Marketing > Global | (AD AGE) – PALABRAS CLAVE Y TÉRMINOS QUE LAS MARCAS DEBEN CONOCER
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Desde AGI a RAG y datos sintéticos.
(Ad Age) – AGI: La inteligencia artificial general (AGI) se considera el santo grial del desarrollo de la IA. Si bien las definiciones precisas difieren, generalmente se refiere a la IA que es tan avanzada como la cognición humana o más. Las empresas de IA como OpenAI y Google están compitiendo para construir los primeros sistemas AGI porque podrían anunciar una nueva era de computación inteligente. Pero mientras que los defensores, incluido el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, afirman que la AGI es sólo una cuestión de mayor potencia informática y, por lo tanto, está a la vuelta de la esquina, otros dicen que la AGI requiere un paradigma de pensamiento completamente nuevo y, por lo tanto, aún está lejos de desarrollarse.
IA: La inteligencia artificial, o IA, es el conjunto general de tecnologías que utilizan la informática avanzada para realizar tareas. Las redes neuronales, el aprendizaje automático y los grandes modelos de lenguaje (LLM) son todos desarrollos que pertenecen al ámbito de la IA. Si bien la IA generativa es un subconjunto de la IA, cuando decimos IA no necesariamente nos referimos a herramientas que generan contenido. La historia de la IA se remonta al siglo XX, pero los avances que comenzaron en la década de 1960 dieron lugar a las capacidades que están disponibles hoy en día.
AI Agent: un software que utiliza IA para tomar decisiones racionales a fin de completar tareas específicas. Los agentes pueden interactuar con sus entornos y ejecutar tareas de forma autónoma, lo que significa que no necesitan indicaciones constantes como un chatbot. Se espera que estos programas desempeñen un papel importante en la automatización de una amplia gama de tareas para las empresas.
AI washing: el acto de promocionar falsamente o exagerar el uso que uno hace de un software de IA, ya sea intencional o involuntariamente. A principios de 2024, la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos comenzó a tomar medidas enérgicas contra las empresas que hicieran afirmaciones tan engañosas, en respuesta a lo que muchos consideran una exageración en el ámbito de la IA.
Anthropic : la startup que está detrás del modelo de IA generativa Claude y es un competidor principal de OpenAI. Anthropic ha intentado diferenciarse promoviendo su compromiso con el desarrollo responsable de la IA. La empresa tiene una asociación con WPP y cuenta con el respaldo de Amazon y Google.
Chatbots: programas que se ejecutan dentro de aplicaciones de mensajería y sitios Web que ayudan a los consumidores a realizar tareas sencillas. Los chatbots se popularizaron gracias a aplicaciones como Facebook Messenger y funcionan como aplicaciones dentro de los servicios de mensajería. El auge reciente de los bots de inteligencia artificial generativa como ChatGPT está permitiendo que estos servicios sean mucho más avanzados y suenen más humanos.
ChatGPT: un bot de inteligencia artificial generativa creado por OpenAI, que utiliza tecnología GPT para producir un resultado basado en una entrada. La plataforma está entrenada con grandes cantidades de texto extraído de sitios Web, artículos, libros y otras fuentes. Se lanzó públicamente a fines de 2022 y rápidamente ganó popularidad debido a su amplia gama de capacidades, desde escribir guiones hasta contar chistes y difundir conocimientos sobre básicamente cualquier tema bajo el sol.
Context window: el límite superior de texto que un LLM puede procesar para cualquier entrada individual. Los LLM difieren en sus ventanas de contexto; el modelo Claude 3 de Anthropic, por ejemplo, puede aceptar hasta 200.000 tokens, o aproximadamente 150.000 palabras. En comparación, la ventana de contexto de GPT-4 de OpenAI es de 128.000 tokens, o aproximadamente 96.000 palabras.
