Los investigadores de Accenture han descubierto que el 10% de los primeros en adoptar tecnologías digitales han crecido al doble de la tasa del 25% inferior, y están utilizando sistemas en la nube, no sistemas heredados, para permitir la adopción.
(ai trends)-«Esperamos que la tendencia se acelere entre los líderes de la industria durante los próximos cinco años», declararon los autores, H. James Wilson y Paul R. Daugherty, en un artículo publicado en Harvard Business Review . Y más específicamente, tras el lanzamiento del modelo de lenguaje grande GPT-3 de Open AI, “L a década de 2020 se tratará de importantes avances en las tareas de IA basadas en el lenguaje ”, sugieren los autores.
Los transformadores generativos pre-entrenados (GPT) se basan en un transformador, un mecanismo que aprende las relaciones contextuales entre las palabras de un texto, afirman los autores, que son coautores del libro Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (Harvard Business Revisar Prensa).
A pesar de las fallas en GPT-3, incluida la producción de respuestas sin sentido o sesgadas y la generación de contenido plausible pero falso, «Una nueva era de IA está sobre nosotros», afirman los autores.
Microsoft, Google, Alibaba y Facebook están trabajando en su propia versión de «transformadores avanzados». Las herramientas se entrenarán en la nube y serán accesibles a través de API. “Las empresas que quieran aprovechar el poder de la inteligencia artificial de próxima generación cambiarán sus cargas de trabajo informáticas de servicios heredados a servicios de inteligencia artificial en la nube como GPT-3”, sugieren los autores.
Esto permitirá una nueva clase de aplicaciones empresariales que abaratarán el proceso de síntesis de palabras e información en el lenguaje. Basado en un análisis de más de 50 aplicaciones de prueba de concepto relevantes para el negocio de GPT-3, los autores ven tres categorías amplias vinculadas a la comprensión del lenguaje: escritura, codificación y razonamiento específico de la disciplina.
Por ejemplo, GPT-3 es capaz de convertir lenguaje natural en lenguaje de programación. Puede trazar gráficos basados en descripciones verbales. Un probador beta creó un bot GPT-3 que permite a personas sin conocimientos contables generar estados financieros .
“El uso de transformadores impulsados por la nube podría convertirse en una metadisciplina, aplicable a las ciencias de la gestión, las ciencias de los datos y las ciencias físicas y de la vida”, sugieren los autores con optimismo.
Los autores utilizaron la Red de información ocupacional (O * NET), basada en un estándar del gobierno de EE. UU. Utilizado para clasificar a los trabajadores en categorías ocupacionales, para analizar 73 categorías laborales en 16 grupos de carreras. «Descubrimos que todos los clústeres se verían afectados por GPT-3», afirmaron, y señalaron que la oportunidad principal será aumentar y amplificar la productividad y el ingenio humanos, y no automatizar los trabajos para que desaparezcan.
Las aplicaciones de PNL pueden ayudar a los funcionarios de salud pública a correr la voz durante una pandemia
Los funcionarios de salud pública que participan en la respuesta a la crisis en el año de la pandemia pueden utilizar la PNL para adaptarse en respuesta al sentimiento de la comunidad. El primer paso es participar en el «modelado de temas» en el que los sistemas de inteligencia artificial se alimentan de un gran lote de documentos que muestran las palabras clave o los temas más comunes, según una cuenta en GCN , escrita por Sean McPherson, un científico de datos de aprendizaje profundo en Intel. Los investigadores académicos han utilizado el modelado de temas para evaluar lo que las personas en Twitter dicen sobre el virus, como sobre temas de distanciamiento físico y uso de máscaras. “ Esta información es crucial para que los funcionarios públicos comprendan qué es lo que más preocupa a los ciudadanos durante una crisis en particular”, afirmó McPherson.
