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El impacto de la tecnología en nuestras vidas durante la última década ha sido tan profundo que es difícil imaginar un mundo sin ella. Gracias a innovaciones como la IA generativa, desarrollada por empresas con visión de futuro, ya no tendremos que imaginarlo.
La IA generativa está causando sensación en diversos sectores, como la sanidad, la industria manufacturera, la banca, el entretenimiento, la educación, la energía y la agricultura.
En el ámbito de la salud, la IA generativa ayuda a los radiólogos a analizar imágenes médicas para detectar enfermedades como el cáncer, las cardiopatías y los trastornos neurológicos.
En la industria del entretenimiento, ayuda a crear nuevos contenidos, personalizar las experiencias de los usuarios y optimizar los procesos de producción.
En la industria de bienes de consumo envasados, empresas como Alloy.ai están aprovechando el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la IA generativa para ayudar a las empresas de bienes de consumo a gestionar sus cadenas de suministro, inventario y ventas. Alloy.ai trabaja con socios estratégicos como Westernacher en el espacio de la cadena de suministro digital para ofrecer soluciones basadas en IA a cientos de minoristas y socios de e-commerce.
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La IA generativa también mejora las operaciones de la cadena de suministro al automatizar, aumentar y acelerar los procesos. Permite una toma de decisiones más rápida y precisa a través del análisis de datos y la información.
¿Cómo funciona todo?
La IA generativa se refiere a modelos de inteligencia artificial diseñados para crear nuevos contenidos, como texto, audio, imágenes o vídeos. Por lo general, incorpora cuatro etapas principales de flujo de trabajo: recopilación de datos, entrenamiento del modelo, generación de contenido y refinamiento. En general, el entrenamiento y el refinamiento son los componentes más importantes y los más difíciles de aumentar. Una vez entrenado el modelo, puede generar nuevos contenidos mediante el muestreo del espacio latente o a través de una red generadora. El contenido generado es una síntesis de lo que el modelo ha aprendido de los datos de entrenamiento. Dependiendo de la tarea y la aplicación, el contenido generado puede someterse a un mayor refinamiento o posprocesamiento para mejorar su calidad o para cumplir requisitos específicos. Esta tecnología es útil para desarrollar asistentes virtuales, crear contenido dinámico para videojuegos y generar datos sintéticos para entrenar otros modelos de IA.
La IA generativa es importante en el mundo de la cadena de suministro, ya que puede mejorar drásticamente la eficiencia y la toma de decisiones mediante el análisis de grandes cantidades de datos.
Los modelos de IA generativa requieren una cantidad significativa de datos relevantes y de alta calidad para entrenarse eficazmente. Adquirir tales datos puede ser un reto, especialmente en ámbitos en los que los datos no están disponibles, son sensibles o están protegidos, como en la sanidad o las finanzas.
Complejidad de la formación
La formación de estos modelos requiere muchos recursos, tiempo y dinero, lo que supone un obstáculo para las organizaciones más pequeñas o para las que se inician en la IA. Debido a la naturaleza vasta e intrincada de los datos de la cadena de suministro, incluidas las diversas fuentes, formatos y dependencias en las diferentes etapas, es difícil desarrollar algoritmos de IA precisos y robustos que puedan optimizar por separado las complejas operaciones de la cadena de suministro.
Controlar los resultados
Garantizar que los resultados de la IA generativa sean relevantes y apropiados puede resultar difícil. Los modelos pueden generar contenido incorrecto, ofensivo o sesgado. Además, los deepfakes y los textos engañosos pueden utilizarse indebidamente para difundir información errónea o cometer fraude, lo que genera incertidumbre y posibles disputas legales.
Sacar lo mejor de la IA: soluciones que funcionan
Las principales empresas tecnológicas están integrando rápidamente herramientas de IA en sus sofisticados productos para mejorar la experiencia del usuario. Un excelente ejemplo de esta innovación es el copiloto de IA generativa, un asistente conversacional virtual impulsado por inteligencia artificial, específicamente grandes modelos de lenguaje (LLM) Estos copilotos de IA están diseñados para ayudar a los usuarios con una serie de tareas y procesos de toma de decisiones, aprovechando el poder de los LLM para interpretar, analizar y procesar enormes volúmenes de datos. Esto les permite ofrecer información personalizada en tiempo real, ayudando a los usuarios a afrontar retos complejos con facilidad y eficiencia.
SAP ha diseñado una de estas capacidades que ahorrará a los consultores hasta 1,5 horas al día con respuestas rápidas sobre implementaciones de sistemas SAP. Joule es un copiloto avanzado de IA generativa integrado en toda la cartera empresarial en la nube de SAP para ofrecer información proactiva y contextualizada de todas las aplicaciones de SAP y fuentes de terceros. Desarrollado por SAP, aprovecha la IA generativa para mejorar la eficiencia de los procesos empresariales. A diferencia de herramientas como ChatGPT, Joule se basa principalmente en datos del software de SAP, lo que garantiza la seguridad y la privacidad. Joule se basa en un modelo de lenguaje creado por SAP para aplicaciones de datos empresariales.
Para obtener más información sobre otras herramientas SAP, la inteligencia artificial y sus casos de uso en la gestión del transporte, consulte el white paper: Inteligencia artificial en la gestión del transporte.
