Por otra parte, OpenAI amplió las capacidades para que las empresas ajusten y personalicen los modelos. Y Amazon anunció más herramientas empresariales mediante la incorporación de modelos de inteligencia artificial de la firma francesa Mistral.

Mientras tanto, una nueva encuesta realizada por la startup Writer AI, centrada en la empresa, que en enero lanzó su propio LLM centrado en la empresa llamado Palmyra, indica algunas preocupaciones persistentes sobre el desarrollo de soluciones empresariales en IA. Según la encuesta, sólo el 17% de los 500 ejecutivos encuestados dijeron que sus herramientas de IA generativa construidas internamente han sobresalido, mientras que otro 61% informó problemas de precisión.

Los hallazgos del escritor pueden parecer convenientes para una empresa que ofrece sus propias soluciones privadas de IA a clientes empresariales. Sin embargo, también ilustra el debate en curso sobre si las empresas deberían crear sus propias herramientas de inteligencia artificial o utilizar tecnología de otros.

Si bien varios pronósticos predicen un gran crecimiento para diversos aspectos de la IA empresarial, también se espera que la industria publicitaria se beneficie. En un nuevo informe de Bloomberg Intelligence, la inversión publicitaria impulsada por la IA generativa podría crecer de 4.600 millones de dólares en 2023 a 53.200 millones de dólares en 2027 e incluso más hasta 206.000 millones de dólares en 2032. Mientras tanto, los analistas también esperan que crezcan los ingresos por software para los consumidores y el comercio electrónico. de 995 millones de dólares en 2023 a 45 mil millones de dólares en 2032, todas ellas predicciones muy alcistas.

En un evento de IA organizado por Bloomberg Intelligence el 4 de abril, los ejecutivos encargados de vender modelos de IA y potencia informática dijeron que apenas están empezando a ver el interés empresarial a medida que los modelos de IA mejoran y la potencia informática aumenta. Pero algunos creen que la adopción empresarial de la IA generativa apenas ha arañado la superficie.

“No creo que la adopción empresarial haya comenzado siquiera”, afirmó Brian Venturo, cofundador y director de estrategia de CoreWeave, que proporciona computación basada en la nube a empresas. “Cuando veo cosas como [people saying] Las aplicaciones empresariales están limitadas en este momento, ni siquiera tengo idea de cuál es el caso de uso. … En este momento es como, ‘Voy a crear una imagen de un gato’”.

El año pasado se centró principalmente en pruebas de concepto sin una implementación real por parte de clientes empresariales, según Neerav Kingsland, jefe de cuentas globales de Anthropic. Sin embargo, dijo que eso está empezando a cambiar. LexisNexis está utilizando los modelos de Anthropic para el análisis legal, los fondos de cobertura como Bridge Water y Jane Street Capital los están usando para el análisis financiero y plataformas como Slack están usando LLM para resumir los chats.

Aunque algunos ejecutivos se sienten decepcionados, otros dicen que ya ven razones reales para desarrollar herramientas de IA generativa internamente. Empresas como Mastercard creen que la práctica ayuda a impulsar la adopción en una presencia global con una variedad de clientes. En el evento de Bloomberg Intelligence, Raj Seshadri, presidente de datos y servicios de Mastercard, dijo que Mastercard puede “desarrollarse a escala [and] implementarlo de una manera local más personalizada”.

“Es una capacidad que pudimos desarrollar de manera única”, dijo Seshadri durante una charla sobre IA generativa y finanzas. “Muchos de [our] Sus pares globales trabajan con nosotros porque pueden usar lo que tenemos y hacerlo a un costo menor con mayor efectividad”.

Equilibrar las protecciones adecuadas con suficiente experimentación ha llevado a las empresas a realizar pruebas en un entorno protegido y protegido, según Navrina Singh, fundadora y directora ejecutiva de la plataforma de gobernanza de IA Credo AI. Desde la toxicidad y las alucinaciones hasta la filtración de propiedad intelectual, dijo que los riesgos empresariales dentro de los modelos de IA de vanguardia se comprenden mucho menos y que las empresas “ni siquiera saben lo que nosotros no sabemos”.

