¿Cómo pueden las empresas integrar herramientas de IA?

Edición III

• Si es la primera vez que recibes esta newsletter déjanos que te expliquemos qué puedes encontrar aquí: empezaremos con alguna reflexión en forma de artículo más elaborado o con la documentación de algún prototipo, para luego navegar entre los diferentes enlaces que nos hemos ido compartiendo entre envío y envío, siempre intentando explicar qué vemos (o no) en ellos. 

• Si te has perdido anteriores ediciones de nuestra newsletter puedes verlas aquí online: “Datos sintéticos: ¿Nuevas oportunidades para los negocios y la experiencia de usuario?” y “¿Cómo medimos el valor en la era de la IA?”.

La paradoja de la automatización: ¿Puede la IA simplificar o complejizar los negocios?

En el panorama actual, la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando múltiples industrias, prometiendo optimizar flujos de trabajo y liberar a los empleados de tareas repetitivas. Herramientas como Cursor, un editor de código asistido por IA, ejemplifican cómo la tecnología puede ser un aliado para incrementar la productividad de los desarrolladores. Sin embargo, un análisis más profundo revela una paradoja: mientras la automatización puede mejorar ciertos procesos, también introduce complejidades nuevas, especialmente al manejar excepciones que requieren intervención humana.

La promesa de la IA en el desarrollo de software

Cursor es un ejemplo fascinante de cómo la IA puede facilitar la programación. Gracias a funciones avanzadas como el autocompletado y los modelos personalizados, los desarrolladores pueden ahorrar tiempo en tareas repetitivas y concentrarse en aspectos más estratégicos del código. Estas herramientas representan un avance significativo en términos de velocidad y precisión, ya que no solo ayudan a escribir código, sino también a probar y depurar automáticamente. Pero, ¿cuáles son las implicaciones para los negocios que adoptan esta tecnología?

Automatización y sus dificultades

Steven Sinofsky, ex-ejecutivo de Microsoft, ofrece una perspectiva distinta sobre la automatización. Su experiencia apunta a un desafío subyacente: la automatización rara vez es simple. Aunque la tecnología puede abordar flujos de trabajo conocidos, la verdadera prueba de fuego son las excepciones. Situaciones imprevistas, errores en los datos de entrada o salidas no conformes convierten la automatización en un desafío considerable. La fragilidad de muchos sistemas automatizados radica en su incapacidad para manejar casos especiales, lo que a menudo genera una dependencia inevitable de la intervención humana.

Entonces, ¿cuál es el futuro de la automatización?

Este contraste entre la promesa de la IA y las dificultades de la automatización plantea una serie de preguntas que las empresas deben considerar:

1. ¿Cómo de preparadas están las empresas para manejar las excepciones que la IA no puede resolver? Aunque herramientas como Cursor prometen eficiencia, ¿cómo impactarán las fallas de automatización la capacidad de los equipos para responder a problemas imprevistos?

2. ¿Cómo se deberían diseñar las experiencias de usuario para herramientas asistidas por IA? Los datos sintéticos son clave en estos modelos, pero no siempre son efectivos en casos complejos o poco comunes. Las empresas deben preguntarse cómo mejorar la experiencia de usuario para que los empleados comprendan y aprovechen mejor las capacidades y limitaciones de estas herramientas.

3. ¿Es más efectivo un enfoque híbrido? Integrar la automatización para casos estándar y permitir una intervención humana ágil en casos excepcionales podría equilibrar la eficiencia con la flexibilidad. Este modelo podría ofrecer un mejor retorno de inversión y reducir la frustración derivada de automatizaciones frágiles.

4. ¿Hasta dónde puede llegar la escalabilidad de la IA en industrias con alta variabilidad? En sectores como la medicina o el retail, las excepciones son frecuentes. ¿Es posible desarrollar soluciones de IA que escalen adecuadamente en estos entornos sin introducir complejidades innecesarias?

Colaboración humano-IA: ¿La clave del éxito?

A medida que la IA continúa avanzando, surge una conclusión clara: la colaboración humano-IA es fundamental. Si bien las herramientas automatizadas pueden eliminar tareas tediosas, los humanos siguen siendo esenciales para manejar la complejidad de los casos únicos. Este enfoque colaborativo podría representar el mejor camino hacia el éxito, permitiendo que la IA realice el trabajo pesado mientras los humanos se concentran en decisiones más estratégicas.

Desafíos y oportunidades para el futuro

La paradoja de la automatización resalta una verdad crucial para los negocios modernos. La promesa de la IA como herramienta de transformación es real, pero también lo son sus limitaciones. Al considerar la implementación de estas tecnologías, los líderes empresariales deben sopesar no solo los beneficios en productividad, sino también los posibles desafíos en el manejo de excepciones.

En última instancia, el éxito de la automatización no dependerá solo de la tecnología en sí, sino de cómo las empresas eligen integrarla y equilibrarla con la intervención humana. Mientras más cerca estén las empresas de encontrar este equilibrio, mayores serán las oportunidades para transformar sus operaciones y ofrecer experiencias de usuario innovadoras y eficientes.

Este artículo se inspira en el artículo de Steven Sinofsky “Automating Processes with Software is HARD” y en la entrevista que realiza Lex Fridman a los creadores de Cursor:

¿En qué andamos metidos?

• Estamos terminando de definir un workshop, que impartiremos en los próximos días, para ayudar al equipo de Marketing de unos de los principales anunciantes del país a introducir en su pipeline de producción y de cultura de trabajo herramientas de IA generativa.

