Comprender la diferencia entre IA y Gen AI

Si bien la IA ha sido una palabra de moda durante un tiempo, la aparición de tecnologías como ChatGPT ha puesto a la IA generativa (Gen AI) en el centro de atención. Muchos asumen que son simplemente nombres diferentes para la misma tecnología futurista. Sin embargo, la realidad tiene muchas más capas, especialmente cuando consideramos el papel de la inteligencia artificial en los negocios. A medida que desentrañemos estas tecnologías, descubriremos no sólo sus definiciones sino también sus distintos impactos y potenciales.

En esta guía, exploraremos:

• Definición de IA e IA generativa: eliminando la jerga para llegar a lo que importa.
• Evolución y tecnología: de la historia a la tecnología central que los diferencia.
• Capacidades y aplicaciones: comprender sus fortalezas y usos únicos.
• Transformaciones de la industria: cómo están remodelando varios sectores.
• De cara al futuro: tendencias futuras, consideraciones éticas y elección de la tecnología adecuada.

PD : en Miquido no somos sólo observadores de esta evolución; somos participantes activos. Nuestro trabajo en el desarrollo de soluciones de IA y Gen AI abarca todas las industrias, impulsando la innovación y resolviendo desafíos del mundo real.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática dedicada a crear máquinas capaces de comportarse de forma inteligente. Es la ciencia del diseño de algoritmos y sistemas inteligentes que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye resolución de problemas, reconocimiento del habla, traducción de idiomas y toma de decisiones. La IA abarca desde el asistente de voz de su teléfono inteligente hasta algoritmos complejos que impulsan la toma de decisiones en finanzas y atención médica.

¿Qué es la IA generativa (Gen AI)?

La IA generativa (Gen AI) representa el siguiente paso en la evolución de la IA. Es un subconjunto de IA centrado en la creación de contenido nuevo y original. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales, que operan basándose en datos y reglas preexistentes, la IA generativa genera nuevos datos e ideas, desde arte digital hasta composiciones de texto novedosas. Utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo, no solo para analizar sino también para producir contenido que sea creativo y contextualmente relevante.

Seguimiento de la línea de tiempo: el viaje de la IA hacia la generación de IA

La transición de la IA a la IA generativa es un hito clave en la historia de la tecnología. Las raíces de la IA se remontan a la década de 1950 , con el desarrollo de redes neuronales simples y la prueba de Turing, diseñada para evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente. Sin embargo, no fue hasta el auge del big data y el poder computacional avanzado en el siglo XXI que la IA realmente comenzó a florecer.

Los avances importantes incluyen:

• Deep Blue y el ajedrez: En 1997, Deep Blue de IBM se convirtió en el primer sistema informático en derrotar al actual campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, mostrando el potencial de la IA en la resolución de problemas complejos.
• Revolución del aprendizaje profundo: en la década de 2010 se produjo un aumento del aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales. Esto transformó las capacidades de la IA, especialmente en el reconocimiento de imágenes y voz.
• Aumento de los modelos generativos: A mediados de la década de 2010 se produjo el surgimiento de modelos generativos de IA como las GAN ( Generative Adversarial Networks ), que podían crear imágenes y obras de arte realistas.
• Avances en el procesamiento del lenguaje: herramientas como GPT-3 de OpenAI , introducida en 2020, marcaron un salto significativo en el procesamiento y la generación del lenguaje natural, ofreciendo capacidades desde la redacción de ensayos hasta la codificación.

Estos hitos ilustran la transformación de la IA de un sistema basado en reglas a una fuerza creativa y adaptativa. Hoy en día, la IA generativa no es solo una herramienta para la automatización, sino un catalizador para la innovación, que remodela industrias que van desde el entretenimiento hasta la atención médica.

IA versus IA generativa: tecnología y algoritmos subyacentes

Ahora que hemos cubierto los conceptos básicos, es hora de discutir la diferencia entre IA y Gen AI en términos de sus marcos tecnológicos y algoritmos. Para comprender plenamente la Generación de IA, primero hay que entender cómo funciona la IA. Este conocimiento fundamental no sólo ilumina las complejidades de la IA, sino que también ayuda a comprender la compleja tecnología de la IA generativa.

