Líders del pensament
Gen AI: canvi de les empreses de grans marques a solucions d'inici
La IA generativa i els chatbots no són una cosa que el món no hagués vist mai abans del 2022. Ni tan sols es tracta de Siri o Alexa, sinó de la bona ELIZA, un dels primers exemples de processament del llenguatge natural, que ara seria una dona de 57 anys. . Tanmateix, només mig segle després, quan Chat GPT i altres grans models d'idiomes notables van demostrar que la tecnologia era comercialment viable en un ampli espectre d'indústries, les empreses van entendre que necessitaven solucions d'IA generativa, tan aviat com fos possible.
Pocs d'ells, però, s'adonen per a què necessiten IA generativa i encara menys entenen la complexitat de la tasca i els recursos necessaris. Aquí és on entrem: acceleradores i empreses de consultoria.
Fets a mida o confeccionats?
Un bon vestit, fet a mida segons les mides individuals de la tela preferida, el color i pensant en una ocasió particular, és una inversió digna. Les persones, que porten aquests vestits, no es preocupen pel seu aspecte. Saben que es veuen perfectament i se senten en conseqüència. Una solució tecnològica d'IA personalitzada, feta per assolir objectius empresarials particulars, ha millorat la seguretat i s'integra perfectament als sistemes corporatius, és un autèntic vestit de James Bond.
Aquesta és una bona comparació, que dóna una idea general. Però aprofundim una mica més en els motius pels quals la majoria de les empreses prefereixen no implementar solucions d'IA ja fetes, fins i tot dels líders del mercat:
En primer lloc, la integració eficaç de la IA generativa és impossible sense un treball molt individualitzat per a cada empresa, que requereix un equip independent, informat sobre els plans de desenvolupament estratègic, els objectius i la disponibilitat de recursos de l'empresa. Una solució d'IA generativa, que semblava viable per a una empresa, probablement semblarà inútil per a una altra.
En segon lloc, una startup més petita s'endinsarà completament en les especificitats de l'empresa i oferirà una solució a mida d'un equip d'experts en IA, que són capaços de treballar amb models de codi obert, entrenar-los de manera segura en dades corporatives i col·locar-los. els servidors del client. Això permet crear una solució on-premise i complir amb els requisits de desplegament i emmagatzematge de dades segurs, que és una prioritat per a les empreses empresarials.
Per a què necessiten les empreses IA generativa?
Com que Gen AI és relativament nouvingut al mercat corporatiu, la principal manera d'aconseguir experiència i avançar és a través d'assaig i error, la qual cosa significa llançar pilots. Fins que no tinguem prou punts de referència en diversos sectors, aquesta és, amb diferència, la manera més productiva de trobar una solució que s'ajusti perfectament a les necessitats úniques de l'empresa.
No obstant això, hi ha certes tendències en les sol·licituds corporatives de solucions d'IA generativa:
Bots intel·ligents de text i veu basats en LLM per oferir una assistència d'alta qualitat al servei d'atenció al client i donar suport a consultes de diferents nivells de complexitat.
Assistent d'IA dels empleats (és a dir, l'ajudant del director de vendes, que analitza una conversa en temps real amb el client potencial i genera simultàniament idees i ofertes de clients per a un especialista)
Copilots per a desenvolupadors
Solucions de recursos humans per a l'automatització de la contractació i incorporació
Eines de màrqueting: generació d'imatges i avatars, escriptura d'articles i ressenyes de productes.
"No es necessita cap IA de generació": aquesta és la conclusió a la qual alguns clients no esperen arribar, però amb la qual estan fàcilment d'acord després d'analitzar l'estat actual i els objectius empresarials de l'empresa. La IA pel bé de la IA és un malbaratament de recursos, que la tecnologia està cridada a eliminar.
Oportunitats de mercat d'IA generativa
D'acord amb Estimació de PitchBook, el mercat d'IA generativa arribarà als 42,6 milions de dòlars a finals de 2023 i s'espera que creixi a un CAGR del 32% per arribar als 98,1 milions de dòlars el 2026. Aquestes prediccions no tenen en compte el potencial d'expansió de la IA generativa. el mercat total adreçable del programari d'IA.
