Uno de los aspectos más sutiles pero fundamentales de estos nuevos sistemas de IA de cara al público está relacionado con el tipo de modelo que define el sistema: GPT-4 puede sonar muy parecido a ChatGPT o Bard, pero es esencial entender ciertas distinciones.
Desde el punto de vista empresarial, conocer las capacidades de cada sistema ayudará a ponerse en marcha a quienes deseen ofrecer funciones potentes y modernas a sus usuarios.
A continuación, destacaremos algunos puntos clave de algunos estudios de casos publicados por la gente de OpenAI para demostrar cómo GPT-4 puede aumentar la participación.
ChatGPT y GPT-4: una rápida comparación
La mayoría de los profesionales que trabajan con tecnología (o muy cerca de ella) entienden que estos sistemas de IA emergentes funcionan mediante modelos específicos que generan resultados conversacionales estructurados, lo que tiene un enorme potencial empresarial y más allá.
En comparación con la otra plataforma popular de OpenAI, ChatGPT, GPT-4 «hace más» utilizando una arquitectura y un entrenamiento similares. Por ejemplo, GPT-4 puede aceptar entradas visuales en lugar de sólo texto y utilizar capacidades de razonamiento más sofisticadas.
No vamos a entrar aquí en todos los detalles, pero es fundamental recordar que, aunque estos sistemas se comunican como los humanos, no pueden pensar e interpretar el mundo que les rodea como nosotros.
Aunque lo entiendas, no todo el mundo lo hace, lo que puede poner en peligro a sus usuarios y clientes potenciales. Algunos ya utilizan estos sistemas como un terapeuta o en lugar de un amigo.
Desde un punto de vista ético, es fundamental que seas transparente sobre el funcionamiento de estos sistemas y el alcance de lo que son capaces de procesar, especialmente cuando se utiliza un sistema de este tipo en lugar de (o para complementar) una función humana.
Un vistazo a los aspectos más destacados de los estudios de casos GPT-4
El mundo ya está adoptando sofisticadas herramientas de IA para realizar tareas que antes eran demasiado complejas o densas en información para procesarlas de otro modo. A continuación, vamos a exponer brevemente cómo utilizan GPT-4 estas cuatro empresas.
Duolingo utiliza GPT-4 para potenciar nuevas funciones
Una vez que has superado la fase de «pensar en» aprender un nuevo idioma, una aplicación de aprendizaje de idiomas como Duolingo puede ser el camino a seguir.
Duolingo te ofrece más opciones de conversación una vez que has avanzado más allá del vocabulario básico. Al principio, la gente de Duolingo intentó crear conversaciones con guión con GPT-3, pero resultaba demasiado mecánico.
Ahora, con GPT-4, el sistema ofrece un método mucho más conversacional a través de un nuevo servicio llamado Duolingo Max para aprender francés o español a partir del inglés. Este sistema ahora puede revisar minuciosamente las respuestas de los usuarios y proporcionar comentarios detallados, lo que debería ayudar a los usuarios dedicados a alcanzar la competencia mucho más rápido.
Morgan Stanley utiliza GPT-4 para ofrecer una base de conocimientos que realmente funciona
La mayoría de las bases de conocimientos no son tan buenas. Lo sabes porque casi seguro que alguna vez has tenido que utilizar un motor de búsqueda como Google en lugar de la función de búsqueda integrada de una web, para acabar en Reddit.
El sector de la gestión de patrimonios es una bestia que debe tener en cuenta continuamente relaciones complejas para analizar lo que a menudo son tendencias múltiples y no lineales para asesorar mejor a su clientela.
Morgan Stanley entrenó a un chatbot basado en GPT-4 con décadas de información que ayuda a validar y consolidar información útil para proporcionar ideas a los asesores financieros.
Herramientas como esta pueden ayudar a las empresas a proporcionar información como preguntas frecuentes y otros recursos informativos que pueden conseguir información precisa a la gente rápidamente, con menos necesidad de buscar en la web para encontrar información en foros de terceros.
Utilizar un método similar puede eliminar la necesidad de actualizar constantemente los recursos internos, por ejemplo, después de que los cambios de diseño hagan obsoleto un artículo de soporte o cuando cambien las políticas.
Stripe utiliza GPT-4 para ayudar al desarrollo de funciones
Algunos de los problemas que mejor resuelve la IA son los que se basan en la lógica: con un enfoque de deep learning, los sistemas como GPT-4 pueden utilizar un contexto adicional para resolver problemas concretos del mundo real.
El seguimiento de capas de condiciones para resolver problemas polifacéticos es un área en la que sistemas como GPT-4 e incluso ChatGPT proporcionan una capacidad sustancial.
Aparte de resolver conflictos de programación, este tipo de razonamiento puede utilizarse en otras áreas, como ayudar a resolver problemas técnicos, como los relacionados con la creación de nuevas funciones.
Stripe ha estado haciendo precisamente esto con GPT-4: han perfeccionado un sistema para examinar y probar 50 ideas diferentes, de las cuales 15 de los prototipos resultantes se tuvieron muy en cuenta para su integración en la plataforma.
Stripe también utiliza GPT-4 para ayudar a combatir el fraude mediante la revisión de múltiples puntos de datos para operaciones comerciales legítimas y sin escrúpulos con poca o ninguna presencia digital.
El gobierno de Islandia utiliza GPT-4 para ayudar a preservar el idioma y la cultura
Islandia tiene una forma única de hacer frente a los cambios lingüísticos que se producen de forma natural a medida que adquirimos más conocimientos de forma colectiva.
Cada idioma trata de forma diferente las palabras extranjeras y la jerga, pero Islandia utiliza un enfoque novedoso para evitar que su lengua adopte demasiadas palabras poco naturales.
Conseguir que la lengua islandesa siga evolucionando para que siga siendo relevante y se siga hablando como lengua principal del país, preservando al mismo tiempo sus raíces nórdicas antiguas, es una tarea difícil.
Para resolver estos complejos retos, el Departamento de Planificación Lingüística de Islandia utiliza GPT-4 para catalogar y preservar el idioma, un esfuerzo que está generando beneficios adicionales como subproducto. Este esfuerzo está ayudando a mejorar la precisión de las traducciones de IA entre el islandés y otros idiomas, al tiempo que aumenta la presencia de la lengua en las plataformas digitales.
Con estos esfuerzos (y otros) combinados, la lengua islandesa es cada vez más accesible, lo que aumenta la probabilidad de que el idioma siga siendo un elemento básico para las generaciones venideras.
