Etiqueta: ai Página 5 de 17

¡Baidu acaba de negar cualquier vínculo entre su servicio de IA generativa ERNIE Bot y una IA militar china! SCMP: ¡Bot Baidu ERNIE vinculado al ejército chino! El 12 de enero de 2024, el South China Morning Post (SCMP) informó que un laboratorio de investigación dependiente de la división de guerra cibernética de la Fuerza de Apoyo Estratégico del Ejército Popular de Liberación “forjó un vínculo físico” entre su sistema de inteligencia artificial y grandes modelos lingüísticos en China, específicamente el Baidu ERNIE Bot y iFLYTEK Spark. Según SCMP, el proyecto se detalló en un artículo revisado por pares publicado en la edición de diciembre de 2023 de la revista académica china Command Control & Simulation. También informó que es la primera vez que el ejército chino confirma públicamente su uso de modelos comerciales de lenguaje grande. Según los científicos involucrados en el proyecto, un laboratorio de investigación de la Fuerza de Apoyo Estratégico del Ejército Popular de Liberación (EPL), que supervisa el espacio, la cibernética, la inteligencia y la guerra electrónica del ejército chino, ha forjado un vínculo físico entre su sistema de inteligencia artificial y Ernie y Baidu. Spark de iFlyTek, que son modelos de lenguaje grandes similares a ChatGPT. La IA militar puede convertir grandes cantidades de datos de sensores e información proporcionada por las unidades de primera línea en lenguaje descriptivo o imágenes y transmitirlos a los modelos comerciales. Después de que confirman que entienden, la IA militar genera automáticamente indicaciones para un intercambio más profundo en diversas tareas, como simulaciones de combate. Todo el proceso está completamente libre de participación humana. El artículo de Sun Yifeng y su equipo de la Universidad de Ingeniería de la Información del EPL analiza cómo alimentaron datos de IA militar sobre la intervención militar estadounidense en Libia en 2011 a grandes modelos de lenguaje como el Baidu ERNIE Bot, y después de varias rondas de diálogo, pudieron para predecir la estrategia de combate del ejército estadounidense. En el artículo, el equipo de Sun analizó uno de sus experimentos que simulaba una invasión militar estadounidense de Libia en 2011. La IA militar proporcionó información sobre las armas y el despliegue de ambos ejércitos a los modelos de lenguaje grandes. Después de varias rondas de diálogo, los modelos predijeron con éxito el próximo movimiento del ejército estadounidense. Después de la publicación de esa historia, las acciones de Baidu cayeron más de un 11,5%, en medio de temores de que un vínculo tan directo con el ejército chino resultaría en sanciones de Estados Unidos, no muy diferente de lo que le sucedió a HUAWEI. Recomendado: ¿Estaban realmente los misiles chinos llenos de agua? ¡Baidu niega el vínculo del bot ERNIE con la investigación militar china! Inicialmente, Baidu solo declaró que no tenía conocimiento del proyecto de investigación: No tenemos conocimiento del proyecto de investigación, y si se hubiera utilizado nuestro modelo de lenguaje grande, habría sido la versión que está disponible públicamente en línea. Sin embargo, después del precio de sus acciones cayó, Baidu emitió un desmentido más contundente el 15 de enero de 2024. Baidu declaró que no tenía ninguna “colaboración comercial” con el equipo de Sun Yifeng ni con la Universidad de Ingeniería de la Información del EPL, y afirmó que si se utilizaba ERNIE Bot en esa investigación, ha sido la versión disponible públicamente. ERNIE Bot está disponible y utilizado por el público en general. El artículo académico, publicado por académicos de una universidad china, describe cómo los autores crearon indicaciones y recibieron respuestas de los LLM, utilizando las funciones disponibles para cualquier usuario que interactúe con herramientas de IA generativa. Baidu no ha participado en ninguna colaboración comercial ni ha proporcionado ningún servicio personalizado a los autores del artículo académico ni a ninguna institución a la que estén afiliados. Baidu también afirmó que desde entonces SCMP ha «aclarado y corregido» su informe. El South China Morning Post, el primer medio de comunicación que informó sobre este artículo académico, aclaró y corrigió su informe original. SCMP eliminó su referencia a un vínculo físico entre Ernie Bot y cualquier sistema de IA militar chino, modificándola para decir que el laboratorio del EPL probó su sistema de IA en Baidu Ernie e iFLYTEK Spark. ¡Por favor apoye mi trabajo! ¡Apoya mi trabajo a través de una transferencia bancaria/PayPal/tarjeta de crédito! Nombre: Adrian WongTransferencia bancaria: CIMB 7064555917 (Código Swift: CIBBMYKL)Tarjeta de crédito/Paypal: https://paypal.me/techarp El Dr. Adrian Wong ha estado escribiendo sobre tecnología y ciencia desde 1997, e incluso ha publicado un libro con Prentice Hall llamado Rompiendo la barrera del BIOS (ISBN 978-0131455368) mientras estaba en la escuela de medicina. Continúa dedicando innumerables horas todos los días a escribir sobre tecnología, medicina y ciencia, en su búsqueda de hechos en un mundo de posverdad.
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Vi una IA generar imágenes sin conexión en tiempo real y todavía no lo puedo creer

por Javier Javier Rodriguez

el marzo 11, 2024

en Smartphone

Hace solo poco más de un año que comencé a escuchar sobre Stable Diffusion y Midjourney y la capacidad de crear imágenes a partir de la nada. Simplemente junte unas pocas palabras y un modelo de IA generativa ubicado en un servidor transformará esas palabras escritas en una imagen gráfica. Magia. Todo ha progresado tan rápido y tan frenéticamente desde entonces. Y de repente, estaba parado en medio del stand de MediaTek en el MWC, mirando un teléfono Android que ejecutaba el chipset Dimensity 9300 y generaba imágenes de IA sobre la marcha. El modelo generó y mejoró la imagen con cada letra que escribí, en tiempo real. Cada letra y palabra que escribí activó el modelo de Difusión Estable y cambió la imagen para que se ajustara a mi descripción con mayor precisión. En tiempo real. Cero retrasos, cero esperas, cero servidores. Todo es local y fuera de línea. Me quedé estupefacto. El año pasado, Qualcomm estuvo feliz de mostrar (también en el MWC) un modelo de Difusión Estable que podía generar una imagen de IA localmente en menos de 15 segundos. Nos pareció impresionante entonces, especialmente en comparación con la generación de Midjourney, que consume más tiempo y exige más servidores. Pero ahora que he visto la generación en tiempo real en acción, esos 15 segundos parecen un lagfest. ¡Oh, qué diferencia hacen 12 meses! Ahora que he visto la generación de IA en tiempo real en acción, cualquier otra cosa parece un lagfest. El Dimensity 9300 fue construido desde cero para soportar más capacidades de IA en el dispositivo, por lo que esa no fue la única demostración que MediaTek estaba promocionando. Sin embargo, los demás no fueron tan impresionantes ni llamativos: resúmenes locales de IA, expansión de fotografías y manipulación de fotografías tipo Magic Eraser. La mayoría de esas características se han vuelto comunes ahora, y Google y Samsung se jactan de ellas en su software Pixel y en su traje Galaxy AI, respectivamente. Robert Triggs / Android Authority Luego había un modelo de generación de video local, que crea una imagen y la anima como una serie de GIF para hacer un vídeo con ellos. Lo intenté un par de veces. Tomó más de 50 segundos y no siempre fue preciso, por lo que puedes imaginar que no me llamó tanto la atención como el modelo de imagen en tiempo real. MediaTek también mostró un creador de avatares con IA en tiempo real que usa la cámara para Capture imágenes en vivo de una persona y anímelas con múltiples estilos. La animación estaba uno o dos segundos por detrás de sus movimientos reales, por lo que no tenía tanto retraso, pero la imagen generada me recordó los primeros días de Dall-E. Nuevamente, esto se ejecutó localmente y sin conexión, lo que explica estos problemas. Sigue siendo una tecnología impresionante, por supuesto, pero no se sentía “allí” de la misma manera que el modelo de generación de imágenes en tiempo real. Como ya puedes ver, realmente me gustó esa primera demostración. Parecía como si la tecnología finalmente hubiera llegado. Y el hecho de que puedas hacerlo localmente, sin los costos adicionales de los servidores y las preocupaciones de privacidad de enviar solicitudes en línea, es lo que lo hace más práctico para mí. Comentarios

