Los últimos avances tecnológicos incesantes e innovadores están liderados por dominios como la inteligencia artificial (IA), la robótica, la cadena de bloques y la biología programable. Estas tecnologías están revolucionando el comercio minorista, el automóvil, las finanzas, la fabricación y muchas más industrias tanto a nivel macro como micro.
La IA, en particular la IA generativa, está transformando los estilos de vida y las tareas cotidianas de trabajadores del conocimiento: personas que son expertos en la materia con educación y capacitación formales. Bastante evidente en profesiones como la programación, el diseño, la ingeniería y la escritura, la IA generativa ha mejorado la productividad de los trabajadores del conocimiento.
Pero, ¿qué es exactamente la IA generativa y por qué es fundamental para los trabajadores del conocimiento? ¡Exploremos más esta idea!
¿Qué es Generativo? ¿IA?
La IA generativa crea contenido nuevo, como texto, video, audio e imagen automáticamente usando algoritmos de IA, basados en indicaciones escritas por humanos.
Algunas de las herramientas y productos de generación de IA más destacados incluyen:
ChatGPT – Desarrollado por OpenAI, ChatGPT es un chatbot inteligente de IA capaz de proporcionar respuestas extremadamente detalladas y personalizadas según las indicaciones del usuario.DALL-E 2 , Difusión estable y Midjourney: estas son herramientas de generación de imágenes impulsadas por IA.Meta: esta es una herramienta de generación de videos impulsada por IA que permite a los usuarios generar videos a partir de indicaciones textuales.Codex – Permite a los programadores generar código en varios lenguajes de programación en unos pocos segundos.
Ahora, ¡veamos cómo la IA generativa afecta a los trabajadores del conocimiento!
Comprender cómo la IA generativa Aumenta la productividad de los trabajadores del conocimiento de diferentes dominios
Según el informe ARK’s Big Ideas 2023 , se espera que la IA aumente la productividad de los trabajadores del conocimiento más de 4 veces para 2030. El informe también sugiere que con una adopción del 100 %, la IA podría generar aproximadamente 200 billones de dólares en términos de productividad laboral después de un gasto total en IA de 31 billones de dólares. Si los proveedores pueden extraer solo el 10 % del valor creado por sus productos basados en IA, pueden recaudar casi 14 billones de dólares en ingresos y 90 billones de dólares en valor empresarial en 2030.
IA pronóstico del mercado para 2030. Fuente: ARK’s Big Ideas 2023
Veamos en detalle cómo Las herramientas generadoras de IA contribuyen a aumentar la productividad de los escritores, desarrolladores y artistas de contenido.
1. Trabajadores del conocimiento: Redactores y editores de contenido
Las empresas modernas necesitan contenido bien investigado y hábilmente elaborado para atraer audiencias. Aquí es donde la IA generativa facilita el trabajo de los redactores y editores de contenido.
Con la aparición de chatbots inteligentes como ChatGPT, la creación de contenido es cada vez más fácil y económica. Según el informe ARK’s Big Ideas 2023 , la inferencia por consulta de ChatGPT cuesta alrededor de 0,01 USD en 2022. Para mil millones de consultas , el costo total de inferencia se convierte en $10,000,000. Para 2030, se espera que este costo se reduzca a solo $650, según la ley de Wright.
Una reducción de costos de esta magnitud permitiría la adopción masiva de herramientas de contenido de IA. Por ejemplo, para 2030, se prevé que las aplicaciones de estilo ChatGPT igualarán la escala de la Búsqueda de Google y procesarán 8500 millones de búsquedas al día. Por lo tanto, será más fácil para los trabajadores del conocimiento en el dominio de contenido aprovechar la IA generativa en las tareas diarias.
2. Trabajadores del conocimiento: ingenieros y desarrolladores de software
Dados los ciclos largos y complejos de desarrollo de software, la administración y la implementación de software requieren un equipo de desarrolladores y programadores dedicados y calificados. Las herramientas de codificación de IA generativa como Codex y Copilot están haciendo que el desarrollo de software sea más fácil y productivo para los trabajadores del conocimiento.
De hecho, el informe ARK’s Big Ideas 2023 afirma que los asistentes de codificación de IA reducen el tiempo completar una tarea de codificación a la mitad. Para 2030, los asistentes de codificación de IA podrían multiplicar por 10 la producción de los ingenieros de software.
Tiempo para completar las tareas de codificación. Fuente: Grandes ideas de ARK 2023
3. Trabajadores del conocimiento: artistas visuales y diseñadores
Otro grupo de trabajadores del conocimiento categorizados como artistas y diseñadores también está influenciado por la IA generativa. Sus tareas suelen incluir la creación de conceptos visuales, gráficos, ilustraciones e interfaces de usuario creativas utilizando herramientas de diseño como Adobe Photoshop, Illustrator y Canva para ofrecer experiencias de usuario enriquecedoras.
