Cómo la IA generativa está cambiando el panorama de las startup

Imagine una inteligencia artificial (IA) que sirva para crear, no solo para ayudar: codifica, diseña logotipos y escribe textos que reflejen su marca. La IA generativa lo está haciendo realidad para las startups. No obstante, las startups no solo consumen esta tecnología, sino que están a la vanguardia de su producción.

Las startups innovadoras como HuggingFace, Stability.ai y Anthropic son ejemplos de cómo aprovechar la IA generativa al desarrollar y proporcionar las herramientas que impulsan las aplicaciones con IA. Así es como las startups pueden aprovechar, contribuir y utilizar la IA generativa para emprender un proceso de preparación para el futuro. 

Conozca la IA generativa 

La IA generativa es un subconjunto de la IA. Utiliza algoritmos de machine learning para generar contenido original, como imágenes, texto, música o datos sintéticos según los datos con los que se ha entrenado. A diferencia de la anterior IA programada basada en reglas, la IA generativa ahora aprende y se adapta a diversas tareas.

¿Por qué es ideal?

En el vertiginoso mundo de las startups, a menudo se enfrenta a bloqueos creativos, escasez de recursos y tareas abrumadoras, todo en un ciclo de 24 horas. ¡Es duro! La IA generativa interviene para ayudarlo a mantenerse a la vanguardia y ser competitivo:

●      Innove, diseñe prototipos y genere información empresarial.

●      Automatice procesos como la generación de contenido, la entrada de datos y el servicio al cliente.

●      Acelere el análisis de datos para ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes.

En esencia, los modelos de IA generativa aprenden de diversos conjuntos de datos y reconocen patrones y estructuras. Utilizan una "petición" para crear datos nuevos y únicos. Aun así, es fundamental tener en cuenta que estos modelos funcionan mediante la recombinación de los patrones y datos que han visto anteriormente durante su fase de entrenamiento, que luego se devuelven al usuario.

Es fundamental elegir el modelo correcto en función del caso de uso previsto, ya que la funcionalidad de los modelos varía. Por ejemplo, algunos modelos se especializan en la generación de imágenes, la creación de texto o el procesamiento de audio, y cada uno se adapta a una tarea generativa en particular. Al alinear su selección con sus necesidades, las startups pueden asegurarse de utilizar el modelo más eficaz para sus objetivos.

El impacto de la IA generativa en las startups 

Más de 210 startups con IA generativa han experimentado cambios significativos en la automatización de tareas, la innovación en el diseño y la ideación de productos aptos para el mercado, lo que ha aumentado la eficiencia estratégica.

Genere nuevas ideas de productos

La IA generativa apoya el proceso de ideación de productos al permitir que las startups exploren nuevos conceptos y características de manera más eficiente. Sin embargo, este proceso a menudo implica que diferentes modelos y herramientas de IA trabajen en conjunto, incluidos los modelos de machine learning (ML) para el análisis y la IA generativa para los resultados creativos.

Estas son algunas formas en las que la IA generativa contribuye a la ideación de productos:

• Análisis de las tendencias del mercado y el comportamiento de los usuarios: las startups pueden aprovechar los modelos de ML basados en análisis para identificar patrones en el comportamiento de los usuarios y las tendencias de los mercados emergentes. Estos conocimientos sirven de base para entender qué es lo que más les gusta a los consumidores.

• Mejora de la ideación con descripciones generadas: las herramientas de IA generativa, como HAQM Bedrock, permiten a las startups crear descripciones de productos automatizadas basadas en la información obtenida de sus datos. Este proceso ahorra tiempo e inspira nuevas ideas al explorar varios temas, características y estilos. Obtenga más información sobre cómo automatizar la generación de descripciones de productos con HAQM Bedrock.

• Análisis competitivo: la IA generativa ayuda a analizar las ofertas de la competencia al sintetizar los datos en información procesable. Esto permite a las startups descubrir las brechas del mercado y generar ideas innovadoras adaptadas a las necesidades de los usuarios.

Si bien la IA generativa brinda soporte rápido y escalable para ciertos aspectos de la ideación de productos, como la generación de descripciones de productos o la generación de ideas sobre características, funciona mejor con herramientas de análisis y experiencia en el campo.