DALL-E: otro bot de IA generativa creado por OpenAI, aunque su función es generar imágenes. Al igual que ChatGPT, un usuario consulta al bot con una entrada (por ejemplo, "Ronald McDonald nadando en un río de fuego") y obtiene una imagen correspondiente. La primera versión de DALL-E se lanzó en enero de 2021; desde entonces se han lanzado dos versiones más.
Deep Learning: una rama más avanzada del aprendizaje automático, en la que una computadora aprende por sí sola con sólo una cantidad mínima de programación. Con el aprendizaje profundo, los especialistas en marketing pueden aprovechar al máximo los datos y aplicarlos para hacer predicciones sobre el comportamiento del consumidor.
Deepfake: Imitaciones engañosas de video y/o audio de una persona creadas sin su conocimiento o consentimiento. El auge de la IA ha llevado a una mayor proliferación y precisión de este tipo de medios fraudulentos, que tienden a afectar a celebridades y marcas .
Dynamic Pricing: una de las tareas más habituales que pueden realizar los programas basados en el aprendizaje profundo es fijar precios en función de los datos de los consumidores. Los precios dinámicos implican que a cada consumidor se le presenta un precio en función de sus circunstancias particulares, según la hora del día, su situación financiera y otros factores. Los precios dinámicos pueden aplicarse, por ejemplo, a las tarifas de los billetes de avión. La IA puede ayudar a crear precios personalizados que tengan más probabilidades de garantizar una venta al precio más eficiente.
ElevenLabs: una plataforma de inteligencia artificial de texto a voz, que a menudo se utiliza junto con otros sistemas de inteligencia artificial generativa para incorporar voz.
Generative AI: La inteligencia artificial generativa es una forma de IA que, como su nombre lo indica, genera contenido. Dependiendo de las capacidades de la plataforma específica, este contenido puede ser imágenes, videos, texto, audio, así como otros medios. Las plataformas que se han vuelto populares recientemente generan su contenido a partir de la entrada de un usuario, como "Producir una imagen de X" o "¿Cuál es la respuesta a Y?"
Gemini: el principal sistema de inteligencia artificial de Google, que compite con GPT de OpenAI. Gemini se conocía anteriormente como Bard, pero cambió su nombre a principios de 2024. La plataforma se utiliza en la mayoría de los productos de Google orientados al consumidor, lo que impulsa su renovación de búsqueda denominada Search Generative Experience. También se utiliza en muchos productos empresariales, como el administrador de anuncios Performance Max.
GPT: Generative Pre-trained Transformer, un modelo de IA generativa que se entrena con grandes cantidades de datos para producir un resultado. La tecnología fue creada por OpenAI.
Hallucination: instancia en la que un sistema de IA proporciona información incorrecta o sesgada, como cuando Gemini de Google representó imágenes históricas de manera incorrecta. El término “alucinación” se utiliza porque el sistema presenta la información como si fuera correcta, lo que dificulta aún más la detección de un error de este tipo. Las alucinaciones surgen de sesgos en los datos de entrenamiento del sistema u otros fallos de funcionamiento.
Image recognition: la IA busca patrones en las imágenes. Las máquinas pueden analizar muchas más imágenes que los humanos y, gracias al aprendizaje automático, pueden identificar lo que hay en las imágenes y revelar patrones que las personas nunca detectarían. Las marcas pueden utilizar la tecnología de reconocimiento de imágenes, por ejemplo, para encontrar todas las fotos en línea en las que aparecen sus logotipos. Eso podría ayudar a las marcas a localizar a sus clientes más fieles y extraer otros datos de marketing útiles. La "visión artificial" es un término asociado al reconocimiento de imágenes y se refiere a los programas informáticos que analizan y clasifican las imágenes digitales.
Large language models (LLMs): una clase de tecnología de IA cuya función principal es realizar tareas relacionadas con el lenguaje, como la generación de texto. Las plataformas se entrenan con grandes cantidades de datos y se basan en complejas redes neuronales que les permiten hacer predicciones y generar los medios correspondientes, como texto o imágenes. El modelo GPT de OpenAI es un LLM.