• Acabamos de explorar como usar la IA, en concreto creando datos sintéticos y hipótesis de uso, para enriquecer el proceso de recomendación de video de una app de contenidos.

• Nos hemos puesto a probar que modelos funcionan mejor sobre una Raspberry Pi con la idea de explorar posibles acciones o instalaciones dónde hay un problema con el hardware que puede desplegarse.

¿Qué hemos estado leyendo, aprendiendo y debatiendo estos días?

Generative AI’s Act o1

Con el segundo aniversario de la “revolución de la IA generativa,” el enfoque en la inteligencia artificial está evolucionando hacia un “pensamiento lento”: la capacidad de razonar en tiempo real. Esta próxima fase se centra en el desarrollo de arquitecturas cognitivas que permiten una toma de decisiones deliberada, inspiradas en modelos como AlphaGo. Con OpenAI a la cabeza, estos avances auguran una nueva generación de aplicaciones “agentes” que pueden resolver problemas complejos y personalizados, abriendo un universo de oportunidades en el desarrollo de aplicaciones prácticas que complementen el mundo real.

Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models

Llama 3.2 supone un gran avance en accesibilidad y personalización de modelos de IA para diversas aplicaciones, especialmente en dispositivos locales. Con modelos que van desde los de solo texto (1B, 3B) hasta los avanzados con visión (11B, 90B), Llama 3.2 permite tareas como la generación de resúmenes, razonamiento visual y generación de texto multilingüe, todo de forma privada y rápida en el dispositivo. Además, la API de Llama Stack facilita la implementación en la nube, en instalaciones locales y en móviles.

Next-Token Prediction is All You Need

Emu3 representa un avance en inteligencia multimodal utilizando solo predicción del siguiente token para entrenar modelos que manejan imágenes, texto y video de forma integrada. Este enfoque supera el rendimiento de modelos como SDXL y LLaVA-1.6 en tareas de generación y percepción, sin recurrir a arquitecturas de difusión o enfoques composicionales. Emu3 destaca por su capacidad para generar video de alta fidelidad y simplificar el diseño multimodal, lo cual facilita la escalabilidad en el entrenamiento y la inferencia, allanando el camino hacia una inteligencia multimodal más general y versátil.

185 real-world gen AI use cases from the world's leading organizations

La publicación del blog de Google Cloud presenta 185 casos de uso de IA generativa aplicados en áreas como atención al cliente, productividad laboral, desarrollo de código, análisis de datos, ciberseguridad y creatividad. Empresas líderes como Alaska Airlines, Formula E y General Motors muestran cómo están utilizando soluciones de IA de Google, como Vertex AI y Gemini, para automatizar tareas, mejorar la experiencia del usuario y optimizar operaciones. Esto subraya el rol transformador de la IA en múltiples industrias y su integración creciente en el mundo empresarial.

The Innovator's Dilemma in Ad Production: The Tug-of-War Between Established Models and Brand Demands

En el actual panorama publicitario, las empresas tradicionales de producción enfrentan el dilema de innovar o mantenerse en modelos establecidos, enfrentando la amenaza de la IA y la automatización. Mientras estos modelos basados en trabajo manual y horas facturables sostienen sus ingresos, la demanda de contenido eficiente y económico crece. Para adaptarse, las marcas deben explorar herramientas de IA, desarrollar capacidades internas y fomentar la innovación para crear contenido personalizado a escala. La adopción de estrategias ágiles y asociaciones tecnológicas será clave para liderar esta transformación.

How agentic AI platforms will redefine enterprise applications

Las aplicaciones empresariales están en plena transformación. Los sistemas de agentes avanzados están emergiendo para automatizar procesos, prometiendo alterar la forma en que las organizaciones gestionan sus sistemas, plataformas de datos e interfaces. Estos agentes, trabajando en conjunto, podrían optimizar objetivos clave, como satisfacción del cliente y rentabilidad, interactuando con sistemas heredados y actuando en tiempo real. Este cambio, comparado con revoluciones anteriores como la del cloud, será fundamental para la productividad empresarial y podría redefinir la arquitectura de software para el 2030.

Nuestros próximos cursos abiertos al público

Ya tenemos nuevas fechas para nuestros (ya clásicos) cursos abiertos al público en colaboración con La Nave Nodriza:

• 4ª edición de IA Generativa en Acción: Creación de Productos Digitales

  Comienza el 19 de noviembre. 16h, distribuidas en 4 tardes.

  Un itinerario que combina la exploración y la experimentación abordaremos todas las oportunidades de contar con la IA como una aliada creativa durante todo el proceso de diseño, desde la investigación de datos para obtener insights valiosos, hasta el desarrollo de prototipos tangibles.

• 9ª edición de IA Generativa: Fundamentos, Usos y Visión Crítica

  12 de diciembre. 7h de curso (más 1 de comida).
  Nuestro curso original que se actualiza en cada edición para ir más allá del prompt y del hype del momento haciendo una reflexión crítica sobre el estado del arte de diferentes herramientas de IA, navegando desde sus orígenes hasta el actual boom generativo.

Recuerda que estos cursos podemos hacerlos en formato “in company” o podemos diseñarte uno a medida en función de nuestra experiencia y de los diferentes temas de los que seguimos aprendiendo. Además, prometemos que te divertirás.

Esperamos que te haya gustado, y si crees que le puede interesar a alguien conocido no dudes por favor en compartir la newsletter en cualquier formato o canal. Siempre nos podéis escribir con nuevas ideas o comentarios.

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