Gráficos de conocimiento que preparan la IA generativa para las empresas
por Cambridge Semantics
Desde que OpenAI presentó ChatGPT a fines de 2022, los administradores de conocimiento (y muchas otras personas también) se han visto inundados, todos los días, con información sobre nuevos desarrollos en IA, nuevas empresas centradas en IA, nuevos usos para la IA generativa (GenAI) y nuevos descubrimientos tecnológicos basados en IA. Es alucinante lo rápido que cambian las cosas. Estamos atrapados en el torbellino de cambios de IA, que avanza más rápido que una montaña rusa, lo que nos deja abrumados y confundidos. Dada la velocidad a la que evoluciona GenAI, cada vez es más difícil comprenderla y determinar cómo podemos adaptarla a la empresa de manera realista…
Cómo los gráficos de conocimiento hacen que la IA generativa sea útil en entornos empresariales
Pocas tecnologías han cautivado la imaginación colectiva del público en general con tanta rapidez como lo ha hecho la IA generativa. En menos de un año, pasó de ser algo con lo que solo estaban familiarizados los científicos de datos a uno de los conjuntos de capacidades más logrados y buscados en toda la esfera de los datos.
La aplicación más extendida de la IA generativa, ChatGPT, apareció en los titulares internacionales por primera vez en noviembre de 2022. En medio del frenesí mediático que siguió, las organizaciones de todos los sectores se vieron impulsadas a emplear modelos de lenguaje amplio (LLM) para numerosos casos prácticos, como la respuesta a preguntas, la generación de contenido para marketing y ventas, y las interfaces de atención al cliente a través de agentes digitales conversacionales. Los modelos fundamentales de la IA generativa también tienen una capacidad notable para generar consultas de bases de datos a partir del lenguaje natural, modelos de datos para dominios empresariales, informes y visualizaciones de BI y cantidades sustanciales de gráficos de conocimiento…