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TENDENCIAS DE IA
IA generativa que habrá que tener en cuenta en 2024
Las redes neuronales generativas (GAN) estaban en auge, junto con modelos de lenguaje como GPT (Generative Pre-trained Transformer) y sus variantes. Estos modelos están siendo ampliamente utilizados en campos como la creación de imágenes, música, texto y video, así como en aplicaciones más prácticas como la generación de código y el diseño de productos.
Modelos multimodales de IA
Los nuevos modelos multimodales de IA pueden procesar y comprender información proveniente de múltiples modalidades, como texto, imagen, audio, video, etc. Estos modelos son capaces de integrar datos de diferentes fuentes y modalidades para obtener una comprensión más completa. y rica de los datos.
Los modelos multimodales incluyen:
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Análisis de redes sociales : Los modelos multimodales pueden analizar imágenes, texto y videos compartidos en redes sociales para comprender mejor las tendencias, opiniones o emociones de los usuarios.
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Asistencia médica : Pueden ayudar a los médicos a integrar información de imágenes médicas, registros de pacientes, notas de voz y otros datos para realizar diagnósticos más precisos y personalizados.
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Reconocimiento y generación de contenido : Los modelos multimodales pueden ayudar en la creación de contenido multimedia, como la generación de descripciones de imágenes o la traducción de texto a video.
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Conducción autónoma : Al integrar datos de sensores de radar, lidar, cámaras y otros dispositivos, los modelos multimodales pueden ayudar a los vehículos autónomos a comprender mejor su entorno y tomar decisiones más seguras.
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Traducción automática : Al combinar datos de texto, audio y video, los modelos multimodales pueden mejorar la precisión y la naturalidad de la traducción automática.
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS BI
Las mejores prácticas BI
Las mejores prácticas de Business Intelligence (BI) pueden variar según las necesidades y los contextos específicos de cada organización. Sin embargo, hay algunas prácticas comunes que suelen ser efectivas en la mayoría de los casos. Estas son algunas de ellas:
Antes de comenzar cualquier proyecto de BI, es crucial comprender los objetivos y las necesidades específicas de la organización.
ENTENDER LAS NECESIDADES DEL NEGOCIO:
La calidad de los datos es fundamental para el éxito del BI.
CALIDAD DE LOS DATOS:
Desarrolla una arquitectura de BI sólida que pueda manejar eficientemente grandes volúmenes de datos y proporcionar análisis rápidos y precisos.
DISEÑO DE LA ARQUITECTURA:
Implemente medidas adecuadas para proteger los datos sensibles y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad y seguridad.
SEGURIDAD DE LOS DATOS:
Capacitación y recursos adecuados para que los usuarios puedan aprovechar las herramientas de BI.
CAPACITACIÓN DEL USUARIO:
Comprender rápidamente la información y tomar decisiones informadas.