Con modelos de imagen generativa innovadores como DALL-E2, Stable Diffusion y Midjourney, la productividad de los diseñadores ha aumentado enormemente. Por ejemplo, los diseños gráficos hechos por humanos en 5 horas y que cuestan $150 ahora se pueden hacer sin esfuerzo en menos de un minuto por 8 centavos utilizando modelos de imágenes generativas.
4. Trabajadores del conocimiento: músicos e ingenieros de sonido
La IA generativa hace que componer y mezclar una pista musical sea mucho más fácil. Por ejemplo, AudioLM de Google es un modelo de audio generativo que produce música de piano realista y completa tonos acústicos incompletos. Google también ha desarrollado un modelo de generación de música llamado MusicLM que puede generar hermosas melodías basadas en descripciones de texto.
En 2020, Open AI introdujo una herramienta de generación de música similar conocida como Jukebox que genera una nueva muestra de música. según el género, el artista y la letra como entrada. Anteriormente, Open AI también lanzó un basado en GPT-2 MuseNet que puede generar composiciones musicales de 4 minutos usando 10 instrumentos.
Aunque los modelos de audio generativo están en su fase incipiente, el espacio para aumentar la productividad de los músicos y los ingenieros de sonido solo crecerán cada año con mejores herramientas de música generativa de IA.
5. Trabajadores del conocimiento: Youtubers y creadores de contenido de video
El contenido de video está en auge. Había aproximadamente 51 millones de canales de YouTube en 2022. La producción de contenido de video pasa por varias etapas, incluidas la grabación, la edición, la adición de ilustraciones y sonidos, y la pre y posproducción.
Las plataformas de video generativas de IA están facilitando la generación de contenido de video para los trabajadores del conocimiento. Herramientas como Synthesia.io y Pictory están facilitando la generación de videos para los vendedores de videos y los expertos en marcas. Estas plataformas de inteligencia artificial de última generación permiten a los creadores de contenido hacer videos a partir de guiones. Pueden agregar un narrador y un fondo de video para hacer videos de aspecto profesional basados en estos guiones.
En septiembre de 2022, Meta AI lanzó Make-A-Video plataforma que puede generar videoclips de alta calidad basados en indicaciones de texto. Fue entrenado en conjuntos de datos disponibles públicamente para aprender patrones de video. Puede crear videos únicos llenos de colores, personajes y paisajes.
La creación de más contenido de calidad en períodos cortos mejorará la productividad de los usuarios de YouTube y los creadores de contenido de video en el futuro.
Pros y contras de la IA generativa para los trabajadores del conocimiento
Veamos los diversos beneficios y desventajas que presenta la IA generativa para los trabajadores del conocimiento.
Pros de la IA generativa para los trabajadores del conocimiento
Generación de datos sintéticos: el entrenamiento de modelos innovadores de IA requiere una gran cantidad de conjuntos de datos y la IA generativa puede resolver este problema. Según se informa, la IA generativa representará el 10 % de todos los datos producidos en 2025 en comparación con el 1 % en 2023. Por lo tanto, los científicos de datos y los expertos en inteligencia artificial no tendrán que enfrentarse a los desafíos relacionados con la recopilación de datos. Costos bajos: Gartner predice que alrededor del 50% de las plataformas de desarrollo de código bajo/sin código proporcionarán Funcionalidad de”texto a código”para 2024. Para los desarrolladores, esto significa más funciones con el menor esfuerzo y costo.
Desventajas de la IA generativa para trabajadores del conocimiento
Detección de contenido sintético: aunque la IA generativa aumenta la productividad, el problema de detectar el contenido de IA generativa y distinguirlo se convertiría en una preocupación seria en la investigación y la academia. Para 2024, la Unión Europea aprobará una legislación para exigir la”marca de agua”de los artefactos generados por IA. Desempleo: los desarrolladores pueden enfrentarse al desempleo si la IA generativa se vuelve”demasiado”inteligente. Gartner predice que para 2025, el 20 % de los profesionales del código de procedimientos tendrá que adquirir nuevas habilidades porque la IA generativa se hará cargo de su conjunto de habilidades básicas.
El costo de construir modelos de IA generativa
La IA generativa es, con mucho, la rama más innovadora de la IA. Actualmente, el costo de entrenar un modelo de IA generativo es alto, pero está disminuyendo gradualmente. Por ejemplo, el costo estimado de capacitar a GPT-3 fue de $4,6 millones en 2020. En 2022, ha llegado hasta $450,000.
Coste para entrenar GPT-3. Fuente: Grandes ideas de ARK 2023
Las El informe Big Ideas 2023 de ARK predice que para 2030 los modelos de IA con 57 veces más parámetros que GPT-3 (175 B parámetros) podrían entrenarse por solo $ 600,000. Esto será posible en gran medida debido a la disminución de los costos para entrenar modelos de IA. La ley de Wright sugiere que los costos de producción de la unidad de cómputo relativa (RCU) de IA y los costos de software deberían disminuir en un 57 % y un 47 % a tasas anuales, lo que resultaría en una caída anual del 70 % en los costos de capacitación hasta 2030.
Hardware de entrenamiento de IA costo. Fuente: Grandes ideas de ARK 2023.