¿Qué cree que sucederá el proveedor de soluciones de centros de datos en los casos de uso de IA generativa?
LANSDOWNE, Virginia—En un soleado día de noviembre de 77 grados en medio de verdes prados no lejos del Information Heart Alley del norte de Virginia, representantes de la industria de los centros de datos llenaron un salón de baile abarrotado en el Evento de Information Heart Dynamics Join Virginia discutir el impacto precise de la inteligencia synthetic y la Necesidad insaciable de recursos informáticos.
A los panelistas que discutieron el despliegue y la expansión de la inteligencia synthetic se les pidió que dieran ejemplos del mundo actual de usos innovadores de la IA generativa que sus empresas, o sus clientes, estaban usando o desarrollando: casos de uso que van más allá de que los usuarios se diviertan creando imágenes de gatos en pijama. .
«La gama de soluciones reales es fundamentalmente asombrosa», afirmó Duncan Ng, vicepresidente de ingeniería de soluciones de la empresa de infraestructura en la nube Vultr.
Esto es lo que dijeron sobre los casos de uso de IA generativa del mundo actual que estaban viendo.
–Trámites sanitarios. Ng dijo que está viendo el uso de modelos generativos de IA en el área de la documentación sanitaria, que es la base para la negociación y el intercambio entre médicos, hospitales y compañías de seguros.
–Transiciones de empleados. Ningún empleado permanece en una empresa, o en un puesto concreto, para siempre. Greg Ratcliff, director de innovación del proveedor de soluciones energéticas Vertiv, que presta servicios en el espacio del centro de datos, dijo que la IA generativa se está utilizando para examinar los datos que quedan cuando los empleados se van o son ascendidos. A menudo, esos datos pueden permanecer sin usar o perderse en una computadora portátil en algún lugar; en cambio, dijo Ratcliff, la IA gen. se está utilizando para analizar información digital sobre en qué estaba trabajando el ex empleado, qué correos electrónicos había enviado y otros elementos relacionados con el proyecto, de modo que que los compañeros de trabajo o los nuevos empleados puedan “apoyarse sobre los hombros” del empleado anterior y saber lo que estaba haciendo, para una transición más fluida.
–Asistencia de programación. Ratcliff agregó que si bien los programadores están nerviosos por ser reemplazados por la IA, les asegura que el uso de asistentes de IA generativa entrenados en código fuente abierto significa que, en lugar de menos trabajo, el trabajo se vuelve más rápido, al aumentar la velocidad de los lanzamientos, por ejemplo. ejemplo. Tener asistentes de codificación de IA de generación que puedan rastrear el trabajo de los programadores en tiempo actual y sugerir código extraído de la capacitación de código abierto puede aumentar la eficiencia y ampliar las habilidades de los programadores, dijo Ratcliff.
–Concepts de consultoría. Michael Maniscalco, director de tecnología de Utilized Digital, describió casos de uso de IA generativa en los que se utiliza para proporcionar información «bastante básica y muy aburrida» sobre los datos de la empresa que, de otro modo, podrían ser recopilados por consultores externos o incluso pasantes; por ejemplo, pedirle a gen AI que reúna información específica de los informes de ganancias de los últimos dos años de una empresa. Dijo que la IA generativa recuperación de generación aumentada (RAG) Los sistemas son bastante buenos para reunir ese tipo de información y pueden recorrer el 70% u 80% del camino para cumplir completamente con los requisitos de dicha solicitud, y hacerlo muy rápidamente, en lugar de que un empleado tenga que hacer una solicitud de un ser humano. reunir esa información o ir y venir con un contratista extranjero sobre los detalles de lo que se necesita.
–Responder consultas de los clientes. Dylan Boday, vicepresidente de gestión de productos de IBM Expertise Lifecycle Companies, señaló que los primeros casos de uso de IA generativa “todavía están con nosotros”, como los chatbots para uso interno de la empresa, como responder consultas de recursos humanos, o los chatbots de servicio al cliente. Boday dijo que el uso de IA generativa ayuda a IBM a brindar un mejor soporte a sus clientes al desviar llamadas al brindar respuestas a preguntas que son simples y fáciles de responder, además de poder ayudar a los agentes de servicio al cliente a obtener rápidamente contexto o documentación para resolver problemas. Dijo que IBM está viendo millones de preguntas al año sobre sus sistemas de inteligencia synthetic y ha visto una mejora del 30% en la rapidez con la que se resuelven los problemas de los clientes.