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Google está rompiendo demasiadas cosas en su prisa por liderar la IA

por Javier Javier Rodriguez

el marzo 10, 2024

en Smartphone

Edgar Cervantes / Android Authority “Muévete rápido y rompe cosas”, el primer lema de Zuckerberg en Facebook resume perfectamente la necesidad de prescindir de las convenciones para buscar la innovación en una industria en rápida evolución. Después de un comienzo lento, Google parece haber adoptado extraoficialmente el mismo sentimiento mientras se lanza al espacio de la IA. Sin embargo, contratiempos recientes sugieren que Gemini de Google está poniendo demasiado énfasis en la parte de la ecuación de «romper cosas», alienando a los usuarios en el proceso. Han sido unas pocas semanas particularmente malas para el equipo de inteligencia artificial de Google. Primero, la compañía hizo una pausa en las capacidades de generación de imágenes de Gemini después de que produjo imágenes insensibles e históricamente inexactas. Ya sea un subproducto de ajustes intencionales del algoritmo o simplemente un reflejo del estado inicial del modelo de Google, el incidente fue una vergüenza pública. Volvió a afectar el precio de las acciones de Alphabet (al menos temporalmente) e incluso arrinconó al cofundador Sergey Brin para que admitiera, algo poco común, que la empresa “metió la pata”. La controvertida generación de imágenes y el abandono del Pixel 8 son sólo las últimas víctimas en la carrera de Google por la IA. Google rápidamente siguió revelando que su asequible teléfono inteligente insignia Pixel 8 no recibirá el modelo de lenguaje grande Gemini Nano (que no debe confundirse con su aplicación Gemini alternativa al Asistente) que actualmente se dirige al teléfono de primer nivel Pixel 8 Pro. Citando “limitaciones de hardware” inespecíficas, dos teléfonos inteligentes anunciados como el futuro de la IA de consumo (ambos con siete años de actualizaciones por delante) se encuentran ahora en dos trayectorias muy diferentes. Peor para los propietarios de Pixel 8, Gemini Nano llegará a teléfonos de otros fabricantes. Tampoco se sabe si Nano llegará a los teléfonos Pixel más antiguos, que también se lanzaron con la promesa de actualizaciones futuras periódicas, aunque no especificadas, ni cuándo. Si Google no puede atraer a la mayor parte de sus clientes actuales a su futuro de IA, ¿qué esperanza tiene de ganarse a aquellos atados a los ecosistemas de Apple o Samsung? ¿Te arrepientes de haber comprado el modelo básico Pixel 8? 3140 votos Solo puedo suponer que la naturaleza ad hoc de la hoja de ruta de IA de Google ha hecho imposible que los equipos de desarrollo internos aparentemente no comunicables operen en el mismo capítulo, y mucho menos en la misma página. del libro de jugadas de la IA. De manera frustrante tanto para los consumidores como para la industria, Google tiene, con mucho, la mayor cantidad de piezas que podría unir, operando como lo hace tanto en el extremo de desarrolladores como en el de productos del mercado de IA. En cambio, corre el riesgo de ser superado por rivales aparentemente menos equipados, como la serie Galaxy S24 de Samsung impulsada por IA, que utiliza la propia tecnología de Google. Kaitlyn Cimino / Android Authority Desafortunadamente, estos son solo los últimos de una lista creciente de incidentes nerviosos aparentemente causados por el Llegada explosiva del ChatGPT de OpenAI. Las primeras versiones de Bard de Google daban respuestas incorrectas a preguntas, alucinaban hechos y tenían problemas con matemáticas simples. El modelo de Google ha mejorado desde entonces, pero los primeros Bard fueron más una respuesta instintiva que un producto planificado para liderar el mercado. Después de apresurarse para sacar algo (cualquier cosa) al mercado, Google se ha visto obligado a improvisar las iniciativas de IA del año pasado para convertirlas en algo. acercarse a una estrategia coherente. Sin embargo, el desconcertante cambio de marca de Bard/Gemini de este año ha dejado a los consumidores, usuarios empresariales e inversores rascándose la cabeza, preguntándose qué versión de Gemini hace qué y qué suscripción o servicio se requiere. Incluso la estrategia empresarial de IA parece apresurada. Los productos rotos y una estrategia incoherente corren el riesgo de inclinar demasiado la balanza. Lamentablemente, cualquiera que esté familiarizado con la historia de los productos de Google debería haberlo previsto. La marca es famosa por sus lanzamientos de productos dispersos y su poca capacidad de atención para aquellos que no logran pasar el corte. Si bien esto ya es bastante malo en circunstancias habituales, el desarrollo de la IA está plagado de dificultades adicionales que hacen más deseable un enfoque cauteloso hacia la innovación. Entre los riesgos de sesgo y uso indebido, las preocupaciones sobre la privacidad, el cumplimiento normativo y los obstáculos éticos bien documentados, “moverse acelerar y romper cosas” no es una receta para el éxito de la IA. Incluso podría estar condenado al fracaso. En comparación, OpenAI ha sido más mesurado en su implementación y mensajería. A pesar de sus propios errores y reveses, la coherencia ha contribuido significativamente a su posición como líder del mercado. Todavía queda un largo camino por recorrer en la carrera armamentista de la IA y los reveses recientes pueden superarse. Quizás el profundo ecosistema de Google tenga suficiente potencial para que la integración de la IA sea ganadora en cualquier caso. En cuyo caso, todo esto podría perdonarse como problemas iniciales en un futuro lejano. Sin embargo, Google ya no está a la cabeza en IA, y no aprender de los errores recientes podría hacer algo más que dañar su reputación. Comentarios

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La IA jurídica está despegando en Australia y podría revolucionar el mercado jurídico de la práctica privada