“Ni siquiera porque estén cerrados, sino porque estos sistemas funcionan de maneras que no entendemos”, dijo Singh. “La explicabilidad y transparencia de estos sistemas se vuelve crítica. Y cuando no sabes cómo están respondiendo y la forma en que lo hacen, no sabemos qué puede salir mal”.

Otra cosa que ha impedido a los clientes de las empresas implementar IA de nivel empresarial: las preocupaciones sobre la precisión y seguridad de sus datos. La encuesta de Writer AI encontró que el 95% de los encuestados pensaba que se necesitaban más medidas de seguridad, mientras que el 94% veía la protección de datos como una preocupación importante.

“En mi opinión, los modelos de lenguaje público grande son una especie de equivalente a los motores de búsqueda”, dijo el CTO global de Dell, John Roese. “Son extremadamente buenos en poco, pero lo hacen todo. Y eso los hace muy interesantes, muy parecidos a los motores de búsqueda. Los motores de búsqueda se llenan de información de dominio público. … Si una empresa fuera lo suficientemente tonta como para entregar sus datos a uno de esos [public AI models]han perdido una gigantesca ventaja competitiva”.

Avisos y productos: anuncios de IA y otras noticias

• Yahoo adquirió Artifact, una plataforma de noticias de inteligencia artificial fundada por los cofundadores de Instagram que debutó el año pasado.
• Scott Donaton, quien anteriormente fue uno de los principales especialistas en marketing de Hulu, se unió a la startup de contenido móvil de IA VersusGame como nuevo CMO de la compañía.
• Amazon y Hugging Face, una plataforma de inteligencia artificial de código abierto, realizarán un “roadshow” en América del Norte desde abril hasta principios de junio para reunirse con desarrolladores.
• Intel anunció la cuarta cohorte de su programa acelerador de startups Intel Ignite.
• En una entrevista con Bloomberg, el director ejecutivo de YouTube, Neal Mohan, dijo que OpenAI podría haber violado las políticas de la plataforma si el contenido de YouTube se hubiera utilizado para entrenar la plataforma de texto a vídeo de OpenAI, Sora.
• Un nuevo informe de eMarketer dice que los especialistas en marketing no creen que los usos de la IA generativa estén alcanzando su potencial percibido.

Citas de humanos: Adam Foroughi de AppLovin sobre la inteligencia artificial y el comercio social

Uno de los actores más importantes de la tecnología publicitaria aspira a desempeñar un papel más importante en el mundo del comercio social. La semana pasada, AppLovin anunció una inversión estratégica de 50 millones de dólares en Flip, una startup que permite a los usuarios buscar y comprar en un mercado en línea lleno de reseñas de personas influyentes y otro contenido generado por los usuarios. (La financiación es parte de una ronda Serie C de 144 millones de dólares recaudada por Flip).

A través del acuerdo, Flip se convertirá en el socio de lanzamiento del nuevo mercado publicitario para comerciantes de AppLovin. La asociación también brinda a AppLovin una forma de desempeñar un papel más importante tanto en las redes sociales como en el comercio electrónico. El lanzamiento estará impulsado por una versión actualizada de AXON, la plataforma de tecnología publicitaria basada en inteligencia artificial de AppLovin.

Según el cofundador y director ejecutivo de AppLovin, Adam Foroughi, tener el poder de tecnología publicitaria de AppLovin, Flip, le dará a AppLovin una forma de expandir sus verticales, brindará a los comerciantes nuevas formas de encontrar compradores y permitirá que Flip acceda a la plataforma de inteligencia artificial de AppLovin. También lo ve como una forma para que los anunciantes lleguen a los usuarios sin cookies de terceros.

“Es algo que resulta muy, muy atractivo para los comerciantes con los que hemos hablado antes”, dijo. “Y luego combinar eso con la marca Flip y el ecosistema Flip también es muy atractivo. Tienes compras realizadas directamente en la aplicación. Está dentro de una aplicación móvil fuera de un navegador, totalmente transaccional, por lo que es un circuito cerrado. Toda la atribución se realiza dentro del ecosistema Flip”.

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