La IA generativa es más que solo un sistema de procesamiento de lenguaje, es una herramienta que está cambiando el mundo empresarial. Inversionistas han invertido más de 1,700 millones de dólares en tecnología generativa de IA en los últimos tres años. La industria farmacéutica y la codificación de software han sido las principales beneficiarias de esta inversión.
«Los primeros modelos básicos como ChatGPT se centran en la capacidad de la IA generativa para aumentar el trabajo creativo, pero para 2025, esperamos que más del 30% (en comparación con cero hoy en día) se descubran sistemáticamente nuevos medicamentos y materiales utilizando técnicas de IA generativa”, dice Brian Burke, vicepresidente de investigación de innovación tecnológica de Gartner.
La IA generativa tiene el potencial de explorar muchos diseños posibles para encontrar la combinación correcta o más adecuada. Aumenta y acelera el diseño en muchos campos, y también tiene el potencial de «inventar» diseños u objetos novedosos que los humanos podrían haber pasado por alto de otra manera.
Ya estamos viendo los impactos de la IA generativa en el marketing y los medios. Gartner espera que para 2025, el 30% de los mensajes de marketing salientes de grandes organizaciones se generarán sintéticamente, frente al 2% en 2022. Y para 2030, se estrenará una gran película con el 90% de la película generada por IA (de texto a video), comparado con el 0% en 2022.
La IA generativa tiene una variedad de casos de uso en varias industrias, incluyendo:
Diseño de fármacos: La IA generativa ya se ha utilizado para diseñar medicamentos para diversos usos en cuestión de meses, lo que ofrece a la industria farmacéutica oportunidades significativas para reducir tanto los costos como el cronograma del descubrimiento de medicamentos.
Ciencia de materiales: La IA generativa está afectando a las industrias automotriz, aeroespacial, de defensa, médica, electrónica y energética al componer materiales completamente nuevos que se enfocan en propiedades físicas específicas
Diseño de chips. La IA generativa puede usar el aprendizaje por refuerzo (una técnica de aprendizaje automático) para optimizar la ubicación de los componentes en el diseño de chips semiconductores (planificación de piso), lo que reduce el tiempo del ciclo de vida del desarrollo del producto de semanas con expertos humanos a horas con IA generativa.
Datos sintéticos. La IA generativa es una forma de crear datos sintéticos, que es una clase de datos que se obtienen a partir de observaciones directas del mundo real sin identificar las fuentes específicas de esos datos. Por ejemplo, los datos de atención médica pueden generarse artificialmente para investigación y análisis sin revelar la identidad de los pacientes cuyos registros médicos se usaron para garantizar la privacidad.
Diseño generativo de piezas. La IA generativa permite a las industrias, incluidas la fabricación, la automoción, la aeroespacial y la defensa, diseñar piezas optimizadas para cumplir objetivos y limitaciones específicos, como el rendimiento, los materiales y los métodos de fabricación. Por ejemplo, los fabricantes de automóviles pueden usar el diseño generativo para innovar diseños más livianos, lo que contribuye a sus objetivos de hacer que los automóviles sean más eficientes en combustible. Los algoritmos de IA generativa pueden generar diseños de productos, edificios y ropa, ahorrando tiempo y reduciendo los costos.
Arte: Los algoritmos de IA generativa pueden crear obras de arte únicas, como pinturas, esculturas y música.
Marketing: Los algoritmos de IA generativa pueden crear contenido de marketing personalizado, como anuncios, videos y texto.
Finanzas: Los algoritmos de IA generativa pueden generar informes financieros automatizados y analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias.
Ciencias: Los algoritmos de IA generativa pueden ayudar a los científicos a diseñar nuevos experimentos y descubrir nuevos patrones en los datos.
Entretenimiento: Los algoritmos de IA generativa pueden generar historias, personajes y escenas para películas, videojuegos y programas de televisión.
Aquí te lo platico: https://youtu.be/dPBFU74LUtE
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