El segundo paso es construir un modelo de análisis de sentimientos, que interprete las emociones en base al texto. “Esto es particularmente útil para la respuesta a la crisis, ya que muestra cómo se siente el público acerca de las medidas implementadas”, afirmó.
El análisis de sentimientos basado en aspectos ayuda a superar el ruido de temas no relacionados. Divide el texto en componentes, agrupando sustantivos, verbos y adjetivos relacionados, para analizar el sentimiento de cada grupo. Esto es útil para los funcionarios de salud pública si pueden aprender, por ejemplo, que una intervención no farmacéutica induce una reacción negativa.
El tercer paso es interpretar los resultados, que no es sencillo cuando se trata de interpretar texto en sitios de redes sociales. “Muy pocas personas se conectan para profesar lo felices que estaban trabajando desde casa la semana pasada”, dijo McPherson. Las encuestas dirigidas son necesarias para producir resultados equilibrados, sugiere.
“ La PNL es una tecnología poderosa – y uno que ha hecho enormes progresos en los últimos años. En medio de una crisis, esta tecnología puede ofrecer a los científicos y funcionarios de salud pública un punto de referencia útil para posicionar sus respuestas y recomendaciones al público en general ”, afirmó.
Posicionamiento de empresas de creación de contenido para ayudar a implementar la PNL
Antes de que GPT-3 entrara en escena, el procesamiento del lenguaje natural que incorpora IA ha avanzado, en esfuerzos que también conllevan riesgos. “Muchas inversiones iniciales fracasan debido a las esperanzas excesivas y la atención miope prestada a los lugares equivocados”, afirman los autores de una cuenta en el blog de creativeminds , una empresa que ofrece servicios de creación de contenido, especialmente en WordPress.
Las aplicaciones que aplican el procesamiento del lenguaje natural que las empresas pueden realizar en la actualidad incluyen el llenado automático de formularios y la realización de análisis de datos no estructurados, como el texto de los tickets de soporte. CreativeMinds ofrece expertos en análisis de datos y procesamiento de lenguaje natural para ayudar a las empresas a identificar los posibles beneficios.
La PNL también tiene la capacidad de impulsar un modelo de análisis de sentimientos, para comprender, por ejemplo, cómo se ve a una empresa al analizar datos no estructurados en publicaciones de redes sociales, sugiere una cuenta reciente en WhaTech . Los modelos son efectivos para analizar emociones y opiniones en las redes sociales y distinguir los cumplidos de los insultos.
Los chatbots que combinan la PNL con el reconocimiento de voz son cada vez más efectivos. Los investigadores de mercado de Insider Intelligence predicen que el gasto minorista de los consumidores a través de chatbots alcanzará los 142.000 millones de dólares en 2024, frente a los 2.800 millones de dólares de 2019, según una cuenta reciente de Business Insider .
La demanda está impulsada por las expectativas de los consumidores de servicios de banca, finanzas, salud y bienestar las 24 horas del día.
Lincoln Davies Building Supply, una empresa de 145 años en el centro de Nueva York, utilizó un chatbot automatizado de MobileMonkey en su sitio web para responder preguntas frecuentes y ofrecer ventas y promociones. El resultado fue una reducción del 25% en los costos de soporte en línea y un aumento de más del 100% en su lista de clientes, según un estudio de caso en el sitio de MobileMonkey .
Lincoln Davies ofrece una gran selección de materiales de construcción y de construcción para interiores y exteriores. La compañía trabajó con la agencia de marketing digital C&D Advertising para diseñar un chatbot de MobileMonkey para recibir a los clientes con un catálogo de productos compatible con dispositivos móviles y una oferta de ahorro de $ 100. “Esta campaña ha liberado a mi personal para centrarse en el interés del cliente potencial de un cliente más educado. Para un negocio en crecimiento, esto es fundamental ”, afirmó Ed Jones, propietario de Lincoln Davies.
Fundada en 2017, MobileMonkey ofrece una plataforma de chatbot para marketing, ventas y atención al cliente.