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 las industrias minorista, automotriz, financiera, manufacturera y muchas más, tanto a nivel macro como micro.
La IA, en particular la IA generativa, está transformando los estilos de vida y las tareas cotidianas de los 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 qué la hace crítica para los trabajadores del conocimiento? ¡Exploremos más esta idea!
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa crea contenido nuevo, como texto, video, audio e imagen automáticamente utilizando 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 basadas en las indicaciones del usuario.
- DALL-E 2, Difusión estable& a mitad de camino – Estas son herramientas de generación de imágenes impulsadas por IA.
- Meta – Esta es una herramienta de generación de video impulsada por IA que permite a los usuarios generar videos a partir de indicaciones de texto.
- Códice – 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
De acuerdo a Grandes ideas de ARK 2023 informe, 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 en ingresos y $90 billones en valor empresarial en 2030.
Pronóstico del mercado de IA para 2030. Fuente: Grandes ideas de ARK 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. De acuerdo a Grandes ideas de ARK 2023 informe, la inferencia por consulta de ChatGPT cuesta alrededor de $ 0.01 en 2022. Para mil millones de consultas, el costo total de la 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 disminución 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 del contenido aprovechar la IA generativa en las tareas cotidianas.
2. Trabajadores del conocimiento: ingenieros y desarrolladores de software
Dados los ciclos largos y complejos de desarrollo de software, la gestión y la implementación de software requieren un equipo de desarrolladores y programadores especializados y dedicados. Herramientas de codificación de IA generativa como Codex y Copiloto están haciendo que el desarrollo de software sea más fácil y productivo para los trabajadores del conocimiento.
De hecho, Grandes ideas de ARK 2023 El informe indica que los asistentes de codificación de IA reducen a la mitad el tiempo para completar una tarea de codificación. 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 imagen generativa.
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, Google AudioLM es un modelo de audio generativo que hace música de piano realista y completa tonos acústicos incompletos. Google también ha desarrollado un modelo de generación de música llamado MúsicaLM que puede generar hermosas melodías basadas en descripciones de texto.
En 2020, Open AI introdujo una herramienta de generación de música similar conocida como Tocadiscos tragamonedas que genera una nueva muestra de música basada en el género, el artista y la letra como entrada. Anteriormente, Open AI también ha lanzado un basado en GPT-2 MuseNet modelo que puede generar composiciones musicales de 4 minutos utilizando 10 instrumentos.
Aunque los modelos de audio generativo se encuentran en su fase incipiente, el espacio para aumentar la productividad de los músicos y los ingenieros de sonido solo crecerá 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 Canales de YouTube en 2022. La producción de contenido de video pasa por varias etapas, que incluyen grabación, edición, adición de ilustraciones y sonidos, y pre y postproducción.
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 Hacer un vídeo plataforma que puede generar videoclips de alta calidad basados en mensajes 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 de tiempo mejorará la productividad de los YouTubers y los creadores de contenido de video en el futuro.
Pros y contras de la IA generativa para trabajadores del conocimiento
Veamos los diversos beneficios y desventajas que presenta la IA generativa para los trabajadores del conocimiento.
Ventajas de la IA generativa para trabajadores del conocimiento
Contras de la IA generativa para los trabajadores del conocimiento
El costo de construir modelos de IA generativos
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 estimado el costo de entrenar GPT-3 fue de $ 4.6 millones en 2020. En 2022, se redujo a $ 450,000.
Costo para entrenar GPT-3. Fuente: Grandes ideas de ARK 2023
El Grandes ideas de ARK 2023 El informe predice que para 2030, los modelos de IA con 57 veces más parámetros que GPT-3 (175 parámetros B) 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.
Costo del hardware de entrenamiento de IA. Fuente: Grandes ideas de ARK 2023.
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