Algoritmos de IA tradicionales:

La funcionalidad de la IA se basa en diversos algoritmos, cada uno de ellos diseñado para ejecutar distintas tareas de manera efectiva.

Los sistemas de IA tradicionales suelen emplear árboles de decisión que reflejan la toma de decisiones humana, mostrando cómo la IA puede replicar nuestros procesos lógicos. Estos sistemas destacan en la identificación de patrones subyacentes en los datos, una piedra angular de la capacidad de la IA para simular la toma de decisiones similar a la humana.

Aprendizaje automático: un componente central

Una parte sustancial de la destreza de la IA reside en los algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos, que utilizan datos de entrenamiento, están entrenados para reconocer patrones y tomar decisiones basadas en datos. Técnicas como el análisis de regresión logística y las máquinas de vectores de soporte son integrales en esta esfera, lo que permite a la IA aprender de nuevos datos y adaptarse a ellos. El uso de datos etiquetados en escenarios de aprendizaje supervisado es un ejemplo clásico, donde la IA está entrenada para identificar y categorizar datos basándose en etiquetas predefinidas.

Redes neuronales: reconocimiento de patrones avanzado

Profundizando más, las redes neuronales representan un nivel avanzado de IA, crucial en campos como. Estas estructuras están diseñadas para imitar la capacidad del cerebro humano para reconocer e interpretar patrones complejos. Desempeñan un papel crucial en tareas que implican el procesamiento de una gran cantidad de datos sensoriales, como el reconocimiento de imágenes y voz. La capacidad de las redes neuronales para procesar y analizar grandes conjuntos de datos las hace invaluables para extraer información significativa de estructuras de datos intrincadas.

Algoritmos de IA generativa:

La IA generativa se distingue de la IA tradicional, incluidas las formas de IA débil que están diseñadas para tareas específicas y limitadas. Gen AI se centra en una gama más amplia y dinámica de capacidades. Trasciende el simple procesamiento de datos y se aventura en el ámbito de la creación de contenido novedoso y original. Este cambio de la mera interpretación de datos a la creación de contenido marca una evolución significativa en el panorama de la IA.

Aprendizaje profundo: la columna vertebral de la generación de IA

El aprendizaje profundo juega un papel fundamental en la generación de IA. Como subconjunto avanzado del aprendizaje automático, emplea redes neuronales de múltiples capas que pueden procesar y aprender de grandes cantidades de datos no estructurados, como textos e imágenes. Esta capacidad es fundamental para la capacidad de Gen AI de analizar y generar patrones de datos complejos, lo que la convierte en una herramienta poderosa en la ciencia de datos y la creación de contenido.

Modelos generativos: GAN y VAE

A la vanguardia de Gen AI se encuentran los modelos generativos como Generative Adversarial Networks (GAN) y Variational Autoencoders (VAE). Las GAN, por ejemplo, utilizan dos ANN en una interacción generativa-discriminativa, lo que amplía significativamente las posibilidades de lo que la IA puede lograr. Este mecanismo único permite a las GAN generar resultados altamente refinados y sofisticados, un proceso que es fundamental para la naturaleza innovadora de Gen AI.

Contrastando los marcos tecnológicos de la IA y la generación AI

La distinción clave entre IA y Gen AI radica en la complejidad y los objetivos de sus algoritmos.

• Enfoque estructurado de la IA: la IA tradicional sobresale en el análisis, la toma de decisiones y el modelado predictivo, y prospera en entornos donde los objetivos y parámetros están claramente definidos. Este enfoque estructurado es evidente en aplicaciones que van desde el análisis de datos hasta sistemas automatizados complejos.
• La frontera creativa de la generación AI: por el contrario, la IA generativa se centra en dominios más dinámicos y creativos. Están diseñados no sólo para analizar los datos existentes sino también para utilizarlos como base para generar resultados nuevos e innovadores. Esto requiere un mayor grado de adaptabilidad y capacidades de aprendizaje avanzadas, lo que distingue a Gen AI como una herramienta para la innovación y la creación.

Casos de uso de IA e IA generativa

Comprender las aplicaciones prácticas de la IA y descubrir casos de uso de la IA generativa ayuda a ilustrar sus impactos transformadores, demostrando cómo resuelven problemas del mundo real en varios dominios.

