Humanizar la IA: datos humanos reales para generar y predecir el éxito real de una innovación
Descubre los secretos del éxito de una innovación con IA mediante la generación de modelos con datos humanos reales, ya que "Humanizar la IA" revela el papel fundamental que desempeñan las interacciones auténticas en la predicción de la próxima gran innovación.
Humanizing AI: Real Human Data to Generate and Predict Real Innovation Success explora la importancia de utilizar datos humanos reales para entrenar modelos de IA para determinar el éxito de una innovación. La IA ofrece la oportunidad de mejorar la velocidad y, potencialmente, la tasa de éxito de las nuevas innovaciones, y la forma en que lo hagamos determinará si tenemos éxito.
Los cerebros son como esponjas: absorben aquello a lo que están expuestos y la IA no es diferente. El desarrollo de la IA requiere datos, y la calidad de los datos determina la calidad del modelo de IA. Hay dos formas principales de aprendizaje para los modelos de IA: el aprendizaje supervisado, en el que un humano enseña a la IA lo que debe aprender, y el aprendizaje autosupervisado, en el que la IA se alimenta de una gran cantidad de texto para generar predicciones.
Las ideas de nuevos productos tienen más probabilidades de éxito si las fases de ideación y evaluación se basan en datos que reflejen las necesidades y deseos intrínsecamente humanos de los consumidores. Estos datos deben ser atemporales o, como mínimo, estar actualizados. Dado que los datos son tan fundamentales para la IA, Humanizing AI empieza explicando cómo los datos de entrenamiento determinan la precisión de su modelo.
Por eso, los modelos de IA listos para usar tienen sus limitaciones, porque lo que se necesitan son datos reales de los consumidores para generar y predecir mejores innovaciones. Ipsos, por ejemplo, utiliza reacciones humanas a nuevos conceptos de producto para entrenar modelos de IA para la evaluación de conceptos.
Humanizar la IA exige utilizar datos de personas reales para comprender y predecir mejor el comportamiento humano. Al incorporar datos relevantes, representativos y atemporales, los modelos de IA pueden ser más precisos y eficaces para impulsar el éxito de la innovación.
Aprendizajes
- La calidad de los datos de entrenamiento es crucial para crear modelos de IA inteligentes. Los datos deben ser pertinentes, representativos y atemporales.
- Los modelos de IA estándar, como los grandes modelos lingüísticos (LLM), pueden tener limitaciones a la hora de captar la esencia del comportamiento y las necesidades humanas reales. Humanizar la IA entrenándola con datos de consumidores reales puede conducir a un mayor éxito de la innovación.
- La IA generativa puede utilizarse en la fase de ideación de la innovación para desarrollar nuevas ideas de productos, mientras que la IA analítica puede utilizarse en la fase de evaluación para predecir el potencial de mercado.
- Los datos humanos reales, incluidas las reacciones de los consumidores y los verbatims, pueden utilizarse para entrenar los modelos de IA y mejorar su precisión a la hora de predecir el éxito de la innovación.
