiere mucho menos etiquetado de datos rutinarios o ingeniería de características. Los GPT (generative pre-trained transformers) van mucho más profundo, confiando en un transformador, un mecanismo de atención que aprende las relaciones contextuales entre las palabras en un texto. Los investigadores a quienes se les dio acceso a GPT-3 a través de una beta privada fueron capaces de inducirlo a producir historias cortas, canciones, comunicados de prensa, manuales técnicos, texto al estilo de escritores particulares, pestañas de guitarra e incluso código informático.
GPT-3 está lejos de ser perfecto., Sus numerosos defectos incluyen a veces producir respuestas sin sentido o sesgadas, responder incorrectamente a preguntas triviales y generar contenido plausible pero falso. Incluso uno de los líderes de OpenAI advirtió contra la exageración GPT-3. Todo esto sugiere que queda mucho trabajo por hacer, pero la escritura, por así decirlo, está en la pared: una nueva etapa de IA está sobre nosotros.
GPT – 3 es solo uno de los muchos Transformadores avanzados que están surgiendo. Microsoft, Google, Alibaba y Facebook están trabajando en sus propias versiones., Estas herramientas están entrenadas en la nube y solo son accesibles a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API) en la nube. Las empresas que quieran aprovechar el poder de la IA de próxima generación cambiarán sus cargas de trabajo informáticas de servicios heredados a servicios de IA en la nube como GPT-3.
Las aplicaciones de próxima generación permitirán la innovación en toda la empresa.
estos servicios de IA en la nube permitirán el desarrollo de una nueva clase de aplicaciones empresariales que son más creativas (o «generativas», la «G» en GPT) que cualquier otra cosa que hayamos visto antes., Harán que el proceso de sintetizar palabras, intenciones e información en el idioma sea más barato, lo que hará que muchas actividades comerciales sean más eficientes y estimulará la innovación y el crecimiento que vemos con los primeros usuarios.
nuestro análisis de más de 50 pruebas de concepto (demos) relevantes para el negocio de GPT-3 indica que las aplicaciones empresariales de vanguardia del mañana caerán en al menos tres categorías creativas amplias, todas vinculadas a la comprensión del lenguaje: escritura, codificación y razonamiento específico de la disciplina.,
la capacidad de GPT-3 para escribir texto significativo basado en unas pocas indicaciones simples, o incluso una sola oración, puede ser sorprendente. Por ejemplo, uno de los probadores beta privados de GPT-3 lo usó para producir un blog convincente sobre el tema de bitcoin. Entre las demostraciones que analizamos, había aplicaciones para desarrollar nuevos podcasts, generar campañas de correo electrónico y anuncios, sugerir cómo ejecutar reuniones de la Junta Directiva y responder de manera inteligente preguntas que confundirían sistemas de lenguaje anteriores.
basado en Indicaciones de humanos, GPT — 3 También puede escribir instrucciones de código para computadoras o sistemas., Incluso puede convertir lenguaje natural a lenguaje de programación. En un idioma natural (inglés, español, alemán, etc.), describes lo que quieres que haga el código, como desarrollar un sitio Web interno o orientado al cliente. GPT escribe el programa.
la capacidad de pensar en contenido, procedimientos y conocimiento en un campo científico o técnico sugiere otras aplicaciones potencialmente fértiles de GPT-3. Puede responder preguntas de química — en una demostración, predijo correctamente cinco de seis reacciones de combustión química., Puede autoplotear gráficos basados en descripciones verbales, eliminando gran parte del trabajo pesado de tareas como crear presentaciones. Otro probador beta creó un bot GPT-3 que permite a las personas sin habilidades contables generar estados financieros. Otra aplicación puede responder a una pregunta médica deliberadamente difícil y discutir los mecanismos biológicos subyacentes. La aplicación recibió una descripción del conjunto de síntomas respiratorios de un niño de 10 años y se le informó que se le diagnosticó una enfermedad obstructiva y se le administró medicación., Luego se preguntó sobre qué receptor de proteína era probable que actuara el medicamento. El programa identificó correctamente el receptor y explicó que el niño tenía asma y que normalmente se trata con broncodilatadores que actúan sobre ese receptor.
Este potencial de razonamiento general a través de la escritura, la codificación y la ciencia sugiere que el uso de transformadores impulsados por la nube podría convertirse en una meta-disciplina, aplicable a través de las ciencias de gestión, las ciencias de datos y las ciencias físicas y biológicas., Además, en los trabajos no técnicos, la nube en combinación con GPT3 reducirá la barrera para escalar las innovaciones digitales. El personal no técnico podrá utilizar todos los días el lenguaje natural en lugar de los lenguajes de programación para crear aplicaciones y soluciones para los clientes.
los trabajos reinventados aumentarán la productividad.
a la luz de estos próximos cambios, las empresas no solo tendrán que repensar los recursos de TI, sino también los recursos humanos., Pueden comenzar analizando los paquetes de tareas en los roles actuales, descubriendo tareas específicas que la IA puede aumentar y liberando a los trabajadores técnicos y no técnicos por igual para innovar más rápido. Utilizando la red de información ocupacional (o * NET), basada en un estándar del gobierno de los Estados Unidos utilizado para clasificar a los trabajadores en categorías ocupacionales, analizamos 73 categorías de trabajo en 16 grupos de carreras, y encontramos que todos los grupos se verían afectados por GPT-3., Al indagar en las categorías de trabajo, encontramos que 51 se puede aumentar o complementar con GPT-3 en al menos una tarea, y 30 puede usar GPT-3 para complementar dos o más tareas.
algunas tareas se pueden automatizar, pero nuestro análisis muestra que la mayor oportunidad será aumentar y amplificar la productividad e ingenio humanos. Por ejemplo, los profesionales de las comunicaciones verán automatizadas la mayoría de sus tareas de trabajo que involucran la generación de texto de rutina, mientras que las comunicaciones más críticas como el texto publicitario y los mensajes de las redes sociales se verán aumentadas por la capacidad de GPT-3 para ayudar a desarrollar líneas de pensamiento., Los científicos de la empresa podrían usar GPT-3 para generar gráficos que informen a sus colegas sobre el proceso de desarrollo de productos. Mientras tanto, para aumentar la investigación básica y la experimentación, podrían consultar GPT-3 para destilar los hallazgos de un conjunto específico de artículos científicos. Las posibilidades a través de disciplinas e industrias están limitadas solo por la imaginación de su gente.
no te quedes atrás.
el momento de prepararse es ahora. La próxima generación de aplicaciones empresariales no se ejecutará en sistemas heredados, y las empresas tendrán que pasar a la nube de forma más agresiva de lo que lo son ahora., Esperar y ver no sirve. El 1 de octubre, OpenAI lanzará GPT-as-a-service, haciendo que la API esté disponible para los usuarios beta. Los líderes adoptarán y adaptarán GPT-3 en cuestión de meses, aprendiendo dónde funciona mejor o dónde no funciona en absoluto. Tendrán una ventaja en el rediseño de puestos de trabajo y en los temas de privacidad, seguridad y responsabilidad social que rodean a toda la IA. Y en los próximos dos años, puede esperar verlos poniendo todo tipo de aplicaciones en producción, encontrando oportunidades para la innovación que pondrán a los rezagados aún más atrás.