Únase a nosotros para regresar a Nueva York el 5 de junio para colaborar con líderes ejecutivos en la exploración de métodos integrales para auditar modelos de IA con respecto al sesgo, el desempeño y el cumplimiento ético en diversas organizaciones. Descubre aquí cómo puedes asistir. El panorama de la IA está evolucionando a una velocidad vertiginosa y está dificultando mucho que los CIO, los ejecutivos de datos y de IA prioricen a qué prestar atención. En el CarCast de esta semana, el empresario tecnológico Bruno Aziza revisa los últimos conocimientos del Informe de preparación de IA de Scale AI y destaca las preguntas clave que todo ejecutivo debería saber hacer sobre la IA de generación. Aspectos destacados del Informe de preparación de IA: Adopción: el año pasado, el 19 % de las empresas no tenían planes para la IA gen. Este año, esa cifra se redujo a solo el 4%. Producción: El año pasado el 21% estaban en producción. Este año, el 38% está en producción. Desafíos: ¿La barrera número uno con la que se topa la gente cuando implementa la IA de generación? Seguridad y gobernanza. Preguntas que debe saber hacer sobre la generación de IA: Evento VB The AI ​​Impact Tour: The AI ​​Audit Únase a nosotros mientras regresamos a Nueva York el 5 de junio para interactuar con los principales líderes ejecutivos y profundizar en estrategias para auditar modelos de IA para garantizar la equidad y el rendimiento óptimo. y cumplimiento ético en diversas organizaciones. Asegure su asistencia a este evento exclusivo solo por invitación. Solicite una invitación ¿Cómo debería identificar los casos de uso de IA de la generación adecuada a seguir? ¿Cómo debería presupuestarse la generación de IA? ¿Cuándo NO deberías utilizar la IA genérica? ¿Para qué usa la gente la IA generativa?: Hay tres formas de pensar en los casos de uso de la IA generativa: clientes internos, clientes externos e integración en aplicaciones existentes. Clientes internos. Esta es una ecuación de riesgo bastante bajo y alta recompensa. Podría tratarse de mejorar sus datos o potenciar el rendimiento de su gente en todas las disciplinas: creación de contenido para marketing/ventas, código para desarrolladores o resumen para representantes de finanzas, administración y atención al cliente. Un buen ejemplo es cómo Twilio utiliza la IA gen para ayudar a los representantes a encontrar respuestas más rápido o resumir las llamadas después del hecho. Clientes externos. Piense en chatbots para atención al cliente o «generación de IA en contexto», como con Wayfair Decorify, donde puede cargar una foto de su sala de estar y la aplicación puede proporcionar un inventario de Wayfair relevante y disponible para ‘vestir su sala de estar’. Incorporación de capacidades de IA de generación en aplicaciones existentes. Esto es particularmente poderoso cuando tiene casos de uso muy específicos que dependen de aplicaciones que ha usado o creado a lo largo del tiempo. Las aplicaciones ERP, HCM o CRM son buenos ejemplos. Esto es lo interesante: con estas aplicaciones, los datos pueden no ser particularmente amplios o grandes, pero su valor y sensibilidad son extremadamente altos, así que recuerde que los criterios de selección para estos casos de uso pueden ser diferentes. Bruno Aziza es un emprendedor tecnológico. DataDecisionMakers ¡Bienvenido a la comunidad VentureBeat! DataDecisionMakers es el lugar donde los expertos, incluidos los técnicos que trabajan con datos, pueden compartir conocimientos e innovación relacionados con los datos. Si desea leer sobre ideas de vanguardia e información actualizada, mejores prácticas y el futuro de los datos y la tecnología de datos, únase a nosotros en DataDecisionMakers. ¡Incluso podrías considerar contribuir con un artículo propio! Leer más de DataDecisionMakers