Hoy en Inteligencia Artificial: Anthropic pisa el acelerador de Claude 3.5 Sonnet; ¿Inversión millonaria o solución accesible?
17 julio 2024 - Resumen de noticias sobre Inteligencia Artificial y Marketing Digital
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Anthropic pisa el acelerador de Claude 3.5 Sonnet
Anthropic lanzó su modelo más potente, rápido y amigable hasta la fecha: Claude 3.5 Sonnet. La compañía asegura que iguala o supera a pesos pesados como GPT-4 de OpenAI o Gemini de Google en un amplio abanico de tareas.
Lo mejor es que desde hace algunas semanas ya está disponible para usuarios de Claude en web e iOS, y pronto llegará a los desarrolladores.
Claude 3.5 Sonnet formará parte de la gama media de Anthropic. La compañía usa Haiku para su modelo más pequeño, Sonnet para la opción central y Opus para el tope de gama.
Lo importante es que 3.5 Sonnet supera con creces a su predecesor, 3 Opus, según las pruebas de Anthropic. Además, duplica la velocidad, lo cual es una ventaja considerable.
Ojo, las pruebas de rendimiento en IA son como las encuestas políticas: hay que tomarlas con pinzas. Pero no podemos negar que Claude 3.5 Sonnet impresiona. Superó a GPT-4o, Gemini 1.5 Pro y Llama 3 400B de Meta en 7 de 9 pruebas generales y 4 de 5 en tareas visuales.
En resumen, Anthropic ha creado un competidor de peso en la arena de la IA.
Claude 3.5 Sonnet podrá ayudarte en tareas como:
Escribir y traducir código.
Gestionar workflows complejos.
Interpretar gráficos y tablas.
Transcribir texto de imágenes.
Además, este Claude mejorado entiende mejor el humor y escribe en un tono más natural.
Junto al nuevo modelo, Anthropic introduce "Artifacts," una función innovadora. Con Artifacts, puedes ver e interactuar con los resultados de tus peticiones a Claude. ¿Le pides que diseñe algo? Ahora te muestra el diseño y te permite editarlo directamente en la aplicación. ¿Te escribe un email? Lo editas dentro de Claude sin necesidad de copiarlo y pegarlo.
Parece un detalle menor, pero es un paso clave. Las herramientas de IA necesitan ir más allá de ser simples chatbots, y Artifacts dota a Claude de mayor funcionalidad.
Artifacts parece ser una pista sobre la visión a largo plazo de Anthropic. La compañía, a pesar de contratar a figuras del sector consumer como Mike Krieger (cofundador de Instagram), se ha centrado en soluciones empresariales. En su comunicado anunciando a Claude 3.5 Sonnet, Anthropic menciona su intención de convertir a Claude en "un espacio compartido y seguro para que las empresas centralicen su conocimiento, documentos y trabajo continuo."
Esto suena más a Notion o Slack que a ChatGPT, con los modelos de Anthropic como cerebro del sistema.
Puede que Claude no reciba tanta atención como Gemini o ChatGPT, pero no hay duda de que está en la carrera.
¿Inversión millonaria o solución accesible?
La emoción inicial por la IA ha bajado un poco, y ahora las empresas se preguntan algo más práctico: ¿Cuánto cuesta?
La respuesta depende del tamaño y objetivos del proyecto. Desarrollar y entrenar un modelo propio de lenguaje IA es carísimo (hardware, energía, talento especializado).
Pero la mayoría no necesita construir su propio modelo. Hay un montón de proveedores que te dejan aprovechar las novedades de Microsoft, Google, Amazon y startups de IA. Muchos ofrecen modelos open-source, llevando estas herramientas a empresas sin recursos técnicos para implementarlas por sí mismas.
“El costo de las herramientas IA no es tan alto,” dice Phil Gilchrist, de TE Connectivity (sensores para vehículos eléctricos). “Lo difícil es aceptar que viviremos en un mundo con IA y adaptarnos.”
Para usar IA generativa, hay tres modelos de pago:
Consumo: Pagas por la potencia de cómputo que necesitas.
Suscripción: Una cuota mensual por usuario.
Resultados: Pagas según el éxito de las tareas realizadas por la IA.
Un ejemplo de suscripción es el asistente Copilot de Microsoft ($30/mes) que permite crear visualizaciones de datos en Excel o limpiar tu bandeja de Outlook. Un chatbot de atención al cliente tendría un costo variable según su uso.
John Pineda, de Boston Consulting Group, recomienda pensar si la IA reemplazará tareas humanas por completo. Si la automatización es total, “entonces un modelo basado en consumo o resultados tendría más sentido.” Para potenciar el trabajo humano, la suscripción por usuario sería mejor.
Pineda también advierte que el costo no debe frenar la innovación. “Experimentar genera valor,” dice. “Deja que la gente use la IA, la pruebe y tenga sus propias ideas de lo que se puede hacer.”
A medida que una empresa reconoce el valor de la IA, los equipos y departamentos desarrollarán sus propios proyectos, cada uno con combinaciones de modelos IA y planes de pago diferentes.
“Las empresas necesitan el modelo correcto para la tarea correcta,” señala Ritika Gunnar, de IBM. Ella dice que el 80% de las empresas usan un enfoque multimodal hoy en día, apoyándose en soluciones comerciales y open-source.
El primer paso para cualquier empresa es determinar si la IA es la mejor herramienta para el trabajo. “Enfócate en el caso de uso correcto,” dice Gunnar. “La IA es un ingrediente para acelerar los resultados que tu empresa busca.”
Para TE Connectivity, un proyecto importante es clasificar 200 millones de documentos en docenas de bases de datos. Gilchrist dice que tendrán que decidir qué modelos IA ayudarán a extraer esa información, capacitar a los empleados y generar confianza en la tecnología.
“Siempre probamos la tecnología nueva,” dice Gilchrist. “Ya sea un chatbot de IA para la página web o una herramienta interna para ingenieros. Primero la probamos y luego nos convencemos de que realmente ofrece el valor prometido.”
Abe Kuruvilla, de ACI Worldwide, dice que muchos líderes empresariales ven la IA como una forma de reducir costos (incluyendo personal). Pero él se centra en permitir que su fuerza laboral gestione tareas a mayor velocidad.
“Para mí, el reto sigue siendo descifrar la estrategia de monetización basada en la velocidad,” dice Kuruvilla. “¿Cuál es la propuesta de valor para el cliente, en comparación con los modelos de precios tradicionales?”
ACI Worldwide y otras empresas aún están tratando de determinar el costo total de construir un producto en la nube y usar IA. “El desafío es: ¿Cuánto está dispuesto a pagar el mercado por esa velocidad?” pregunta Kuruvilla.
Lo que sí está claro es que la variedad de servicios de IA seguirá creciendo. Se estima que en una década, el gasto en software, servicios y productos de IA generativa se disparará a $1.3 billones de dólares, según Bloomberg Intelligence.