Estamos entusiasmados de anunciar el lanzamiento del informe Generative AI 2024, un análisis exhaustivo de las últimas tendencias, herramientas, beneficios y desafíos en el campo de la inteligencia artificial generativa. Patrocinado por WEKA, este informe ofrece una mirada profunda sobre cómo los profesionales y usuarios finales navegan el panorama de las herramientas de IA generativa, proporcionando valiosas perspectivas sobre sus preferencias, prioridades y puntos de dolor.
En esta vista previa, presentamos los hallazgos clave de la Sección 8 del informe, centrados en las principales herramientas de IA generativa, sus beneficios percibidos y los desafíos enfrentados por los usuarios. Este vistazo revela cambios significativos respecto al año pasado, mostrando tendencias emergentes y actitudes cambiantes hacia estas tecnologías transformadoras.
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No solo ChatGPT continúa siendo la herramienta principal preferida en comparación con el año pasado (15.5%), sino que también registró un mayor porcentaje de uso entre los profesionales (47.5%) y usuarios finales (41%). Copilot fue mencionado con más frecuencia este año; sin embargo, a pesar de que ChatGPT sigue liderando, observamos una mayor variedad de herramientas mencionadas que en 2023.
Entre los profesionales, las siguientes herramientas fueron mencionadas con frecuencia:
Entre los usuarios finales, las siguientes herramientas fueron destacadas:
En cuanto a los beneficios principales de su herramienta número uno, en 2023, la eficiencia (26.7%) fue considerada el principal beneficio. Este año, hemos visto un cambio en las prioridades, con profesionales (32.2%) y usuarios finales (27.3%) de acuerdo en que la calidad es ahora más importante. Los usuarios buscan herramientas que puedan realizar sus tareas de manera efectiva mientras son extremadamente precisas y confiables. Este cambio podría deberse a que las herramientas de IA generativa se usan cada vez más para funciones empresariales vitales, y los errores en estas situaciones pueden ser costosos.
La eficiencia sigue siendo el segundo motivo más importante para los profesionales (15.3%), mientras que los usuarios finales destacaron la velocidad (22%) en su lugar. Esta diferencia resalta cómo los profesionales y los usuarios finales tienen requisitos variados; los primeros suelen trabajar con tareas complejas y multifacéticas que necesitan herramientas para maximizar recursos mientras minimizan desperdicios, mientras que los segundos podrían priorizar cuán rápido una herramienta puede entregar lo que necesitan según las tareas cotidianas.
La principal dificultad de las herramientas más utilizadas sigue siendo los sesgos, errores y limitaciones de la IA generativa por segundo año consecutivo. Esto es más importante para los usuarios finales (50.6%) que para los profesionales (43.9%), quienes valoran por igual la seguridad de los datos de la IA generativa en segundo lugar con un 13% y 23.6%, respectivamente.
Sorprendentemente, esto representa un cambio respecto al año pasado, cuando la limitación de información era el segundo mayor desafío, con la seguridad de los datos de la IA generativa en una posición posterior. Esto podría señalar un aumento general en la conciencia sobre las herramientas y sus capacidades, especialmente con discusiones más amplias sobre la ética y la gobernanza de la IA generativa.
Como mencionamos anteriormente, la ética detrás de la IA generativa puede ser una preocupación, y este año, queríamos saber cómo los encuestados están abordando estas consideraciones mientras continúan usando las herramientas. La pluralidad de los profesionales (44.1%) destacó las auditorías y evaluaciones regulares como la principal manera de abordar los desafíos éticos. Esto sugiere un enfoque estructurado y proactivo dentro de esta comunidad, donde las auditorías regulares a menudo conducen a la identificación y mitigación de problemas potenciales para la transparencia con los interesados y el cumplimiento de normas o regulaciones éticas.
Sin embargo, este fue un segundo lugar muy cercano para los usuarios finales (31.1%), quienes principalmente informaron que no abordan específicamente ninguna preocupación ética (32.5%). Esto podría indicar la existencia de una ligera brecha en la conciencia o recursos para abordar estos problemas, y los usuarios finales podrían estar menos equipados para profundizar completamente en las consideraciones éticas de las herramientas de IA generativa.
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vía: AI Accelerator Institute
