IA multimodal y sus aplicaciones en los negocios | IA en los negocios #21

Los modelos de inteligencia artificial disponibles hoy en día para los negocios difieren de la inteligencia humana principalmente en que son en su mayoría unimodales. Esto significa que toman un solo tipo de información. El siguiente paso en el camino hacia una IA completamente capaz se refiere a los modelos multimodales. Incorporan varios tipos de datos, de la misma manera, los humanos desarrollaron múltiples sentidos para explorar el mundo en el que viven. Pero, ¿qué aplicaciones tiene la IA multimodal en los negocios?

IA multimodal – índice:

1. Introducción
2. IA multimodal hoy
3. Gato y el futuro de la IA multimodal en los negocios
4. Resumen

Introducción

La mayoría de los modelos de inteligencia artificial actuales se basan en un tipo de datos. Estos pueden incluir:

• textos – como en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
• imágenes – como es el caso de las tecnologías de reconocimiento de imágenes (Computer Vision) que permiten la identificación de rostros, formas, huellas dactilares, etc.
• datos numéricos : para el análisis de datos comerciales

Dichos modelos unimodales procesan grandes cantidades de información rápidamente y detectan patrones mucho mejor que los humanos. Sin embargo, tienen serias limitaciones. Son insensibles al contexto y no muy hábiles para lidiar con situaciones inusuales y ambiguas.

Estas tareas más difíciles para la inteligencia artificial se manejan mucho mejor con modelos multimodales. Pueden, como los humanos, explorar el mundo con diferentes "sentidos" y aprender de diferentes fuentes. Al hacerlo, conectan hechos distantes y combinan una variedad de datos.

En un contexto empresarial, una IA multimodal orientada al futuro podría manejar, por ejemplo, la optimización de los procesos comerciales de una empresa, el análisis de las publicaciones en las redes sociales, la organización de la logística o incluso el posicionamiento físico de los productos en un almacén. Con acceso a varios tipos de datos, podría administrar la empresa de manera centralizada, al mismo tiempo que tiene un conocimiento extenso y detallado de cada aspecto medible de las operaciones comerciales.

IA multimodal hoy

Un modelo de inteligencia artificial que aprovecha la multimodalidad es DALL-E 2, el autor de sorprendentes imágenes creadas a partir de claves textuales. Sin embargo, las capacidades de la inteligencia artificial "multisensorial" actual van mucho más allá de la composición de imágenes. Los modelos desarrollados hoy combinan pares de modalidades como:

• texto e imagen
• texto y audio
• texto y video
• imagen y modelo tridimensional

Una de las herramientas más emocionantes que ya ha ganado reconocimiento es Synthesia. Esta plataforma basada en navegador para la creación de vídeos a partir del texto introducido ofrece una presentación visual acompañada de un avatar-profesor. Synthesia cuenta con muchas funciones para los creadores de:

• presentaciones de productos
• manuales de software y equipos técnicos
• materiales de entrenamiento

Ahora, en lugar de contratar actores, locutores y diseñadores de presentaciones, solo emplee los servicios de IA multimodal para empresas y cree imágenes basadas en texto bien escrito en unos minutos. Al utilizar el módulo de traducción, también preparará materiales en versiones en varios idiomas.

Gato y el futuro de la IA multimodal en los negocios

El mejor de los modelos multimodales modernos es Gato. Esta red neuronal profunda desarrollada por Deep Mind adquiere información simultáneamente de varias fuentes, aprende más rápido y de manera más eficiente que los modelos unimodales. Algunas de sus capacidades incluyen:

• describir imágenes : transformar datos visuales en datos textuales
• manipulación de objetos en el espacio físico : mediante un brazo robótico equipado con sensores táctiles e imágenes de cámara, realiza tareas relacionadas con la reorganización de objetos
• ejecutar un chatbot basado en texto , es decir, realizar tareas de chatbot
• comprensión de las reglas y toma de decisiones en los juegos

A día de hoy, muchas de estas funcionalidades ya existen en sistemas complejos como los coches autónomos o las ciudades inteligentes . Sin embargo, su aplicación aún no se ha mejorado en el dominio de las pequeñas empresas.

Aún así, uno puede imaginar funcionalidades multimodales entregadas a varias empresas. Al describir las imágenes de las cámaras de circuito cerrado de televisión, puede catalogar artículos de inventario o identificar productos faltantes en los estantes de las tiendas. La manipulación de objetos permitirá automáticamente reponer los bienes faltantes identificados de antemano sin ninguna participación humana.

Resumen

La inteligencia artificial multimodal ha despertado grandes esperanzas. Desde nuestra perspectiva, anuncia principalmente cambios revolucionarios en la forma en que la IA funciona para los negocios. En lugar de soluciones puntuales distribuidas para automatizar tareas simples y repetitivas, se avecina en el horizonte la aparición de herramientas poderosas para recopilar datos de una variedad de fuentes y sacar conclusiones de volúmenes de datos más allá de las capacidades de percepción humana.

Quizás en el futuro, la IA incluso creará empresas autónomas. Sin embargo, más pronto producirá materiales audiovisuales en tiempo real que respondan directamente a las consultas sobre productos que hacen los clientes.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que entrena a los departamentos de TI. Su objetivo principal es aumentar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar de manera efectiva mientras codifican.

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3. Amenazas y oportunidades de la IA en los negocios (parte 2)
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