LLaMA : Large Language Model Meta AI, un modelo de IA generativo desarrollado por Meta. Es un LLM, como el GPT de OpenAI, y potencia muchas de las aplicaciones de IA de Meta.
LoRA: la adaptación de bajo rango (LoRA) es una forma de ajustar un modelo de IA para la creación de medios más personalizados. Los LLM más populares de la actualidad tienden a ser de propósito general, por lo que una marca o empresa de IA que busque activos más personalizados puede querer entrenar un modelo de código abierto utilizando LoRA.
Machine learning: cuando una máquina aprende por sí sola con una programación mínima. El aprendizaje automático puede ser útil en el marketing directo y el marketing por correo electrónico, en particular, al ingerir grandes conjuntos de datos de consumidores y usarlos para determinar aspectos como los mejores momentos para enviar correos electrónicos. Los defensores dicen que también puede identificar a los clientes o consumidores que serían más receptivos a determinados mensajes. Y el aprendizaje automático se utiliza en la segmentación de anuncios para ayudar a enviar mensajes a esas audiencias.
Neural Networks: programas de inteligencia artificial que imitan el cerebro humano. Incorporan aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural para realizar funciones como reconocer escritura a mano y rostros en fotografías.
OpenAI: una empresa de inteligencia artificial que ha creado algunas de las herramientas de inteligencia artificial generativa más populares, como ChatGPT y DALL-E. OpenAI comenzó como una organización sin fines de lucro en 2015, fundada por un equipo que incluía a Elon Musk, pero se expandió para incluir una rama con fines de lucro en 2019. Si bien es técnicamente independiente, OpenAI cuenta con un fuerte respaldo de Microsoft; el gigante tecnológico invirtió otros $10 mil millones en OpenAI a principios de 2023.
Open-source AI: software de IA cuyo código fuente subyacente es ampliamente accesible. Varios proveedores de IA han hecho que sus modelos sean de código abierto, incluidos Meta y Google. Sin embargo, el grado de esta transparencia depende del caso; por ejemplo, la IA de código abierto de Meta no revela el código ni los datos utilizados para entrenar el modelo.
Perplexity: un motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial diseñado para brindar respuestas detalladas y conversacionales a las consultas. Perplexity cuenta con el respaldo de importantes inversores, entre ellos Nvidia y Jeff Bezos, pero ha enfrentado controversias por supuestamente plagiar material de publicaciones de noticias como Forbes, Wired y The New York Times.
RAG: La generación aumentada por recuperación (RAG) es un proceso mediante el cual los LLM pueden subcontratar información que está más allá de sus datos de capacitación. Por ejemplo, un LLM puede usar RAG para obtener información en tiempo real de un sitio de noticias o una plataforma de redes sociales, o hacer referencia a la base de conocimiento interna de una organización, todo ello sin necesidad de capacitación adicional.
Runway: una startup de inteligencia artificial que convierte texto en video, conocida por sus producciones breves pero realistas. Lionsgate se ha asociado con Runway para crear un modelo de video basado completamente en su catálogo de IP. El tercer y más poderoso modelo de Runway, Gen-3, estará en pruebas a partir de octubre de 2024.
Small language models (SLMs): los SLM son modelos de IA compactos diseñados para tareas lingüísticas específicas. En comparación con los LLM, que tienen una gama de funciones mucho más amplia, los SLM requieren menos potencia computacional, pero pueden funcionar de manera más eficaz para fines que pueden ser demasiado matizados para los LLM.
Synthetic data: datos creados por IA que se utilizan para emular datos reales. Su finalidad es ayudar a las empresas a realizar investigaciones y probar productos evitando las barreras que encontrarían si utilizaran información real, como restricciones de privacidad y capacidad limitada para generar nuevos datos. Los datos sintéticos podrían ayudar a las marcas a comprender mejor a sus clientes y cómo relacionarse con ellos.