por Javier Javier Rodriguez

el marzo 9, 2024

en Computadoras

El mercado legal de práctica privada de Australia se está lanzando de lleno a brindar servicios legales asistidos por IA. Marcas líderes como Clayton Utz, Minter Ellison y Holding Redlich están dando señales de sus primeros pasos en el uso de la IA y su deseo de crecer hasta 2024 y más allá. Los bufetes de abogados están probando la IA para tareas que incluyen investigación jurídica y redacción de documentos legales, respaldada por modelos de IA personalizados y entrenados en datos legales. La IA podría acelerar la prestación de servicios legales, mejorar los costos de los servicios legales y redirigir a los abogados a asuntos más complejos. Ejemplos de la adopción de la IA por parte de la profesión jurídica australiana Australia tiene un mercado jurídico de práctica privada maduro y muy innovador. Ha estado entre los primeros mercados legales del mundo en ver el potencial de la IA generativa para acelerar y aumentar la prestación de servicios legales a clientes de los sectores público y privado. VER: A continuación se presentan algunos desafíos de TI que Australia debe abordar para aprovechar el momento de la IA. Aunque firmas de servicios de información legal como LexisNexis y Thomson Reuters han estado implementando servicios de inteligencia artificial en el mercado estadounidense primero, las firmas de abogados australianas se apresuraron a probarlos a medida que estuvieron disponibles. También están desarrollando modelos y enfoques internos de IA. Clayton Utz Clayton Utz se encuentra entre las primeras firmas de abogados de Australia en probar Lexis+ AI, una nueva herramienta de inteligencia artificial generativa legal de LexisNexis, para generar borradores de documentos legales y otras comunicaciones. Esto sigue a otras iniciativas de la firma, incluido el uso de Lexis+, un analizador de argumentos, que puede analizar documentos legales y sugerir mejoras a la estrategia de litigio de un abogado. MinterEllison MinterEllison fue una de las dos únicas firmas de abogados australianas que Microsoft invitó a participar en su programa Copilot for Microsoft 365 Early Access. La empresa también está creando sus propias herramientas de IA generativa, incluido Chat with ME, un LLM de investigación interna personalizado que utiliza GPT-4 de OpenAI en el entorno privado y seguro de Microsoft Azure de la empresa, entre otras iniciativas internas. Holding Redlich Holding Redlich es otra empresa australiana que prueba la redacción de documentos legales y correos electrónicos con Lexis+ AI. Utilizando la herramienta de manera similar a Clayton Utz, los abogados de Holding Redlich pueden solicitar a Lexis+ AI que cree primeros borradores de documentos, incluidos consejos para los clientes, así como otros elementos comunes como correos electrónicos internos o presentaciones judiciales, como declaraciones de demanda. Figura A: Lexis+ AI es una herramienta de IA generativa capacitada en más de 1,23 millones de opiniones judiciales, estatutos, presentaciones y materiales secundarios. Imagen: LexisNexis Maddocks Maddocks es la primera firma de abogados australiana en Australia que adopta el asistente legal de IA CoCounsel Core, desarrollado por Thomson Reuters, que se encuentra en una fase de prueba de concepto y se ha implementado en más de 45 firmas de abogados en los EE. UU. Hemos estado identificando casos de uso y experimentando, según el director ejecutivo David Newman, quien dijo que podría «modernizar la forma en que trabajamos». Lander & Rogers Lander & Rogers, al igual que MinterEllison, ha adoptado Microsoft Copilot para ayudar a los abogados con tareas que incluyen redacción y revisión de contratos, investigación legal, razonamiento legal, extracción y análisis de datos y casos de uso más genéricos como correos electrónicos y resúmenes de reuniones. La empresa planea adoptar Copilot en toda la empresa después de las pruebas y también ha lanzado un laboratorio de inteligencia artificial dedicado. Más cobertura de Australia ¿Cuáles son los casos de uso clave de la IA en la profesión jurídica? Hay muchos casos de uso potenciales para la IA en los despachos de abogados. Los ejemplos nombrados por Microsoft incluyen redacción legal, investigación y análisis legales, diligencia debida, resúmenes y comunicaciones. PREMIUM: explore estos otros casos de uso principales de la IA. La investigación jurídica y la generación de contenidos son dos casos de uso generales clave para la profesión jurídica. Investigación legal Los bufetes de abogados de práctica privada brindan asesoramiento legal experto y comercial basado en leyes y regulaciones publicadas a nivel global y local, así como jurisprudencia y precedentes. Ofrecen interpretaciones y opiniones para ayudar a los clientes a tomar decisiones legales informadas y conformes. La IA recibe esta información documentada, lo que podría reducir enormemente el tiempo de investigación. Por ejemplo, Lexis+ AI, construido sobre Claude 2 de Anthropic y GPT-4 de OpenAI, ha sido entrenado en la base de datos de LexisNexis de 1,23 millones de opiniones judiciales, estatutos, presentaciones y materiales secundarios. Un gran modelo de lenguaje formado en una amplia base de datos jurídica es capaz de proporcionar borradores de asesoramiento jurídico basado en material jurídico de alta calidad del mundo real. También puede ofrecer citas precisas que respalden el resultado obtenido. Luego, los abogados pueden analizar y ajustar los resultados para entregarlos a un cliente. Generación de contenidos La investigación jurídica, que había sido posible con algunas herramientas de IA anteriores, ahora se ha ampliado con IA generativa para permitir la generación de lenguaje natural y textos legales. Para los despachos de abogados, esto significa la capacidad de generar de todo, desde borradores completos de documentos legales hasta correos electrónicos de clientes. Los abogados también podrán entablar conversaciones con los resultados de texto generados. A través de una ingeniería rápida a través de interfaces conversacionales, podrán ajustar los resultados generados para optimizar su asesoramiento antes de entregárselo a los usuarios finales, como clientes o tribunales. ¿Pueden los modelos jurídicos de IA producir redacción y asesoramiento jurídicos precisos? Los principales modelos de IA generativa legal están muy alejados de los esfuerzos de algunos abogados que han sido sorprendidos utilizando casos alucinados basados en ChatGPT en presentaciones judiciales en los EE. UU. y Canadá. Los modelos se entrenan con grandes cantidades de datos legales, y técnicas como el ajuste fino, la generación aumentada por recuperación y la ingeniería rápida sirven para crear respuestas precisas: Ajuste fino: LexisNexis explica que su herramienta Lexis+ AI es una versión reentrenada de nuestra LLM listos para usar. Grandes cantidades de datos legales relevantes mejoran su capacidad para realizar tareas en el ámbito legal. RAG: La precisión de los resultados se compara con una fuente confiable de conocimiento a través de RAG. Lexis+ AI, por ejemplo, hace referencia al contenido legal de alta calidad para fundamentar respuestas veraces. Ingeniería rápida: una buena ingeniería rápida puede reducir significativamente el riesgo de alucinaciones en casos de uso legal, y es probable que los abogados capacitados sean buenos en esta disciplina debido a sus habilidades de razonamiento verbal. ¿Cómo podría la adopción de la IA cambiar el mercado legal de Australia? El mercado legal de Australia es altamente competitivo. Varias firmas de abogados grandes, medianas y boutique compiten por relaciones con clientes y nuevos negocios en una variedad de áreas de práctica lucrativas, incluidas empresas, fusiones y adquisiciones, medios, telecomunicaciones y litigios. La implementación de la IA tiene el potencial de cambiar los servicios legales de varias maneras. El asesoramiento jurídico podría entregarse a los clientes más rápidamente. La puntualidad del asesoramiento jurídico es fundamental para apoyar a los clientes. La integración de la IA podría acelerar enormemente la capacidad de los abogados para investigar y analizar la legislación y la jurisprudencia y brindar asesoramiento jurídico considerado. Algunas empresas locales han sido testigos de la reducción de horas en algunas tareas. VER: El sector legal de Australia podría aprender de los “experimentos” de la CBA con IA en la banca. «La capacidad de generar contenido, incluida correspondencia con clientes, términos de contratos, alegatos, memorandos de asesoramiento legal y otra documentación, representa una oportunidad increíble para que la profesión jurídica acelere de manera segura y responsable el trabajo legal de rutina», según el informe de Microsoft. La IA podría reducir los costos del asesoramiento jurídico externo. Las firmas de abogados podrán cada vez más ofrecer asesoramiento jurídico preciso y relevante a un precio más bajo. La posible reducción de las horas facturables requeridas por los abogados a nivel de asociado, asociado senior y socio podría resultar en una guerra de precios en los despachos de abogados y presión sobre los honorarios legales. Los bufetes de abogados, cuyos socios en el mercado de Sydney pueden ganar 1,5 millones de dólares al año, estarán deseosos de conservar el valor de los honorarios pagados a pesar de las mejoras en la productividad. Es probable que cambien aún más la facturación hacia precios basados en el valor en lugar de facturar por el número de horas trabajadas. La IA podría convertirse en un frente de batalla en la guerra del talento jurídico. Los bufetes de abogados australianos compiten fuertemente por el talento jurídico. Las empresas quieren contratar y retener a los mejores abogados y convertirlos en socios. Los bufetes de abogados que no adoptan herramientas de inteligencia artificial corren el riesgo de perder abogados frente a quienes sí lo hacen porque pueden ver esto como el futuro de la práctica jurídica. La IA podría ser una amenaza existencial para algunos abogados Los abogados trabajan en una industria del conocimiento y se considera que están muy expuestos a la IA generativa. Un informe publicado por Goldman Sachs a principios de 2023 analizó el mercado estadounidense y descubrió que hasta el 44% de las tareas que realizan los abogados hoy en día podrían algún día automatizarse con herramientas de inteligencia artificial. El bufete de abogados australiano Holding Redlich participó anteriormente en un ejercicio de prueba de Turing que confirmó que la herramienta ‘analizador de argumentos’ de LexisNexis, Lexis+, podría superar a un ser humano en el fortalecimiento de la presentación de un abogado al sugerir jurisprudencia relevante a la que hacer referencia en ella. Los bufetes de abogados con IA emplearán súper abogados, capaces de realizar muchas de las tareas de conocimiento que consumen el tiempo de los abogados. Los abogados pueden involucrarse más en solicitar y revisar los resultados de la IA, asesorar sobre asuntos más complejos o emergentes y construir relaciones con los clientes.