Casos de uso de IA tradicional

• Análisis predictivo: la IA se utiliza ampliamente en industrias como la fabricación y el transporte para análisis predictivos. Analiza datos de la maquinaria para predecir posibles fallas, facilitando el mantenimiento proactivo y minimizando el tiempo de inactividad.
• Detección de fraude: en el sector financiero, los algoritmos de inteligencia artificial son fundamentales para detectar el fraude. Al examinar los patrones de transacciones, estos sistemas identifican patrones indicativos de fraude, mejorando así la seguridad y protegiendo los activos.
• Recomendaciones personalizadas: la IA cambia las reglas del juego en el comercio electrónico y los servicios de transmisión, ya que ofrece recomendaciones personalizadas. Se puede utilizar para analizar datos de comportamiento del usuario y elaborar sugerencias personalizadas, enriqueciendo la experiencia y el compromiso del cliente.
• Automatización de procesos comerciales: la IA está revolucionando los procesos comerciales mediante la automatización de tareas como el procesamiento de documentos y la entrada de datos, aumentando la eficiencia y permitiendo que los empleados humanos se concentren en tareas complejas.

Casos de uso de IA generativa

• Creación automatizada de contenido: las herramientas de IA generativa se emplean en los medios y la publicidad para la generación automatizada de contenido, desde noticias hasta textos de marketing, agilizando así la creación de contenido.
• Arte generado por IA: la IA generativa sobresale en el ámbito del arte digital y la música. Aprendiendo del contenido existente, estas herramientas pueden producir obras de arte y composiciones musicales únicas, marcando una nueva fase en la IA creativa.
• Generación de datos sintéticos: una función clave de Gen AI es generar datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje automático, especialmente valiosos en escenarios donde los datos del mundo real son limitados o sensibles a la privacidad.
• Moderación de contenido automatizada: los modelos de IA generativa se utilizan cada vez más para moderar contenido en redes sociales y plataformas digitales, analizando una gran cantidad de contenido generado por los usuarios para filtrar material inapropiado o dañino.

La incorporación de IA tradicional o IA generativa avanzada en diferentes sectores ilustra sus capacidades transformadoras, desde el Asistente de Google en nuestra vida diaria hasta el análisis avanzado en la industria. Estas tecnologías están redefiniendo los límites de la interacción del usuario, la expresión creativa y la eficiencia empresarial.

Impacto de la IA y la IA generativa en diversas industrias

La revolución provocada por la inteligencia artificial y la IA generativa está alterando fundamentalmente las operaciones, las estrategias y las interacciones de los consumidores en diversas industrias.

La investigación de McKinsey destaca que estas tecnologías son importantes impulsores económicos, que potencialmente añaden billones a la economía global. El informe de Deloitte muestra que el 42% de las empresas están experimentando con Gen AI, y el 15% la incorpora activamente en sus estrategias.

Otra encuesta de Salesforce revela que el 70% de la Generación Z interactúa con aplicaciones de la Generación AI, lo que indica un cambio generacional en el uso de la tecnología. Esta adopción generalizada en todas las industrias y grupos demográficos resalta el poder transformador de la inteligencia artificial.

Así es como la IA y la IA generativa están remodelando sectores clave, con ejemplos notables de aplicaciones en cada uno.

Bancos y finanzas

McKinsey anticipa una posible adición de valor anual de entre 200.000 y 340.000 millones de dólares en banca gracias a la Generación de IA. Los ejemplos incluyen soluciones de inteligencia artificial como ZestFinance , que utiliza inteligencia artificial para la suscripción de créditos, y KAI de Kasisto , una plataforma de inteligencia artificial conversacional que mejora el servicio al cliente en la banca. Gen AI está transformando el sector con innovaciones como Upstart, una plataforma de préstamos que utiliza IA para agilizar el procesamiento de préstamos y la evaluación de riesgos.

Comercio minorista y bienes de consumo

En el comercio minorista y los bienes de consumo, el impacto potencial de la Generación AI oscila entre 400.000 y 660.000 millones de dólares al año. Las aplicaciones de IA, como el motor de recomendaciones impulsado por IA de Shopify , ejemplifican la creciente tendencia de las funciones de IA en las aplicaciones móviles , mejorando la participación y la personalización del usuario. Gen AI está elevando aún más este sector con herramientas como Persado , que utiliza IA para generar un lenguaje de marketing optimizado, mejorando la participación del cliente y las ventas.

