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«Creo que lo que estamos comenzando a ver es una maduración de la IA generativa en el mundo real», dijo Jason Andersen, vicepresidente y analista principal de Moor Insights & Strategies. “Inicialmente, la IA generativa estaba tratando de obtener algún grado de impulso con el usuario común con diversas necesidades y preguntas. Como usuarios de Internet, esperamos que todo sea rápido (compras, búsquedas, correos electrónicos, etc.). Eso se convirtió en un punto de diseño para la IA, ya que se suponía que si un aviso se quedara allí durante minutos, los usuarios no lo usarían. Por lo tanto, Speed vs. Profunding terminó siendo una compensación para que los usuarios a bordo.
«Curiosamente, los científicos de datos hacen este tipo de compensación todos los días, pero el usuario típico solo espera un cierto tipo de respuesta», dijo. “Pero ahora estamos comenzando a ver el valor de preguntar cosas diferentes sobre la IA. Por ejemplo, utilizo IA para la investigación de mercado versus la generación de contenido, entonces, ¿estaría dispuesto a intercambiar la velocidad y la generación de contenido para un mejor producto de investigación? En mi caso, la respuesta es sí. Pero para un artista o diseñador o alguien que hace publicaciones de blog, la respuesta podría ser no «.
«La profunda oferta de investigación de OpenAI es convincente», dijo Jeremy Roberts, director de investigación senior de Info-Tech Research Group. “Es un intento directo de abordar las preocupaciones más comunes sobre ChatGPT tal como existe hoy: profundidad y confiabilidad. Al ofrecer un producto que está diseñado específicamente para citar sus fuentes y compartir su pensamiento, OpenAi aborda las críticas de que su bot no es confiable y no es adecuado para trabajo real. Los ejemplos que dan son altamente específicos y técnicos y sugieren que OpenAI está avanzando en la automatización de estas tareas especializadas en mayor medida de lo que era posible con ChatGPT.
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