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¿No te impresiona Google Gemini? No estás solo

por Javier Javier Rodriguez

el marzo 8, 2024

en Smartphone

Google no perdió el tiempo intentando ponerse al día con ChatGPT de OpenAI. La compañía trabajó rápidamente y lanzó su nuevo LLM llamado Gemini en 2023. Según las primeras revisiones de desempeño, Google Gemini parece ser más que capaz de defenderse de ChatGPT, pero parece que eso no es suficiente para impresionar. Según una publicación en Reddit, hay varios usuarios que expresan su descontento con Google Gemini. Esto se debe principalmente a cómo Google esencialmente reemplazó al Asistente de Google con su nueva IA. Los usuarios se quejan de cómo básicamente eliminó la funcionalidad similar a un asistente y la reemplazó con un chatbot. Dicho esto, como algunos han señalado en los comentarios de la publicación, el Asistente de Google no era tan bueno cuando se lanzó por primera vez. Con el tiempo y gracias a los comentarios, el Asistente de Google logró crecer hasta convertirse en algo bastante útil. Esto significa que los usuarios deben ser pacientes y esperar que eventualmente Gemini alcance un nivel similar. Sin embargo, también podemos ver la otra cara de la moneda, donde Google debería al menos haber mantenido separados a Gemini y al Asistente de Google hasta que las cosas estuvieran mejor integradas. Afortunadamente, Gemini con Asistente aún no está disponible en todo el mundo. Todavía hay algunos usuarios de Android que tienen la opción de utilizar el Asistente de Google en su forma actual. Pero ¿qué piensas? ¿Eres fanático del nuevo Gemini con Asistente?

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Lo que piensan los miembros de EE. UU. sobre la regulación de la IA

