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OAKLAND, California: International Business Machines Corp lanzó el martes watsonx, una nueva plataforma de datos e inteligencia artificial para ayudar a las empresas a integrar la IA en sus negocios.
El lanzamiento de la nueva plataforma de IA se produce más de una década después de que el software de IBM llamado Watson llamara la atención por ganar el programa de juegos Jeopardy. IBM en ese momento dijo que Watson podía «aprender» y procesar el lenguaje humano. Pero el alto costo de Watson en ese momento hizo que su uso fuera un desafío para las empresas, según informes de Reuters.
Avance rápido una década, el éxito de la noche a la mañana del chatbot ChatGPT está haciendo que la adopción de IA en las empresas sea un foco de atención, e IBM está buscando captar nuevos negocios. Esta vez, el menor costo de implementar los modelos de IA de lenguaje grande significa que las posibilidades de éxito son altas, dijo el CEO de IBM, Arvind Krishna, a Reuters antes de la conferencia anual Think de la compañía.
«Cuando algo se vuelve 100 veces más barato, realmente establece una atracción que es muy, muy diferente», dijo Krishna. «La primera barrera para crear el modelo es alta, pero una vez que lo haya hecho, adaptar ese modelo para cien o mil tareas diferentes es muy fácil y puede hacerlo un no experto».
Krishna dijo que AI podría reducir ciertos trabajos administrativos en IBM en los próximos años. “Eso no significa que el empleo total disminuya”, dijo sobre algunos informes de los medios que hablan de que IBM detiene la contratación de miles de trabajos que la IA podría reemplazar.
«Eso brinda la capacidad de invertir mucho más en actividades que crean valor… Contratamos a más personas de las que despedimos porque estamos contratando en áreas donde hay mucha más demanda de nuestros clientes».
Agregó que IBM también estaba adoptando un ecosistema más abierto y asociándose con el centro de desarrollo de software de IA de código abierto Hugging Face y otros.
IBM dijo que las empresas pueden usar la plataforma watsonx para entrenar e implementar modelos de IA, generar código automáticamente usando lenguaje natural y usar varios modelos de lenguaje grandes creados para diferentes propósitos, como la creación de productos químicos o el modelado del cambio climático.
(Reporte de Jane Lanhee Lee; Editado por Cynthia Osterman)