¿El resultado? Las startups pueden acelerar el desarrollo de productos al aprovechar la IA generativa para la exploración creativa, la información respaldada por los datos y la eficiencia operativa.

Código generado por IA

La IA generativa puede ayudar a llenar el vacío entre el diseño del producto, las pruebas y la implementación lista para la producción, lo que ayuda al desarrollo de productos y la creación de prototipos. Así es como contribuye:

• La IA generativa genera rápidamente fragmentos de código iniciales, lo que proporciona una base para el desarrollo de nuevas características de productos. Esto permite a los desarrolladores centrarse en refinar y personalizar el código para necesidades específicas, en lugar de empezar desde cero.

• Los modelos avanzados de lenguaje de gran tamaño (LLM) generan fragmentos de código sensibles al contexto que se alinean con los requisitos específicos. Esto mejora la calidad del código, reduce los esfuerzos de depuración y acelera el desarrollo.

• Las herramientas de IA generativa, como HAQM Q Developer, pueden mejorar considerablemente la productividad de los desarrolladores al ayudar a crear pruebas unitarias basadas en peticiones de texto. Esto permite a los desarrolladores generar rápidamente casos de prueba relevantes adaptados a su base de código, lo que reduce el tiempo dedicado a redactar las pruebas manualmente. Al dar a los desarrolladores el control y ofrecer orientación sobre la creación de pruebas, HAQM Q Developer permite a los equipos centrarse en perfeccionar y ejecutar las pruebas de manera eficiente, lo que garantiza una mayor calidad del código y una iteración más rápida.

• La IA generativa acelera las prácticas de infraestructura como código (IaC), un aspecto fundamental de la implementación moderna de aplicaciones. Herramientas como HAQM Q ayudan a los desarrolladores a escribir y solucionar los problemas de las configuraciones de Terraform de manera eficiente, y ofrecen recomendaciones de mejoras según el contexto. Al automatizar la IaC, la IA generativa apoya la creación de entornos de nube escalables, consistentes y seguros, una práctica recomendada en DevOps. Obtenga más información sobre cómo acelerar el desarrollo de Terraform con HAQM Q.

¿El resultado? La productividad de los desarrolladores aumentó un 88 %, se ahorró tiempo en la generación de códigos entre un 35 % y un 40 % y se ahorró tiempo en la refactorización del código entre un 20 % y un 30 %.

Por ejemplo, Ancileo, un proveedor líder de soluciones tecnológicas seguras y personalizables para aseguradoras, reaseguradoras, corredores y socios afines, usa HAQM Q para ayudar a los desarrolladores a comprender las bases de código existentes y solucionar problemas directamente en su IDE. Esto permite a los equipos reducir en un 30 % el tiempo necesario para resolver los problemas relacionados con la codificación.

Automatice la creación de contenido

Desde una investigación meticulosa hasta la creación de ese texto perfecto, la creación de contenido es extremadamente exigente. Consume demasiado tiempo y experiencia. Imagine redirigir estos recursos para mejorar la calidad y la coherencia de sus resultados. Ahí es donde la IA generativa mitiga estas cargas.

Para automatizar la creación de contenido para materiales de marketing, publicaciones en redes sociales y anuncios:

• Utilice Claude de Anthropic para agilizar la creación de contenido. Claude ofrece una solución altamente eficiente para generar contenido alineado con la marca y relevante desde el punto de vista contextual. Sus capacidades permiten generar contenido de forma versátil con el estilo único de una marca, lo que mejora la productividad y la coherencia del canal.

• Para la generación de imágenes, aproveche los modelos de difusión estables de Stability.ai. Estos modelos están diseñados para producir imágenes de alta calidad con un rendimiento optimizado, baja latencia y rentabilidad, lo que los hace ideales para aplicaciones que exigen contenido visualmente atractivo.

¿El resultado? La escalabilidad rentable de la startup, un mejor enfoque hacia tareas de alto valor y una garantía superior de calidad del contenido. Recordatorio: utilice peticiones claras y explícitas para guiar su modelo de IA generativa y conseguir contenido de gran relevancia y calidad.