por Javier Javier Rodriguez

el marzo 7, 2024

en Tecnolgia

Con la rápida proliferación de los sistemas de IA, los responsables de las políticas públicas y los líderes de la industria exigen una orientación más clara sobre la gestión de la tecnología. La mayoría de los miembros del IEEE de EE. UU. expresan que el enfoque regulatorio actual para la gestión de sistemas de inteligencia artificial (IA) es inadecuado. También dicen que priorizar la gobernanza de la IA debería ser una cuestión de política pública, al igual que cuestiones como la atención sanitaria, la educación, la inmigración y el medio ambiente. Esto es de acuerdo con los resultados de una encuesta realizada por IEEE para el Comité de Políticas de IA de IEEE-USA. Somos presidentes del Comité de Políticas de IA y sabemos que los miembros de IEEE son un recurso crucial e invaluable para obtener conocimientos informados sobre la tecnología. Para guiar nuestro trabajo de promoción de políticas públicas en Washington, DC y comprender mejor las opiniones sobre la gobernanza de los sistemas de IA en los EE. UU., IEEE encuestó una muestra aleatoria de 9.000 miembros activos de IEEE-USA más 888 miembros activos que trabajan en IA y redes neuronales. La encuesta no definió intencionalmente el término IA. En cambio, pidió a los encuestados que utilizaran su propia interpretación de la tecnología al responder. Los resultados demostraron que, incluso entre los miembros del IEEE, no existe un consenso claro sobre una definición de IA. Existen variaciones significativas en la forma en que los miembros piensan sobre los sistemas de IA, y esta falta de convergencia tiene repercusiones en las políticas públicas. En general, se preguntó a los miembros su opinión sobre cómo regir el uso de algoritmos en la toma de decisiones consiguiente y sobre la privacidad de los datos, y si los EE.UU. El gobierno debería aumentar la capacidad de su fuerza laboral y su experiencia en IA. El estado de la gobernanza de la IA Durante años, IEEE-USA ha estado abogando por una gobernanza sólida para controlar el impacto de la IA en la sociedad. Es evidente que los responsables de las políticas públicas estadounidenses luchan con la regulación de los datos que impulsan los sistemas de IA. Las leyes federales existentes protegen ciertos tipos de datos financieros y de salud, pero el Congreso aún tiene que aprobar una legislación que implementaría un estándar nacional de privacidad de datos, a pesar de numerosos intentos de hacerlo. La protección de datos para los estadounidenses es fragmentaria y el cumplimiento de las complejas leyes federales y estatales de privacidad de datos puede resultar costoso para la industria. Numerosos formuladores de políticas estadounidenses han defendido que la gobernanza de la IA no puede ocurrir sin una ley nacional de privacidad de datos que proporcione estándares y barreras técnicas en torno a la recopilación y el uso de datos, particularmente en el mercado de la información disponible comercialmente. Los datos son un recurso crítico para modelos de lenguaje grande de terceros, que los utilizan para entrenar herramientas de inteligencia artificial y generar contenido. Como ha reconocido el gobierno de Estados Unidos, el mercado de información disponible comercialmente permite a cualquier comprador obtener hordas de datos sobre individuos y grupos, incluidos detalles que de otro modo estarían protegidos por la ley. La cuestión plantea importantes preocupaciones sobre la privacidad y las libertades civiles. Resulta que la regulación de la privacidad de los datos es un área en la que los miembros del IEEE tienen puntos de vista de consenso fuertes y claros. Conclusiones de la encuesta La mayoría de los encuestados (alrededor del 70 por ciento) dijo que el enfoque regulatorio actual es inadecuado. Las respuestas individuales nos dicen más. Para brindar contexto, hemos dividido los resultados en cuatro áreas de discusión: gobernanza de las políticas públicas relacionadas con la IA; riesgo y responsabilidad; confianza; y perspectivas comparadas. Gobernanza de la IA como política pública Aunque existen opiniones divergentes en torno a aspectos de la gobernanza de la IA, lo que destaca es el consenso en torno a la regulación de la IA en casos específicos. Más del 93 por ciento de los encuestados apoyan la protección de la privacidad de los datos individuales y están a favor de la regulación para abordar la información errónea generada por la IA. Alrededor del 84 por ciento apoya que se requieran evaluaciones de riesgos para productos de IA de riesgo medio y alto. El ochenta por ciento pidió imponer requisitos de transparencia o explicabilidad a los sistemas de inteligencia artificial, y el 78 por ciento pidió restricciones a los sistemas de armas autónomos. Más del 72 por ciento de los miembros apoyan políticas que restringen o gobiernan el uso del reconocimiento facial en ciertos contextos, y casi el 68 por ciento apoyan políticas que regulan el uso de algoritmos en decisiones importantes. Hubo un fuerte acuerdo entre los encuestados en cuanto a priorizar la gobernanza de la IA como una cuestión de política pública. Dos tercios dijeron que a la tecnología se le debería dar al menos la misma prioridad que a otras áreas dentro del ámbito del gobierno, como la atención médica, la educación, la inmigración y el medio ambiente. El ochenta por ciento apoya el desarrollo y uso de la IA, y más del 85 por ciento dice que debe gestionarse con cuidado, pero los encuestados no estuvieron de acuerdo sobre cómo y quién debería llevar a cabo dicha gestión. Si bien solo un poco más de la mitad de los encuestados dijeron que el gobierno debería regular la IA, este dato debe yuxtaponerse con el claro apoyo de la mayoría a la regulación gubernamental en áreas específicas o escenarios de casos de uso. Solo un porcentaje muy pequeño de computadoras no centradas en la IA Los científicos e ingenieros de software pensaron que las empresas privadas deberían autorregular la IA con una mínima supervisión gubernamental. Por el contrario, casi la mitad de los profesionales de la IA prefieren la supervisión gubernamental. Más de tres cuartas partes de los miembros del IEEE apoyan la idea de que los órganos rectores de todo tipo deberían hacer más para controlar los impactos de la IA. Riesgo y responsabilidad Varias de las preguntas de la encuesta se referían a la percepción del riesgo de la IA. Casi el 83 por ciento de los miembros dijeron que el público no está suficientemente informado sobre la IA. Más de la mitad está de acuerdo en que los beneficios de la IA superan sus riesgos. En términos de responsabilidad de los sistemas de IA, poco más de la mitad dijo que los desarrolladores deberían asumir la responsabilidad principal de garantizar que los sistemas sean seguros y eficaces. Aproximadamente un tercio dijo que el gobierno debería asumir la responsabilidad. Organizaciones confiables Los encuestados clasificaron a las instituciones académicas, las organizaciones sin fines de lucro y las pequeñas y medianas empresas de tecnología como las entidades más confiables para el diseño, desarrollo e implementación responsables. Las tres facciones menos confiables son las grandes empresas de tecnología, las organizaciones internacionales y los gobiernos. Las entidades en las que se confía más para gestionar o gobernar la IA de manera responsable son las instituciones académicas y las instituciones de terceros independientes. Las menos confiables son las grandes empresas de tecnología y las organizaciones internacionales. Perspectivas comparativas Los miembros demostraron una fuerte preferencia por regular la IA para mitigar los riesgos sociales y éticos, y el 80 por ciento de los profesionales de ciencia e ingeniería que no pertenecen a la IA y el 72 por ciento de los trabajadores de IA respaldan esta opinión. El 30 por ciento de los profesionales que trabajan en IA expresan que la regulación podría sofocar la innovación, en comparación con aproximadamente el 19 por ciento de sus homólogos que no se dedican a la IA. Una mayoría de todos los grupos está de acuerdo en que es crucial comenzar a regular la IA, en lugar de esperar, y el 70 por ciento de los profesionales no especializados en IA y el 62 por ciento de los trabajadores de IA apoyan una regulación inmediata. Una mayoría significativa de los encuestados reconoció los riesgos sociales y éticos de la IA. , enfatizando la necesidad de una innovación responsable. Más de la mitad de los profesionales de la IA se inclinan por herramientas regulatorias no vinculantes, como los estándares. Aproximadamente la mitad de los profesionales que no son de IA están a favor de reglas gubernamentales específicas. Un enfoque de gobernanza mixto La encuesta establece que la mayoría de los miembros del IEEE con sede en EE. UU. apoyan el desarrollo de la IA y abogan firmemente por su gestión cuidadosa. Los resultados guiarán al IEEE-USA en su trabajo con el Congreso y la Casa Blanca. Los encuestados reconocen los beneficios de la IA, pero expresaron preocupación por sus impactos sociales, como la desigualdad y la desinformación. La confianza en las entidades responsables de la creación y gestión de la IA varía mucho; Las instituciones académicas se consideran las entidades más confiables. Una minoría notable se opone a la participación del gobierno y prefiere pautas y estándares no regulatorios, pero las cifras no deben verse de forma aislada. Aunque conceptualmente existen actitudes mixtas hacia la regulación gubernamental, existe un consenso abrumador a favor de una regulación rápida en escenarios específicos como la privacidad de los datos, el uso de algoritmos en la toma de decisiones consecuentes, el reconocimiento facial y los sistemas de armas autónomos. para un enfoque de gobernanza mixto, utilizando leyes, regulaciones y estándares técnicos e industriales.

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Informatica afirma que la fragmentación de datos se interpone en el camino de la IA generativa de APAC

