Editor Top
Según Gartner, alcanzar el punto máximo de las expectativas infladas es la ingeniería rápida. Si bien la mayoría de los modelos de lenguaje grandes como GPT-4 de OpenAI están precargados con cantidades masivas de información, la «ingeniería rápida», una forma de entrenar el algoritmo, permite adaptar genAI para un uso específico en la industria o incluso en la organización.
El interés por GenAI disminuye a medida que el ROI se convierte en el foco
El entusiasmo por los modelos básicos, como Google Gemini, Anthropic Claude, Amazon Bedrock y OpenAI GPT-4, está disminuyendo entre las empresas, que en su lugar buscan retornos de inversión (ROI) concretos. En la actualidad, las empresas suelen implementar genAI solo para casos de uso que generen ROI, según Arun Chandrasekaran, analista vicepresidente distinguido de Gartner.
“La IA generativa está atravesando un momento de desilusión debido a la falta de correspondencia entre las altas expectativas y la realidad, los desafíos empresariales para madurar su ingeniería de datos y la gobernanza de la IA, así como el retorno de la inversión intangible de muchas iniciativas de IA generativa”, dijo Chandrasekaran.
GIPHY App Key not set. Please check settings