Medios, tecnología y entretenimiento

En los medios y la tecnología, la IA es fundamental para la creación de contenidos y la participación de la audiencia, con ejemplos como Adobe Sensei , una plataforma de IA y aprendizaje automático que impulsa herramientas creativas. Gen AI interviene con plataformas como Runway ML , lo que permite a los creadores generar obras de arte y efectos visuales únicos, ampliando así las posibilidades creativas.

Productos farmacéuticos y ciencias biológicas

El papel de la IA en los productos farmacéuticos y las ciencias biológicas se ejemplifica en plataformas como Atomwise , que utiliza IA para el descubrimiento de fármacos, y la IA de DeepMind. Soluciones para problemas de plegamiento de proteínas. La IA generativa acelera estos procesos con aplicaciones como Insilico Medicine , especializada en el descubrimiento de fármacos impulsado por IA y la investigación del envejecimiento.

La visión de Miquido: Miquido cree en el potencial transformador de la IA generativa dentro del ámbito empresarial. Centrándose en el desarrollo de aplicaciones de IA generativa , Miquido se posiciona a la vanguardia de esta ola tecnológica, ofreciendo soluciones innovadoras que satisfacen las necesidades cambiantes de las industrias, estableciendo así nuevos puntos de referencia en innovación digital.

¿Cuál es la diferencia entre IA y Gen AI? Comparación rápida

En el panorama tecnológico en constante evolución, comprender la diferencia entre IA y Gen AI es crucial. Aquí hay una tabla de comparación rápida que resalta sus diferencias clave:

Mejorando el futuro: tendencias y desarrollos en IA y generación de IA

Desde las últimas tendencias de IA en aplicaciones móviles hasta las capacidades expansivas de la IA generativa, el panorama cambiante de la Inteligencia Artificial está allanando el camino para cambios innovadores.

Vídeo generativo y modelos multimodales

El salto de imágenes y textos estáticos al vídeo generativo es un hito en la evolución de la Inteligencia Artificial. Herramientas como Deepfake La tecnología y el Proyecto Aero de Adobe, que permiten la creación de contenido de vídeo realista, encabezan la lista.

También están ganando importancia los modelos multimodales, como DALL-E de OpenAI , que puede interpretar y generar contenido multiformato. Esta fusión de capacidades de IA no solo mejora la experiencia del usuario, sino que se espera que revolucione industrias como la publicidad y el entretenimiento, ofreciendo contenido más inmersivo e interactivo.

Consejo profesional: las empresas de industrias creativas deberían comenzar a explorar estas herramientas para crear contenido multimedia atractivo y mantenerse a la vanguardia en el mercado competitivo.

El auge del diseño generativo en el desarrollo de productos

El diseño generativo, particularmente en software CAD como Autodesk Fusion 360 , está transformando campos como la ingeniería y la arquitectura. Al ingresar objetivos y parámetros de diseño, los algoritmos de IA brindan numerosas soluciones innovadoras, algunas de las cuales pueden ser inalcanzables mediante métodos tradicionales. Esto no sólo reduce el tiempo de desarrollo sino que también abre un ámbito de posibilidades creativas, reduciendo potencialmente los costos de materiales y el impacto ambiental.

Consejo profesional: utilice software de diseño generativo para explorar soluciones innovadoras, reduciendo potencialmente los costos y el impacto ambiental.

IA cuántica y Web3

La intersección de la Computación Cuántica y la IA, especialmente en el contexto de la Web3, representa una sinergia futurista. La IA cuántica , con su capacidad para procesar rápidamente cálculos complejos, podría acelerar tareas como el procesamiento criptográfico y las simulaciones complejas. La naturaleza descentralizada de Web3, combinada con Quantum AI, puede mejorar la seguridad y la privacidad en las transacciones digitales y la gestión de datos.

Consejo profesional: innovadores tecnológicos exploren las capacidades de Quantum AI para aplicaciones rápidas y de alta seguridad en el panorama emergente de Web3.

Modelos de lenguajes grandes (LLM)

GPT-3 y modelos similares están revolucionando la forma en que interactuamos con la IA. No se trata sólo de generar texto, sino también de comprender el contexto y los matices del lenguaje humano. Esta tecnología está encontrando aplicaciones en diversos campos, desde la creación de contenido educativo hasta ayudar en la preparación de documentos legales.