por Javier Javier Rodriguez

el marzo 6, 2024

en Computadoras

Los jefes de datos de la región de Asia y el Pacífico están buscando seriamente el despliegue de la inteligencia artificial, según una encuesta internacional de Informatica entre 600 líderes de datos globales. India está a la cabeza en la región: el 75% de los encuestados ya ha adoptado la IA generativa. Sin embargo, los encuestados de APAC enfrentan obstáculos en torno a la gestión de datos para la IA. Estos incluyen la fragmentación de datos en medio de una cantidad cada vez mayor de fuentes de datos, la calidad de los datos disponibles para la IA y la incorporación de una gobernanza de datos que sea lo suficientemente sólida para el desafío de la IA. Richard Scott, vicepresidente senior de Asia-Pacífico y Japón de Informatica, dijo que la alfabetización en datos es importante para respaldar la gestión de datos organizacionales. Scott recomendó implementar una arquitectura de datos en la nube desde el principio y centrarse en las personas, los procesos y la tecnología. La IA está impulsando un enfoque paralelo en la gestión de datos. Los líderes de datos de APAC dijeron que la capacidad de ofrecer datos confiables y consistentes aptos para la IA generativa (40%) era la principal prioridad de la estrategia de datos para 2024, junto con la mejora de la gobernanza y los procesos de datos (40%). Esto indica que la IA está impulsando un enfoque mutuo en la gestión de datos. VER: Los 10 principales beneficios de una mejor calidad de datos para su organización. La íntima conexión entre la IA y los datos también se reflejó en las intenciones de inversión. Tres de cada cuatro (78%) jefes de datos de APAC predijeron que sus inversiones en datos aumentarían en 2024. Ninguno de los encuestados no planeaba invertir en capacidades de gestión de datos de alguna forma. La inversión regional en capacidades de datos clave está aumentando. Varias capacidades de gestión de datos están recibiendo inversiones en línea con las prioridades de la estrategia de datos. La privacidad y protección de datos ocupó el primer lugar (45%), lo que refleja la necesidad de mantener los datos privados y seguros en medio de un aumento en un entorno de ciberseguridad que cambia rápidamente. Le siguieron la calidad y observabilidad de los datos (42%) y la integración e ingeniería de datos (40%). «Estamos viendo un aumento en la calidad de los datos como área de enfoque y en la gobernanza de los datos», dijo Scott. «Así que la IA realmente impulsará una especie de nueva ola de limpieza de los conjuntos de datos». VER: Cómo ve Matthew Candy de IBM la búsqueda de Australia de una escala de IA generativa en 2024. Más cobertura en Australia La IA está planteando muchos desafíos en la gestión de datos Según los resultados de la encuesta global de Informatica, que se obtuvieron de líderes de datos en organizaciones con más de 500 millones de dólares en ingresos, casi todos (99%) los líderes de datos habían encontrado obstáculos en su viaje hacia la IA. incluidos los de APAC. Fragmentación y crecimiento de datos Los líderes de datos de APAC esperan que la fragmentación y la complejidad de los datos empeoren en 2024. Informatica descubrió que el 56 % de los líderes de datos tenían dificultades para equilibrar más de 1000 fuentes de datos. Además, el 78% de los líderes de datos de APAC esperan que la cantidad de fuentes de datos aumente este año calendario. «Solo el año pasado, Informatica procesó alrededor de 86 billones de transacciones en la nube al mes, un 60% más que el año anterior», explicó Scott. “Entonces, mientras las organizaciones intentan poner en orden su centro de datos, los datos siguen explotando; Estamos viendo este crecimiento realmente explosivo”, afirmó. Calidad de los datos y sesgo del modelo de IA La calidad de los datos fue considerada el mayor desafío para la IA generativa por el 42% de los encuestados a nivel mundial. La posibilidad de sesgo se destacó como una preocupación particular en APAC debido a los grandes modelos lingüísticos; El 53% de los encuestados australianos dijeron que evitar los prejuicios era su mayor preocupación (Figura A). Figura A: La calidad de los datos es un desafío importante para los líderes de datos de todo el mundo en la carrera por la IA. Imagen: Informatica “En la era de la analítica, si se tuvieran bases de datos deficientes, se tomaría la decisión equivocada más rápidamente”, afirmó Scott. «Del mismo modo, si tienes un entorno de gestión de datos deficiente, obtendrás una respuesta de la IA generativa, pero puede llevarte en la dirección equivocada». La alfabetización en datos fuera del ámbito de los datos La alfabetización en datos organizacionales está frenando el avance de la IA, según los líderes de datos encuestados. Por ejemplo, el 98% de los líderes de datos globales dijeron que habían experimentado obstáculos organizacionales no técnicos para una mejor gestión de datos, como la falta de apoyo de liderazgo. Mejorar la cultura basada en datos y la alfabetización en datos fue nombrado por el 39% de los líderes de datos globales como una de las principales prioridades para 2024. Mejorar la alfabetización en datos fue la segunda medida más importante (42%) de la efectividad de la estrategia de datos, solo superada por la preparación de los datos para la IA. e iniciativas de análisis. “Nuestro director ejecutivo de Informatica habla mucho sobre el hecho de que, dado que las empresas subcontratan aplicaciones, edificios y tantos otros aspectos de un negocio, para muchas empresas su único activo son los datos. Por lo tanto, tiene que ser una prioridad realmente alta para el equipo ejecutivo y la junta directiva”, dijo Scott. Un crecimiento en las herramientas de gestión de datos El número de herramientas de gestión de datos está creciendo. Dos tercios (60%) de los líderes de APAC dicen que necesitarán cinco o más herramientas de gestión de datos para respaldar las prioridades y gestionar los conjuntos de datos, un aumento con respecto al número de jefes de datos que necesitaban esta cantidad de herramientas en 2023 (55%). Gobernanza y democratización de datos Mejorar la gobernanza de datos y procesos fue nombrado por el 40% de los líderes de datos regionales como una de las principales prioridades de la estrategia de datos para 2024. Los líderes de datos de APAC también pusieron el mayor énfasis (67%) en permitir una mayor democratización de los datos en toda su organización al utilizarlos. IA generativa. Esto está impulsando a los proveedores a ofrecer servicios y herramientas de gobernanza. Informatica lanzó recientemente una herramienta integrada de gestión de acceso a datos en la nube tras la adquisición de Privitar, que ayuda a respaldar la gestión, el intercambio y el uso de datos en jurisdicciones de todo el mundo. VER: La gobernanza de datos será un enfoque renovado en TI para las organizaciones australianas en 2024. Informatica también ofrece un mercado de datos de autoservicio diseñado para «democratizar» el acceso a los datos. Los usuarios pueden solicitar y acceder a datos según los permisos. Los datos se entregan con calificaciones de relevancia y calidad de los datos y se realiza un seguimiento para que los administradores de datos comprendan cómo se utilizan. Arquitectura fundamental para afrontar el desafío de los datos Richard Scott de Informatica aconsejó a los líderes de datos regionales implementar la arquitectura de nube adecuada para soportar la escala y centrarse en las personas y los procesos, así como en la tecnología. Comience con la arquitectura de nube adecuada Las organizaciones deben comenzar asegurándose de que su arquitectura de nube sea sólida, dijo Scott, ya que hacerlo bien desde el principio respaldará los esfuerzos futuros de escalamiento. «Cuando estás escalando y no tienes el tipo correcto de arquitectura de gestión de datos cuando te metes en verdaderos problemas», dijo Scott. Scott añadió que conseguir una arquitectura de nube desde el principio también es más barato. «Las empresas con múltiples contratos de nube pagan mucho dinero en costos de entrada y salida entre nubes», dijo Scott. «Una arquitectura de nube incorrecta no sólo da como resultado un entorno que tal vez no pueda soportar la IA generativa, sino que también es muy costosa». El cliente de Informatica, NRMA, una de las organizaciones con miembros más antiguas de Australia, está trabajando exitosamente con más de 3000 conjuntos de datos. Las organizaciones que se esfuerzan por lograr la arquitectura correcta pueden controlar los datos y tener un impacto material en su patrimonio de datos, dijo Scott. Observe a las personas, los procesos y la tecnología La naturaleza del desafío de los datos significa que las organizaciones deben considerar de manera más integral a las personas, los procesos y la tecnología. Scott dijo que para los líderes de datos en organizaciones que intentan solucionar los problemas a medida que surgen, puede parecer como «poner el dedo en el dique para detener una inundación». “Lo que sucederá es que si simplemente tapamos cada pequeño agujero en el dique obteniendo una nueva aplicación o escribiendo algún código, terminaremos con un entorno muy fragmentado, que será muy frágil. Es necesario observar a las personas, los procesos y la tecnología y tener una comprensión clara de hacia dónde se dirige; entonces podrá incorporar tecnología que se integrará increíblemente bien y le brindará la capacidad de transportar datos a través de su entorno”.

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Copilot ahora puede leer y analizar los archivos que cargue en él

por Javier Javier Rodriguez

el marzo 4, 2024

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A veces obtienes archivos de documentos que son largos, prolijos y complejos. Normalmente habría que leerlo completo para tener una idea de de qué se trata. Si no tienes tiempo, ahí es donde entra en juego la IA. Microsoft ha introducido una nueva característica en Copilot que permite a la IA leer y analizar tus archivos, según una publicación de Leopeva64 en X. Esto es como una expansión. de una característica ya existente. Copilot puede echar un vistazo a los archivos cargados en OneDrive, pero ahora, con esta actualización, puede cargar archivos específicos al chatbot de IA para analizarlos. Todo lo que tienes que hacer es iniciar la interfaz del chatbot de Copilot, arrastrar y soltar el archivo que deseas y lo analizará por ti. Ahora es posible agregar archivos al cuadro de chat de Windows Copilot, puede usar el botón «Agregar un archivo» o simplemente arrastrar y soltar el archivo: https://t.co/k9GM6VeD63. https://t.co/ 4UGUOjIqJa pic.twitter.com/ekZGha0YIU – Leopeva64 (@Leopeva64) 29 de febrero de 2024 Una vez que se ha analizado el archivo, los usuarios pueden hacer preguntas al chatbot al respecto. Por ejemplo, puedes pedirle que resuma lo que ha leído. También puedes pedirle que te informe sobre los puntos clave del archivo o que te ayude a buscar cosas en él. Esto podría resultar útil si desea analizar elementos como informes financieros o documentos técnicos. Ya existen algunas IA como ChatGPT de OpenAI que ofrecen funciones de resumen similares. Pero si prefiere no ir a su sitio web y desea utilizar algo que ya está disponible en su PC, entonces vale la pena echarle un vistazo a esta nueva función Copilot.