Optimice los procesos internos

La IA generativa ofrece un inmenso potencial para optimizar los procesos internos al mejorar el acceso a la información, agilizar los flujos de trabajo y mejorar la toma de decisiones. He aquí cómo hacerlo:

• Los LLM ayudan a analizar grandes volúmenes de datos de texto al identificar información y patrones clave que se pueden utilizar para mejorar la eficiencia.

• La generación aumentada por recuperación (RAG) mejora las capacidades de LLM al recuperar información contextual relevante, reducir las imprecisiones y garantizar que las respuestas sean más confiables y se basen en datos fácticos.

• Herramientas como HAQM Q for Business, disponible a través de HAQM Bedrock, permiten a las startups automatizar las tareas repetitivas y mejorar la productividad al ofrecer una asistencia inteligente y adaptada al contexto.

¿El resultado? Libere tiempo para dedicarse a tareas más estratégicas al automatizar tareas como responder a los comentarios de las redes sociales, incorporar empleados y analizar las transcripciones de los comentarios de los usuarios a gran escala.

Claude de Anthropic, que forma parte del conjunto de HAQM Bedrock, es un poderoso modelo de IA generativa diseñado para tareas avanzadas como resumir documentos, analizar datos y generar resultados estructurados. Ayuda a los desarrolladores a crear soluciones personalizadas al proporcionarles información y recomendaciones basadas en peticiones de entrada específicas.

Por ejemplo, Claude permite a los desarrolladores diseñar sistemas que aprovechen su gran ventana de contexto para gestionar conjuntos de datos complejos, lo que permite flujos de trabajo más eficaces. La gran ventana de contexto del modelo (la cantidad de tokens de entrada que puede procesar en una sola solicitud) lo hace particularmente efectivo para resumir documentos extensos o generar información a partir de conjuntos de datos extensos. Obtenga más información sobre la ingeniería de peticiones con Claude en HAQM Bedrock.

Sugerencias personalizadas

La personalización aumenta los ingresos de la empresa en un 40 % y cautiva al 76 % de los consumidores. Con la IA generativa, las startups agilizan sus sistemas de recomendación al ofrecer sugerencias personalizadas de productos o contenido. Aquí le explicamos cómo funciona:

• Recopila datos de los usuarios, identifica las tendencias de comportamiento y emplea modelos de IA como el GPT-3 para analizar los patrones de comportamiento de los usuarios. Esto ayuda a generar correos electrónicos personalizados, contenido de marketing y recomendaciones de productos.

• Si bien la IA generativa se destaca en la creación de mensajes personalizados, los motores de recomendación suelen basarse en el filtrado colaborativo o las redes neuronales para las sugerencias de productos o contenido.

• La retroalimentación constante de las interacciones de los usuarios ayuda a refinar las recomendaciones, lo que aumenta su relevancia con el tiempo.

¿El resultado? Estrategias de marketing optimizadas, segmentación de clientes mejorada y experiencia de usuario mejorada para elevar la participación y los ingresos. Por ejemplo, Netflix usa la IA para analizar los hábitos de visualización y personalizar las recomendaciones para garantizar así contenido relevante para cada usuario.

Mejore la experiencia del cliente

La IA y el ML aumentan la satisfacción del cliente en más de un 10 % en un 75 % de las organizaciones. Este salto se debe a los chatbots inteligentes impulsados por IA que ofrecen una interacción personalizada y en tiempo real con los clientes. Lo hacen procesando instantáneamente las consultas de los usuarios y elaborando respuestas basadas en interacciones previas. 

Para impulsar aún más el servicio al cliente, puede integrar la IA en todos los puntos de contacto con los clientes: utilice las API para crear una experiencia omnicanal unificada y garantice interacciones consistentes con los clientes en todos los dispositivos y plataformas. Los sistemas con IA generativa pueden ayudar a crear flujos de trabajo de comunicación fluidos que mejoren la accesibilidad y la comodidad.

Por ejemplo, Dazerolab aprovecha HAQM Bedrock para proporcionar una plataforma sólida y mejorar la participación de los clientes. Su solución utiliza IA generativa para permitir a las empresas desarrollar aplicaciones inteligentes que analicen las interacciones con los clientes, identifiquen los puntos débiles y ofrezcan recomendaciones personalizadas. Este enfoque ayuda a las empresas a mejorar la satisfacción de los clientes, reducir la pérdida de clientes y fomentar la lealtad a la marca. Obtenga más información sobre el caso de uso de la IA generativa de Dazerolab .