Consejo profesional: las empresas pueden aprovechar estos modelos para automatizar la creación de contenido, el servicio al cliente e incluso la codificación, mejorando la eficiencia y la innovación.

Agentes Autónomos

El desarrollo de agentes autónomos promete una nueva era de aplicaciones de IA. Estos agentes, capaces de tomar decisiones y aprender de forma independiente, están llamados a transformar sectores como el transporte (vehículos autónomos), la atención sanitaria (asistentes de cirugía robótica) e incluso la asistencia personal (asistentes avanzados de IA).

Consejo profesional: invierta en tecnología de agentes autónomos para mejorar la eficiencia operativa y ofrecer servicios de vanguardia.

Modelos abiertos y modelos propietarios

La creciente sofisticación de los modelos de IA de código abierto está nivelando el campo de juego. Herramientas como TensorFlow y PyTorch están haciendo que las tecnologías avanzadas de IA sean accesibles a un público más amplio, fomentando la innovación y la creatividad. Esta tendencia también está influyendo en la computación en la nube, con una demanda cada vez mayor de plataformas de inteligencia artificial y soluciones de almacenamiento basadas en la nube para respaldar estos modelos de código abierto.

Consejo profesional: las empresas más pequeñas y las nuevas empresas deberían considerar aprovechar los modelos de inteligencia artificial de código abierto para innovar y competir eficazmente en el mercado.

IA ética: consideraciones sobre la IA y la IA de generación

El panorama ético que rodea a la Inteligencia Artificial es complejo y multifacético y aborda cuestiones que van desde la equidad y el sesgo hasta la transparencia y la rendición de cuentas. A continuación se ofrece una descripción general de las consideraciones éticas clave:

Transparencia y rendición de cuentas

Una de las consideraciones éticas más importantes en la IA y la Generación AI es la necesidad de transparencia y rendición de cuentas. A medida que los sistemas de IA, especialmente la Generación AI, se vuelven más complejos y se utilizan más ampliamente, se vuelve crucial comprender cómo estos sistemas llegan a ciertas decisiones o resultados.

El llamado a la transparencia consiste en dejar claros estos procesos para todas las partes interesadas, garantizando que se puedan identificar y abordar errores, sesgos o posibles usos indebidos. La Ley de IA de la Unión Europea, por ejemplo, exige obligaciones de transparencia más estrictas para los sistemas de IA de alto riesgo, incluida la Gen AI, exigiendo información pública sobre datos de entrenamiento y registro de modelos.

Sesgo y equidad

Los sistemas de IA de generación aprenden de grandes conjuntos de datos, que a menudo reflejan sesgos sociales existentes. Esto puede llevar a que los modelos de IA perpetúen o incluso amplifiquen estos sesgos, lo que dará lugar a resultados injustos o discriminatorios.

Por ejemplo, los algoritmos de contratación podrían favorecer a los candidatos masculinos para puestos técnicos debido a las tendencias históricas de los datos. Abordar estos sesgos implica utilizar conjuntos de datos diversos y representativos, identificar y corregir puntos de datos sesgados y emplear técnicas como la eliminación de sesgos y el entrenamiento adversario.

Propiedad intelectual y desinformación

La IA generativa plantea desafíos únicos en términos de derechos de propiedad intelectual y difusión de información errónea. Como estos sistemas pueden generar contenido nuevo, surgen preguntas sobre la propiedad de este contenido y la posibilidad de crear información engañosa o falsa. Desarrollar directrices éticas y marcos legales para abordar estos problemas es fundamental para aprovechar el potencial positivo de la Generación AI y al mismo tiempo mitigar sus riesgos.

Gobernanza futura y marcos éticos

A medida que la IA y la Generación IA continúan evolucionando, también deben hacerlo los marcos éticos y de gobernanza que guían su desarrollo y uso. Esto implica no sólo el cumplimiento normativo sino también la toma de decisiones éticas dentro de las organizaciones que desarrollan o implementan estas tecnologías. Son necesarios esfuerzos de colaboración entre gobiernos, actores de la industria y el mundo académico para establecer estándares y prácticas que garanticen el uso ético y responsable de la IA y la Generación AI.