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Microsoft lanza la versión financiera de Copilot

por Javier Javier Rodriguez

el marzo 3, 2024

en Smartphone

Microsoft ha presentado recientemente una herramienta innovadora, Microsoft Copilot for Finance. Está diseñado para transformar los procesos financieros mediante el poder de la IA. La compañía hizo el anuncio oficial ayer en forma de avance público. Microsoft dijo que este servicio actúa principalmente como “copiloto inteligente” de Microsoft 365. Ayuda a los equipos financieros corporativos a manejar el trabajo diario. Esta solución innovadora revolucionará la forma en que trabajan los profesionales de las finanzas al optimizar las tareas. También ofrece información valiosa y mejora la eficiencia dentro de las organizaciones. En el anuncio oficial, Microsoft dijo: El departamento financiero desempeña un papel vital en las decisiones estratégicas corporativas e incluso puede influir en la dirección de desarrollo futuro de la empresa. Hoy en día, más del 80% de los líderes y equipos financieros son responsables de la toma de decisiones estratégicas además de las operaciones financieras diarias. Sin embargo, el 62% del personal financiero dijo que está atrapado en complicados procesos de entrada y revisión de datos todos los días. Copilot for Finance puede ayudar a los departamentos financieros a ahorrar tiempo valioso al agilizar el trabajo financiero. También puede automatizar procesos comerciales y proporcionar información sobre el flujo de trabajo. Además, esta característica desempeña un papel estratégico a la hora de proporcionar asesoramiento y conocimientos empresariales. Microsoft Copilot for Finance Microsoft Copilot for Finance es una nueva incorporación a la experiencia Copilot dentro de Microsoft 365, que ofrece capacidades asistidas por IA diseñadas específicamente para profesionales financieros. Esta herramienta tiene como objetivo empoderar a los usuarios automatizando tareas que requieren mucho tiempo, proporcionando información en tiempo real y mejorando los procesos de toma de decisiones en el ámbito de las finanzas. Funcionalidades y beneficios clave 1. Conciliación de datos: una de las características destacadas de Copilot for Finance es su capacidad para optimizar los procesos de conciliación de datos. Al extraer datos de varias fuentes y sugerir acciones a tomar, esta herramienta puede reducir significativamente el tiempo dedicado a comparar datos entre sistemas, lo que genera ahorros sustanciales de tiempo y costos. 2. Automatización del flujo de trabajo para roles específicos: Copilot for Finance se conecta perfectamente con sistemas financieros existentes como Dynamics 365 y SAP, lo que permite la automatización del flujo de trabajo para roles específicos, acciones guiadas y recomendaciones dentro de aplicaciones populares de Microsoft como Outlook, Excel y Teams. 3. Informes financieros mejorados: la herramienta acelera los informes financieros al detectar variaciones con facilidad, simplificar las auditorías, automatizar los flujos de trabajo de cobranza y proporcionar información valiosa directamente desde Excel sin que los usuarios tengan que salir de la aplicación.[4]. 4. Ayude a los analistas financieros a utilizar palabras clave en lenguaje natural para completar rápidamente el análisis de varianza de conjuntos de datos en Excel y descubrir anomalías, valores no coincidentes, etc. Este tipo de análisis puede proporcionar a los líderes empresariales información de un vistazo para la toma de decisiones, identificando rápidamente áreas que están en línea con los resultados financieros originalmente planificados, gastan en exceso o no alcanzan los resultados financieros originalmente planificados, y las razones por las cuales. Noticias de la semana de Gizchina 5. Simplifique el proceso de conciliación en Excel, con comparaciones automatizadas de estructuras de datos y guías de resolución de problemas que guían operaciones específicas para ayudar a garantizar la confiabilidad y precisión de los registros financieros. 6. Genere un resumen completo de los detalles relevantes de la cuenta del cliente, como balances y listas de facturas, en Outlook para acelerar el proceso de cobro. 7. Ayude a los clientes a transformar datos sin procesar en Excel en gráficos e informes visuales adecuados para presentaciones públicas, y compártalos a través de Outlook y Teams. Impacto potencial en los profesionales financieros Al aprovechar el poder de la IA, Microsoft Copilot for Finance tiene el potencial de ayudar a los profesionales financieros de organizaciones de todos los tamaños a acelerar su impacto dentro de la empresa. La herramienta no sólo automatiza tareas tediosas, sino que también permite a los usuarios centrarse en trabajos más estratégicos e impactantes que pueden impulsar el éxito organizacional. Esta herramienta tiene como objetivo agilizar las operaciones financieras simplificando tareas como análisis de variaciones, conciliación en Excel, resúmenes de cuentas de clientes en Outlook y visualización de datos. Copilot for Finance puede ayudar a reducir el riesgo de errores en los informes, automatizar los flujos de trabajo de cobros y ayudar con las auditorías dentro de Excel, lo que lo convierte en un activo valioso para los profesionales de las finanzas. Al aprovechar la IA, Copilot for Finance pretende acelerar el impacto de los profesionales de las finanzas. Para ello, libera tiempo de tareas repetitivas para centrarse en la toma de decisiones estratégicas y la mejora del rendimiento. En general, Microsoft Copilot for Finance tiene el potencial de revolucionar la forma de trabajar de los profesionales de las finanzas. También mejorará la eficiencia, la precisión y las capacidades estratégicas dentro de organizaciones de todos los tamaños. Perspectivas futuras A medida que Microsoft continúa innovando en el ámbito de las aplicaciones comerciales, Copilot for Finance representa un paso significativo hacia el aprovechamiento de soluciones impulsadas por IA diseñadas para funciones comerciales específicas. Centrada en mejorar la productividad, la eficiencia y la toma de decisiones en los departamentos financieros, esta herramienta está preparada para dar forma al futuro de las operaciones financieras dentro de las organizaciones. Conclusión En conclusión, la presentación de Microsoft Copilot for Finance marca un hito importante. Representa un cambio decente en el ámbito de la tecnología financiera y la inteligencia artificial. Esta innovadora herramienta promete revolucionar la forma en que operan los profesionales de las finanzas al agilizar los procesos. También promete proporcionar información valiosa y mejorar las capacidades de toma de decisiones dentro de las organizaciones. Existe una complejidad cada vez mayor de las operaciones financieras, así como una demanda creciente de equipos financieros. Estos equipos deben contribuir a la toma de decisiones estratégicas. Por lo tanto, Copilot for Finance se presenta como una solución oportuna y muy necesaria. Al automatizar tareas tediosas, la herramienta permite a los profesionales financieros centrar su tiempo y energía en iniciativas más estratégicas. Además, la integración de Copilot for Finance con las aplicaciones de Microsoft garantiza una adopción y usabilidad perfectas en diferentes funciones dentro de las organizaciones. Su capacidad para generar gráficos visuales, informes y resúmenes directamente dentro de estas aplicaciones agiliza la comunicación. También ayuda a la colaboración entre profesionales de las finanzas, permitiendo así una toma de decisiones y acciones más rápidas. En esencia, Microsoft Copilot for Finance representa un cambio de paradigma en la forma en que los profesionales de las finanzas abordan su trabajo. Ofrece niveles sin precedentes de eficiencia, precisión y capacidades estratégicas. Al aprovechar el poder de la IA, esta herramienta permite a los profesionales financieros navegar por las complejidades de las finanzas modernas. Ayuda a generar un impacto significativo dentro de sus organizaciones, estableciendo un nuevo estándar de excelencia en la gestión financiera. Descargo de responsabilidad: Es posible que algunas de las empresas de cuyos productos hablamos nos compensen, pero nuestros artículos y reseñas son siempre nuestras opiniones honestas. Para obtener más detalles, puede consultar nuestras pautas editoriales y conocer cómo utilizamos los enlaces de afiliados.