Otro gran ejemplo es cómo Perplexity AI se asoció con AWS para lanzar Perplexity Enterprise Pro, un motor de respuestas con IA diseñado para mejorar la productividad empresarial y, al mismo tiempo, garantizar la seguridad de los datos. Esta colaboración permite a las organizaciones acceder de manera eficiente a información confiable y actualizada, lo que mejora la participación de los clientes y los procesos internos.

La capacidad de la plataforma para analizar datos extensos y generar respuestas precisas permite a las empresas abordar las necesidades de los clientes con rapidez, lo que mejora la experiencia general del cliente.

IA generativa en educación: mejora de las experiencias de aprendizaje

La IA generativa está logrando avances educativos significativos al personalizar las experiencias de aprendizaje, agilizar las tareas administrativas y permitir que los educadores se centren más en el éxito de los estudiantes. Con las herramientas de IA avanzadas de AWS, las instituciones y las startups de tecnología educativa pueden aprovechar la IA generativa para innovar y mejorar los resultados en la educación.

Por ejemplo, Kytes aprovecha los servicios de IA generativa de AWS para transformar la forma en que se entrega el contenido educativo y se accede a él. Al utilizar la infraestructura escalable de AWS y los modelos avanzados de IA generativa, Kytes personaliza los materiales de aprendizaje para satisfacer las necesidades únicas de cada estudiante.

Gracias al poder de la IA, Kytes genera cuestionarios personalizados, planes de lecciones y comentarios, y crea un entorno de aprendizaje dinámico y atractivo. Su plataforma también ayuda a los educadores a analizar el desempeño de los estudiantes en tiempo real, lo que permite intervenciones proactivas y mejores resultados de aprendizaje. Obtenga más información sobre Kytes y la IA generativa de AWS.

IA generativa en varios sectores

La demanda de IA generativa está aumentando en muchos sectores. Según un informe, para 2027 más del 50 % de los modelos de IA generativa utilizados por las empresas serán específicos para una función industrial o empresarial, frente a aproximadamente el 1 % en 2023. Esto pone de manifiesto la rápida adopción por parte de las empresas de modelos de IA generativa personalizados.

Atención médica

La IA generativa, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 36,7 % entre 2023 y 2030, facilita la atención personalizada del paciente, la detección temprana de la enfermedad y el diagnóstico preciso. Sustituye a los procesos manuales tradicionales, como los registros de pacientes en papel, las máquinas asistidas por humanos, la recolección manual de muestras, etc.

Los modelos de IA generativa, como las redes generativas adversarias (GAN) y los autocodificadores variacionales (VAE), analizan las estructuras moleculares y las imágenes médicas para sugerir posibles fármacos para un tratamiento eficaz. Por ejemplo, Insilico Medicine ha explorado con éxito las ventajas de las GAN cuánticas en la química generativa, lo que ha mejorado la eficiencia y la precisión del diseño de fármacos.

Al emplear estas técnicas avanzadas de IA, los investigadores pueden generar nuevas estructuras moleculares, predecir sus interacciones y acelerar el desarrollo de tratamientos eficaces. Este enfoque reduce el tiempo y el costo de los métodos tradicionales de descubrimiento de fármacos y abre nuevas vías para la medicina personalizada y el tratamiento de enfermedades complejas. Obtenga más información.

Por ejemplo, si un modelo de IA detecta patrones en una radiografía de pulmón indicativos de cáncer, sugiere este posible diagnóstico. A continuación, analiza los datos de los fármacos moleculares para proponer tratamientos, como la quimioterapia específica, eficaz para casos similares. Esto acelera el descubrimiento de fármacos con una mayor precisión y eficiencia médicas mediante planes de tratamiento personalizados derivados de los datos individuales de los pacientes.

¿El desafío? La incorporación de la IA en la atención médica existente requiere modificaciones sustanciales en la infraestructura y cambios en los procesos. Hay que resolver la privacidad de los datos, la capacidad de interpretación de los modelos y la necesidad de contar con conjuntos de datos de formación extensos y de alta calidad.

