La implantación eficaz de la inteligencia artificial diferencia a las organizaciones competitivas de las que no lo son y/o no lo serán. En este artículo, examino cinco posibles estrategias para optimizar las capacidades de IA.

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El dominio de las indicaciones ayuda en la interacción con ia, en particular el dominio de booleanos. Las instrucciones bien estructuradas mejoran la calidad y la pertinencia de las respuestas. Las técnicas incluyen:

• Guiar el aprendizaje con ejemplos
• Preguntas en cadena para el razonamiento lógico
• Indicaciones contextuales para respuestas concretas

Para los interesados en ir más allá, véase también este documento

Sin embargo, esto sólo llega hasta cierto punto. El concepto fundamental que hay que entender es que cuantos más conocimientos se tengan sobre un tema concreto, mejor será la respuesta obtenida. Del mismo modo que un físico obtendrá mejores respuestas sobre temas de física, un abogado obtendrá mejores respuestas sobre cuestiones jurídicas, gracias al uso del lenguaje técnico correcto. Puede sonar paradójico, pero cuanto más sepas sobre un tema concreto, más respuestas precisas obtendrás. Así ocurrió con las búsquedas de Google, y así ocurre con la IA. Profundizaré en esto más adelante, con referencia a lo que se ha dicho aquí, y con referencia, en cambio, al uso de indicaciones en el entrenamiento de modelos genéricos.

Integración de extensiones en los LLM. Por ejemplo, Gemini en el ecosistema de Google.

Otro enfoque útil para aprovechar el potencial de esta herramienta es el uso de las llamadas "extensiones" dentro de un "ecosistema" existente.

Las extensiones Gemini aportan funcionalidad de IA a las herramientas cotidianas:

• Resúmenes automáticos de vídeos de YouTube
• Análisis de correos electrónicos en Gmail
• Asistencia en la planificación de viajes
• Resúmenes de documentales

Creación de segmentos de audiencia dinámicos con IA, o por qué no es necesario leer la mente de las personas para predecir o influir en su comportamiento.

La segmentación de audiencias con IA permite una rápida retroalimentación sobre marketing y contenidos mediante:

• Definición de objetivos detallados
• Formación con datos del sector
• Interfaz para la evaluación de ideas
• Análisis de las reacciones de la IA
• Apoyar la lluvia de ideas creativa

El uso de plataformas dedicadas y/o algoritmos propios que monitorizan el comportamiento de un comprador permite crear un perfil "psicológico" del buyer persona a lo largo del tiempo, a veces incluso predecir sus pensamientos y comportamiento de compra futuros. Más información

Creación de chatbots de IA

La transformación del conocimiento corporativo en sistemas interactivos requiere:

• Recopilación sistemática de fuentes
• Selección de la plataforma de AI
• Aplicación de protocolos de formación
• Actualizar constantemente los contenidos

Implantación de tutores de AI

En educación, los sistemas de tutoría basados en IA ayudan al aprendizaje:

• Comunicación en lenguaje natural
• Rutas personalizadas
• Integración con los programas existentes
• Adaptación a los estilos de aprendizaje
• Apoyo a los educadores

Perspectivas de futuro:

• Centrarse en el desarrollo de las capacidades humanas
• Iterar en función de las reacciones
• Actualizar conocimientos
• Alinear la AI con los objetivos de la organización
• Evaluar nuevas aplicaciones con un enfoque estratégico

Las empresas que equilibran tecnología y objetivos concretos son las que más se benefician de estas herramientas.