¿Cómo elegir entre IA y Gen AI?

Cuando se trata de integrar la IA tradicional o la IA generativa en operaciones comerciales o proyectos de desarrollo, seleccionar la tecnología adecuada puede ser fundamental. A continuación le ofrecemos una guía que le ayudará a tomar una decisión informada:

1. Defina su objetivo

• Para la IA tradicional: si su objetivo implica tareas como analizar datos o automatizar procesos para un trabajo en particular, la IA tradicional es adecuada. Es experto en manejar reglas y patrones bien definidos, como en el análisis predictivo.
• Para IA generativa: opte por Gen AI si su enfoque es crear contenido o desarrollar soluciones innovadoras. Comprender las capacidades de la IA generativa es clave cuando sus requisitos incluyen alta creatividad y adaptabilidad, como en el arte digital o las interfaces de usuario avanzadas.

2. Considere la disponibilidad y el tipo de datos

• Datos para la IA tradicional: la IA tradicional se basa en datos estructurados para tareas específicas. Si tiene acceso a conjuntos de datos grandes y bien etiquetados, la IA puede analizar datos de manera eficiente y generar resultados.
• Datos para IA generativa: Gen AI puede utilizar datos estructurados y no estructurados, lo que la hace ideal para situaciones en las que necesita crear contenido u obtener información a partir de datos limitados o confidenciales.

3. Evaluar la experiencia técnica y los recursos

• Para implementar IA tradicional: la implementación de soluciones de IA generalmente requiere comprender los algoritmos de aprendizaje automático y el preprocesamiento de datos.
• Para utilizar IA generativa: la implementación de Gen AI podría necesitar habilidades más avanzadas en aprendizaje profundo y redes neuronales, considerando la complejidad de modelos como GAN y VAE.

4. Analizar el costo y el retorno de la inversión

La IA tradicional podría ser más rentable para tareas sencillas de automatización y análisis de datos. Por el contrario, la IA generativa podría proporcionar un mayor retorno de la inversión en campos creativos o al desarrollar productos y servicios innovadores.

5. Tendencias de la industria y análisis de la competencia

Manténgase actualizado sobre cómo los competidores y los líderes de la industria utilizan estas tecnologías. Esto puede proporcionar información sobre qué tecnología podría ser más beneficiosa para su sector.

6. Cumplimiento y consideraciones éticas

Asegúrese de que su elección cumpla con los estándares de la industria y las pautas éticas, centrándose en la privacidad, el sesgo y la transparencia de los datos.

Al navegar por los campos dinámicos de la IA tradicional y la IA generativa, es fundamental aprovechar su potencial para su negocio. Miquido Los servicios de desarrollo de IA están listos para ayudarlo a aprovechar estos avances tecnológicos. Con su experiencia, Miquido puede adaptar las soluciones de IA para satisfacer sus desafíos comerciales únicos, garantizando que se mantenga a la vanguardia en este panorama digital en rápida evolución.

Libere la innovación con la experiencia en inteligencia artificial de Miquido

A medida que concluimos esta exploración de la IA y la Generación AI, queda claro que estas tecnologías no son sólo conceptos futuristas, sino herramientas transformadoras que ya están remodelando nuestro mundo. Desde las complejidades de sus algoritmos hasta sus diversas aplicaciones en diferentes industrias, realmente están redefiniendo lo que es posible.

Conclusiones clave:

• Una de las diferencias clave entre la IA y la Generación AI es que la IA tradicional sobresale en el análisis y la automatización, mientras que la Generación AI es pionera en la generación de contenido creativo.
• Tanto la IA como la Generación de IA son actores clave en las transformaciones de la industria, desde la atención médica hasta las finanzas.
• La elección de la tecnología de IA adecuada depende de objetivos, tipos de datos y necesidades creativas específicos.
• El panorama en evolución de la IA y la Generación de IA es rico en potencial para futuras innovaciones.

Miquido está a la vanguardia de esta evolución tecnológica, listo para guiar y apoyar a las empresas en su navegación por el complejo pero apasionante mundo de la IA y la GenAI. Con su experiencia, Miquido no es sólo un proveedor de servicios; son un socio en innovación y lo ayudan a aprovechar estas poderosas tecnologías para enfrentar sus desafíos únicos y aprovechar nuevas oportunidades.