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Estos son los planes de Zuckerberg para sumarse a la fiebre de la inteligencia artificial

Estos son los planes de Zuckerberg para sumarse a la fiebre de la inteligencia artificial

Primero fue el lanzamiento de ChatGPT y su integración con el buscador Bing propiedad de Microsoft, luego Google se puso las pilas y lanzó Bard, su propia IA conversacional basada en su modelo LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), que pretende integrar en su buscador. Ahora, en esta competencia feroz por quedar a la cabeza de la carrera de la inteligencia artificial, Meta ha entrado en el juego.

Y es que Mark Zuckerberg, CEO de Meta, anunció a través de una publicación de su cuenta de Facebook, que la empresa está creando “un nuevo grupo de productos de alto nivel”, con el objetivo de integrar la IA generativa en sus servicios y aplicaciones como WhatsApp, Messenger, Instagram e incluso en áreas de vídeo y otras experiencias multimedia.

“Estamos explorando experiencias con texto (como chat en WhatsApp y Messenger), con imágenes (como filtros creativos de Instagram y formatos de anuncios), y con vídeo y experiencias multimodales”, afirma Zuckerberg

Para llevar a cabo esta tarea, el magnate ha reunido muchos de los equipos de la empresa que ya tienen tareas dentro de la IA generativa, para crear un grupo específico que se encargue de construir experiencias agradables alrededor de esta tecnología e integrarla en sus diferentes productos. Este equipo estará dirigido por Ahmad Al-Dahle, quien es vicepresidente de IA en Meta y cuenta con una amplia experiencia en el área tecnológica, y que reportará los avances a Chris Cox, director de producto.

WhatsApp, Messenger e Instagram tienen planes de futuro en la IA
Según el comunicado, Meta se ha puesto como objetivo a corto plazo el “desarrollar herramientas expresivas y creativas”, mientras que a largo plazo, se enfocarán en crear “AI Personas” que pueden ayudar a las gente de diversas formas.

Qué son las AI personas

En alguna ocasión te hemos hablado del concepto de buyer persona: representaciones idealizadas de estereotipos de clientes, que permiten a las empresas enfocar sus esfuerzos en el campo del marketing.

En el caso de las AI persona nos encontramos ante personas virtuales, representaciones de segmentos reales de audiencia en base a sus datos de navegación y uso, pero sin estar vinculados directamente a ninguna persona y, por lo tanto, sin invadir su privacidad. Estas personas se crean mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) y aprendizaje automático, lo que permite desarrollarlas de forma más precisa, rápida y efectiva que de forma manual.

Este enfoque se basa en la hipótesis de que las personalidades y los intereses únicos de los usuarios y clientes reales pueden predecir cómo reaccionarán estos al contenido. Al simular estos intereses y realizar pruebas con ellos, podemos generar resultados que a veces pueden ser tan válidos o muy parecidos a los de los focus groups y las encuestas.

Un proyecto a medio plazo

Sin embargo, Zuckerberg ha dejado muy en claro que el proyecto aún está en pañales y todavía les queda mucho trabajo por delante para lograr implementar el poder de la IA dentro de sus servicios y aplicaciones. Lo primero es crear una base donde se puedan asentar el resto de servicios.

Asimismo, Meta acaba de presentar LLaMA (Large Language Model Meta AI), un modelo de lenguaje propio, que todavía no está abierto al público en general, y que podría ser básico en esta carrera por la innovación que persigue la empresa, especialmente después de que los esfuerzos en el metaverso no estén dando los frutos monetarios esperados.

“Al igual que otros modelos de lenguaje grande, LLaMA funciona tomando una secuencia de palabras como entrada y predice la siguiente palabra para generar texto de forma recursiva. Para entrenar nuestro modelo, elegimos texto de los 20 idiomas con más hablantes, enfocándonos en aquellos con alfabetos latino y cirílico.

Como modelo básico, LLaMA está diseñado para ser versátil y se puede aplicar a muchos casos de uso diferentes, en comparación con un modelo ajustado que está diseñado para una tarea específica. Al compartir el código de LLaMA, otros investigadores pueden probar más fácilmente nuevos enfoques para limitar o eliminar estos problemas en modelos de lenguaje grandes”, ha explicado la empresa en un comunicado.

Fuente: marketing4ecommerce.mx

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