Això es compara amb un CAGR del 22.6% per a la indústria de la IA en el seu conjunt, la qual cosa significa que GenAI continuarà amb un rendiment superior en relació amb la indústria més gran.
Si les estimacions no són prou convincents, aquí teniu un fet il·lustratiu de la nostra experiència com a accelerador. Després del turbulent 2022, que s'associa amb la recessió econòmica i un ràpid descens de les inversions de risc, els programes d'acceleració d'Intema van canviar el focus de la recaptació de fons al llançament de pilots amb corporacions.
El 2023, Intema va dur a terme dos programes d'acceleració amb tecnologies dominants absolutament diferents: Metaverse i Generative AI. Al llarg del programa, connectem startups amb clients corporatius per discutir possibles solucions tecnològiques, organitzar demostracions i, si té èxit, fer acords sobre els possibles pilots. El programa d'acceleració Metaverse va donar lloc a 4 pilots amb clients corporatius, la qual cosa és fantàstic tenint en compte les especificitats i la complexitat de la tecnologia.
El programa d'IA generativa, fins i tot diverses setmanes abans de la seva finalització, va tenir 7 pilots en discussió amb diverses corporacions. Aleshores, això és només l'efecte d'un bombo que abans envoltava Blockchain i Metaverse? O és perquè Gen AI és un autèntic canvi de joc?
Tot es redueix a la pregunta: val la pena GenAI?
En primer lloc, no és estrany que una nova tecnologia prometedora o una idea surti exagerada a curt termini, potser en desavantatge de les seves perspectives a llarg termini. Si continuem fent paral·lelismes entre GenAI i Blockchain, en la seva etapa de maduresa preliminar, molts han descrit blockchain com una revolució tecnològica, que remodelarà el món, tal com es promociona GenAI avui. Tanmateix, anys més tard, el 2018, va anunciar Gartner aquesta cadena de blocs ha entrat a l'abeurador de la desil·lusió, que també es correspon amb una caiguda de més d'un 30% de l'interès dels consumidors des dels nivells màxims i una disminució del 45% de la inversió en capital de risc del 2018 al 2019.
A diferència de la cadena de blocs, en la seva primera etapa de maduresa, GenAI ja té molts casos d'ús en un ampli espectre d'indústries que són comercialment viables. S'espera que el seu nombre creixi a mesura que més indústries adopten solucions GenAI. En la seva publicació recent, Gartner va situar la tecnologia d'IA generativa al cim de l'anomenada "corba de bombo", que indica que podria haver-hi una correcció en les expectatives i algun tipus de desil·lusió en un futur proper.
Conclusió
Vol dir que després d'una demanda tan massiva de solucions d'IA generativa, la tecnologia està condemnada a sortir del radar? Aquest escenari és poc probable, perquè GenAI ja ha demostrat la seva durabilitat i flexibilitat fonamentals en diversos àmbits de l'activitat humana, des de la ciència fins a l'art i la cadena de subministrament.
No obstant això, una desacceleració en el desenvolupament de la tecnologia és inevitable, i la principal causa aquí és la necessitat urgent de controlar i regular l'ús de GenAI. Fins ara, aquest instrument s'ha utilitzat de manera relativament lliure, sense cap limitació legal. La regulació legal marcarà una nova trajectòria en el camí d'evolució de la tecnologia, i és difícil predir cap a on anirà, perquè GenAI amb les seves habilitats actuals no té precedents en la història de la humanitat.
L'altre factor, que s'espera que limitarà la IA generativa en el futur, irònicament és la mida creixent dels grans models de llenguatge. Tard o d'hora, les capacitats dels xips d'IA no es posaran al dia amb el desenvolupament de la tecnologia, i l'aspiració de construir intel·ligència general artificial i els creixents volums de dades requereixen una enginyeria molt complexa i molta més potència de càlcul.
Aquestes limitacions, però, obren un ampli camp per a investigacions, experiments i enfocaments no estàndards per a la compressió sense pèrdues de LLM, el creixement de la potència de càlcul, l'emmagatzematge de dades, etc.