Insilico Medicine, una startup de descubrimiento de fármacos con IA, diseñó, sintetizó y validó un nuevo fármaco candidato para tratar la fibrosis pulmonar idiopática. Con HAQM SageMaker, la empresa redujo de 50 a 3 días el tiempo necesario para implementar nuevos modelos, lo que aceleró considerablemente el descubrimiento de nuevos fármacos candidatos y mejoró la eficiencia operativa de su equipo de creación rápida de prototipos.

Servicios financieros

La IA generativa ayuda a los analistas financieros porque los LLM muestran capacidades notables para resumir o extraer información clave de los datos. Esto complementa los métodos tradicionales, como el análisis de los estados de resultados y los balances, al mismo tiempo que permite una toma de decisiones más rápida y en tiempo real.

HAQM Chronos tiene un enfoque que permite realizar pronósticos probabilísticos al tomar muestras de varias rutas futuras en función de datos históricos. los modelos de Chronos aprovechan un gran corpus de series temporales y datos sintéticos disponibles al público generados mediante procesos gaussianos, y ofrecen una solución potente basada en datos para realizar previsiones precisas en diversas aplicaciones.

Contenido multimedia y entretenimiento

La IA generativa, con una tasa de crecimiento compuesta anual del 26,3 % entre 2022 y 2032, facilita la creación de contenido, desde historias para películas y programas de televisión hasta música y arte, lo que genera contenido rico para los usuarios. Redujo la dependencia de la creatividad humana, los altos costos y la creación que requería mucho tiempo. Los LLM se destacan en la generación de contenido escrito para contenido basado en texto.

Por ejemplo, Luma AI, una startup de diseño conocida por sus capacidades de reconstrucción y modelado en 3D, utiliza inteligencia artificial avanzada para crear vídeos de alta calidad a partir de peticiones de texto o imágenes. Al aprovechar técnicas como los campos de radiación neuronal (NeRF), Luma AI permite obtener visualizaciones 3D realistas que se utilizan ampliamente en las industrias de los videojuegos, la producción cinematográfica y la realidad virtual.

Esta tecnología reduce el tiempo y los recursos necesarios para el modelado 3D tradicional, lo que revoluciona la creación de contenido para los medios y el entretenimiento.Obtenga aún más información sobre las capacidades de Luma.

Ingeniería y fabricación

La IA generativa con una tasa de crecimiento compuesta anual del 36 % entre 2023 y 2032, ha transformado la forma en que diseñamos y creamos prototipos de productos y hacemos que el proceso de la cadena de suministro sea más eficiente. Esto significa que podemos crear mejores productos de forma más rápida y a un costo menor.

Sustituye a las técnicas manuales anticuadas, como la creación de prototipos físicos y los procesos de prueba y error para ingeniería. La dependencia de los datos históricos y la intuición humana para la previsión de la gestión de la cadena de suministro provocaba retrasos. Eran ineficientes, propensos a errores y costosos.

Los modelos de IA, como GAN, aceleran la creación de prototipos al generar diseños innovadores a partir de patrones de datos aprendidos. Sin embargo, los codificadores automáticos analizan datos complejos para predecir la demanda con precisión, lo que optimiza la logística. 

La IA generativa impulsa la innovación en el sector de la ingeniería al mejorar la eficiencia operativa y ofrecer información precisa y procesable. Un ejemplo notable es la solución de IA generativa de Infosys, desarrollada sobre HAQM Bedrock, que transforma las operaciones de mantenimiento de la aviación.

Mediante el uso de IA generativa, Infosys ha desarrollado una solución que analiza grandes cantidades de datos de aviación para identificar las necesidades de mantenimiento de forma proactiva. Al predecir los posibles problemas antes de que ocurran, la solución minimiza el tiempo de inactividad, optimiza los cronogramas de reparación y mejora la fiabilidad general de la aeronave. Obtenga más información sobre el mantenimiento de la aviación con IA de Infosys.

Decodificar mañana, HAQM AWS hoy

La IA generativa está remodelando rápidamente las organizaciones, dándoles una ventaja al ayudarlas a trabajar de manera más eficiente, tomar mejores decisiones y generar nuevas ideas. Para iniciar su viaje hacia la IA generativa, AWS Activate está diseñado exclusivamente para startups como la suya.

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