Humanizando la Inteligencia Artificial: Datos humanos reales para generar y predecir el éxito real de la innovación
Generamos modelos con nuestra IA con datos humanos reales para determinar el éxito de las innovaciones, de esta manera nuestros modelos cuentan con información de interacciones humanas auténticas, fundamentales en la predicción de tu próxima gran innovación.
En este artículo, profundizamos en la esencia de combinar Inteligencia Humana (IH) con Inteligencia Artificial (IA) para impulsar el éxito de la innovación, no solo como una herramienta analítica sino también una herramienta creativa. En la fase inicial de ideación de un producto, la IA generativa puede aportar a la conceptualización de ideas novedosas, mientras que en la fase de evaluación, la IA analítica puede prever el potencial de mercado.
La IA ofrece una oportunidad única para amplificar la velocidad, eficiencia y alcance del análisis de datos, con el objetivo de mejorar la probabilidad de éxito de tus innovaciones. Sin embargo, la IA no es humana; mientras que nosotros, los seres humanos, tomamos decisiones enriquecidas por emociones, complejidades y, a menudo, irracionalidades. Por lo tanto, un modelo de IA estándar se queda corto en la interpretación de los comportamientos y hábitos humanos, incluyendo los de consumo.
La IA es como un cerebro potente, con una capacidad de aprendizaje infinita siempre y cuando se lo exponga a los datos adecuados. La calidad de estos datos es determinante para desarrollar un modelo de IA eficiente. Existen principalmente dos maneras de aprendizaje para los modelos de IA: el aprendizaje supervisado, donde un humano guía el aprendizaje de la IA, y el aprendizaje autosupervisado, donde la IA se nutre de vastos textos para generar predicciones.
En Ipsos, integramos nuestra IH para dar vida a modelos de IA humanizados, utilizando ingeniería de 'prompts', ciencia de datos y nuestros conjuntos de datos únicos de alta calidad que contienen reacciones humanas auténticas a nuevos conceptos de producto. Esta información es vital para entrenar nuestros modelos de IA en la evaluación de conceptos.
Nuestra humanización de la IA se basa en valores de creatividad, curiosidad, ética y rigor metodológico. Estos valores alimentan e impulsan nuestras soluciones de Innovación en nuestra plataforma Ipsos Facto Gen AI.
Con más de 40 años de experiencia en pruebas de innovación, hemos aprendido que para asegurar el éxito de una innovación, es esencial responder a las necesidades y deseos reales de los consumidores. Esto requiere una investigación basada en datos escalables, relevantes y representativos. Por lo tanto, los datos de entrenamiento que alimentan los modelos de IA son fundamentales para garantizar la precisión y eficacia de sus predicciones.
Aprendizajes
- La clave para crear modelos de inteligencia artificial (IA) eficaces para predecir el éxito de innovaciones radica en la calidad de los datos con los que se la entrena. Es importante que estos datos sean relevantes, representativos y perdurables en el tiempo.
- Con frecuencia, modelos de IA estándar, incluso los modelos lingüísticos grandes (LLM), pueden quedarse cortos al intentar entender las necesidades humanas y su comportamiento. Sin embargo, si "humanizamos" la IA, es decir, la entrenamos con datos de consumidores reales, podemos potenciar el éxito de las innovaciones.
- - La IA no es solo una herramienta analítica, también puede ser una herramienta creativa. En la fase inicial de ideación de un producto, la IA generativa puede ayudar a concebir nuevas ideas. Mientras que, en la fase de evaluación, la IA analítica puede ser útil para prever el potencial de mercado.