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Salesforce World Tour ofrece lecciones aprendidas con esfuerzo de las complejas transformaciones digitales australianas

por Javier Javier Rodriguez

el marzo 2, 2024

en Computadoras

Los líderes que transforman organizaciones complejas con Salesforce se reunieron en el World Tour Sydney 2024 de Salesforce para compartir aprendizajes clave para TI y otras partes interesadas en la transformación sobre cómo gestionar transformaciones digitales complejas y centradas en el cliente. Los proyectos incluyeron un rediseño y transformación completos de la pila tecnológica en HBF, donde desde 2018 la organización de servicios de salud ha estado avanzando hacia estar 90% en la nube a través de AWS para mediados de 2024, además de reemplazar su sistema central con Civica. Los consejos abarcaron desde tener una visión clara desde el principio hasta adoptar una estrategia y una arquitectura claras para respaldar la ampliación hacia el futuro. Estos líderes también recomiendan elegir bien a los socios de transformación, esperando dar un giro y centrarse en el cliente final. 1. Crear una visión sólida y una alineación del proyecto desde el principio Mejorar el servicio y la experiencia que podía brindar a los clientes fue la visión fundamental que guió y unió al equipo de State Trustees Victoria en su transformación continua del servicio con Salesforce, según Brett Comer, director financiero. y director general. Con la responsabilidad de apoyar a los clientes vulnerables en todo el estado de Victoria con sus necesidades financieras y legales, incluidas las personas con discapacidad, Comer dijo: «Estaba muy claro al más alto nivel que estábamos haciendo esto por nuestros clientes, no para hacer nuestro trabajo». más fácil.» VER: Principales tendencias de TI para las que los profesionales de TI deben estar preparados a lo largo de 2024. El éxito estuvo respaldado en todo momento por una visión colectiva y una alineación desde el principio. Comer dijo que esto incluía lograr la aceptación de para quién era el proyecto, por qué se estaba haciendo y cómo hacerlo, así como la importancia de Salesforce y lo que eso permitiría. Comer agregó que la visión se respaldó garantizando que se midiera el éxito, apoyando a los equipos a través de la gestión de cambios y garantizando que tanto los equipos como los socios compartieran el peso del proyecto, además de ver resultados del mundo real, como el cumplimiento de los pagos de los clientes. 2. Detallar una estrategia clara y construir bases de arquitectura que puedan soportar la escala Crystal Warner, líder de capacidad de Salesforce en el Departamento de Educación de Australia del Sur, dijo que el éxito de la revisión de los servicios impulsada por Salesforce del Departamento que proporcionó a estudiantes y escuelas con recursos adicionales Las necesidades se reducían a tener una estrategia. Desde que se unió hace dos años y medio, Warner dijo que había convertido la estrategia en una “biblia” para garantizar que el proyecto se mantuviera encaminado. «Cada vez que se hablaba de una nueva característica, siempre volvía a saber qué tan bien se alinea con lo que queremos lograr», dijo Warner. Conseguir la arquitectura correcta también fue fundamental para garantizar que el Departamento de Educación pudiera escalar en el futuro, afirmó. Al utilizar Salesforce Education Cloud, Warner dijo que pudo capitalizar la funcionalidad lista para usar y luego hacerla suya, mejorando el tiempo de entrega y el valor. 3. Elija bien los socios tecnológicos y los integradores de sistemas para impulsar la aceptación del negocio y los resultados de los clientes Billy Martin, gerente general de entrega de transformación en HBF, dijo que la empresa tuvo cuidado al elegir proveedores y socios de integración de sistemas como parte de su transformación digital crítica y holística. , con socios clave que eventualmente incluirán a PwC, Salesforce y AWS. Al formar un consorcio, que incluía a 55 personas entre sus socios, Martin dijo que HBF avanzó en la dirección de diseñar una pila tecnológica que estuviera menos centrada en la tecnología. Esto aseguró que los representantes comerciales pudieran entenderlo mejor y se priorizara a los clientes. 4. Centrarse en las experiencias del usuario final para maximizar las tasas de adopción National Australia Bank ha aumentado la presencia de su CRM unificado, impulsado por Salesforce, del 40% al 73% de los banqueros de la institución en más de 12 meses. El siguiente paso será implementar la plataforma en sus divisiones de banca personal y de negocios, y sus bancos corporativos e institucionales. Charlotte Cadness, ejecutiva digital, de datos y análisis de NAB, dijo que el banco había logrado una tasa de adopción del 90% entre los usuarios al crear una «experiencia maravillosa», informada al trabajar con ellos para crear un «producto mínimo adorable», no solo un mínimo viable. Producto. VER: Los grandes desafíos de TI que Australia debe abordar para aprovechar el momento de la IA. Gerrod Bland, director digital de NAB, dijo que este enfoque en la experiencia del usuario a veces resultó en que el equipo repitiera los diseños 15 o más veces en un esfuerzo por crear experiencias intuitivas para los usuarios de la plataforma. «Sólo tienes una oportunidad de causar una primera impresión», dijo Bland. 5. Espere girar a medida que cambien las necesidades del proyecto y del negocio. La transformación digital de HBF implicó un giro significativo a mitad del proyecto. Habiendo dividido el proyecto en tres horizontes, el último de los cuales fue el reemplazo de su sistema central, se tomó la decisión de cambiar los proveedores principales a mitad del proyecto y combinar las dos últimas fases del proyecto en una sola. Billy Martin dijo que esta propuesta de implementación más amplia se mitigó al adoptar un enfoque de “lanzamiento oscuro”. Al realizar una implementación temprana en un entorno de producción y realizar pruebas, HBF pudo solucionar cualquier problema antes de la implementación en lugar de verlo surgir durante la hipercuidado. 6. Aliente a los empleados a amar los datos a través de la IA Durante aproximadamente 100 años, la empresa energética australiana Endeavor Energy ha estado girando hacia ser una empresa más centrada en el cliente, debido a los cambios en la dinámica del mercado energético. Dado que los datos desempeñarán un papel fundamental, Melissa Irwin, directora de datos, personas y sostenibilidad, dijo que la IA podría ser el gancho crucial necesario para construir una cultura de datos. Irwin dijo que, dado que los empleados tienen interés en el uso de la IA y se benefician de los conocimientos que probablemente les proporcione, es más probable que se comprometan a garantizar que los datos que recopilan y utilizan en los sistemas de la empresa estén limpios y conduzcan a buenos resultados del modelo. Después de haber utilizado la IA durante un tiempo antes de la explosión de los modelos de lenguajes grandes, Endeavor Energy ahora fomenta activamente el uso de la IA entre los empleados en forma de CoPilot y su propia versión de ChatGPT, para que los empleados puedan ser socios en el futuro de la IA. el negocio. 7. Nunca olvidemos a los clientes a los que la transformación está destinada a servir. El proyecto de Warner en el Departamento de Educación SA impacta a 30.000 usuarios en las escuelas del estado, incluidos estudiantes con necesidades especiales. Dijo que era fundamental centrarse en los resultados que los usuarios necesitaban y deseaban, además de defenderlos cuando se trataba de diseño. El proyecto ahora permite que múltiples partes interesadas accedan a la información de los estudiantes a través de dos tipos de registros desde un solo lugar de forma segura, y se expandirá de nueve a 12 tipos de registros en 12 meses. Warner dijo que su éxito se demostró cuando los propios usuarios solicitan más de la plataforma.

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