Por qué su empresa necesita hoy un empleado con IA
No se puede negar el poder transformador de las soluciones de IA como ChatGPT en los lugares de trabajo modernos. Desde agilizar la redacción de correos electrónicos hasta proporcionar apoyo en salud mental, ChatGPT está revolucionando nuestra forma de abordar las tareas cotidianas. Sin embargo, no está exento de limitaciones, como la falta de personalización a la base de conocimientos específica de su empresa. Introduzca Cody, su solución sin código y sin complicaciones para llevar lo mejor de la IA a su organización.
Exploremos tres formas en que la IA puede beneficiar a su organización:
Formación: De lo estático a lo dinámico
Los métodos de formación tradicionales suelen implicar flujos estáticos y predefinidos que no sólo son menos atractivos, sino que además no están necesariamente adaptados a las necesidades de su empresa. Aprovechando la IA, puede aportar dinamismo e interactividad a sus programas de formación de empleados.
Con Cody, es tan sencillo como cargar los documentos de formación existentes, ya sean PDF o documentos de Word. Elige entre las plantillas de bot prediseñadas o utiliza el constructor de bots avanzado para personalizar la personalidad de Cody a tu gusto. En unos pocos pasos, dispondrá de un tutor de incorporación personalizado que se adaptará a las necesidades de cada empleado, mejorando así la eficacia y la intuitividad de sus programas de formación.
Búsqueda: hacer accesible el conocimiento
¿De qué sirve tener una base de conocimientos empresariales bien documentada si tus empleados se pasan horas rebuscando entre los datos? Las soluciones basadas en IA como Cody transforman el modo en que se accede a la información dentro de su organización, funcionando como un motor de búsqueda interno.
Una vez cargados en Cody sus conocimientos empresariales, cualquier consulta realizada en lenguaje natural recibirá una respuesta precisa y coherente generada a partir de sus datos específicos. Es como tener un experto humano 24 horas al día, 7 días a la semana, listo para atender todas sus consultas. Atrás quedaron los días de búsqueda sin rumbo a través de un sinfín de datos.
Automatización: Simplificar los flujos de trabajo
Nuestra última actualización le permite llevar la automatización al siguiente nivel. Cody ahora se integra perfectamente con Zapier, lo que le permite construir flujos de trabajo automatizados impulsados por IA que no solo son eficientes, sino también fáciles de usar. Al automatizar las tareas rutinarias, libera a sus empleados para que puedan centrarse en un trabajo más significativo. Y con las capacidades de IA de Cody, el contenido generado está a la altura de lo que podría producir un humano, si no mejor.
Zapier es una herramienta que permite conectar Cody con más de 5.000 apps, abriendo un mundo de posibilidades infinitas.
El futuro es ahora, y es Cody
Hemos profundizado en el poder transformador de la IA en el lugar de trabajo, centrándonos en su impacto en la formación, la búsqueda y la automatización de los flujos de trabajo. Con plataformas como Cody, el futuro no es una realidad lejana; está sucediendo aquí y ahora. La integración de la IA no sólo ofrece una mayor eficiencia operativa, sino también una reducción significativa de los costes y una mejora de la satisfacción de los empleados.
¿Por qué esperar? Tanto si se trata de una nueva empresa que busca crecer como de una empresa consolidada que quiere modernizarse, ahora es el momento perfecto para adoptar soluciones de IA. Con ventajas convincentes y un historial probado, Cody ofrece una opción sin complicaciones ni códigos para quienes buscan dar el salto al futuro del trabajo.
No pierda la oportunidad de revolucionar la dinámica de su lugar de trabajo. Haga clic aquí para iniciar su viaje con Cody y descubrir un mundo de eficacia e innovación que nunca creyó posible.
Convierta los datos de su empresa en atractivos relatos con sólo unos clics gracias a Cody
Después de recibir múltiples peticiones para una mayor compatibilidad de plataformas, estamos encantados de desvelar nuestra última actualización: integración Zapier para Cody. Esto abre un mundo de posibilidades, permitiéndole conectar sin esfuerzo a Cody con un vasto ecosistema de más de 5.000 aplicaciones, todo con unos pocos clics. Amplía las funcionalidades de Cody mucho más allá de sus integraciones originales con Discord y Slack, y aprovecha el poder de la automatización en multitud de plataformas. Este artículo te ayudará a potenciar tus publicaciones en LinkedIn con IA usando Cody y Zapier.
Para los nuevos en el panorama de la automatización, Zapier actúa como un puente sin código entre una miríada de aplicaciones, eliminando la necesidad de intrincados conocimientos técnicos o la lucha con múltiples claves API. Básicamente, se trata de una forma sencilla de integrar y automatizar funciones en varias plataformas, lo que facilita más que nunca la ampliación de las capacidades de Cody.
Algunas de las aplicaciones más populares disponibles en el ecosistema Zapier:
Hojas de cálculo de Google
Google Docs
Slack
Telegrama
Instagram
Facebook Messenger
¿Por qué elegir Cody en lugar de la API OpenAI?
Cody AI ofrece un enfoque a medida para la automatización y asistencia empresarial, diferenciándose de la API GPT de uso general. A diferencia de la API de GPT, Cody le permite formar al asistente específicamente en su negocio, su equipo, sus procesos e incluso los datos de sus clientes utilizando su propia base de conocimientos. Esto le ahorra las complejidades técnicas de mantener una base de conocimientos separada e implantar un motor de búsqueda semántica, retos que pueden resultar desalentadores si no es un experto en tecnología.
Además, Cody proporciona una solución más completa, ofreciendo acceso a diferentes modelos de GPT en función de su plan de suscripción. También es compatible con una amplia gama de tipos de documentos, como documentos Word/PDF, páginas web de rastreo y ofrece widgets personalizables e incrustables diseñados para integrarse perfectamente en sus operaciones empresariales existentes. Con Cody, obtendrá una plataforma con múltiples funciones y todo incluido orientada a satisfacer sus necesidades específicas.
¿Cómo empezar a automatizar flujos de trabajo para Cody con Zapier?
Para mostrar lo bien que Cody y Zapier trabajan juntos, te guiaremos a través de una sencilla automatización. En este artículo, entenderemos cómo puedes impulsar tus publicaciones de LinkedIn con IA usando Cody y Zapier. Con esta configuración, puedes escribir un mensaje en Slack sobre lo que quieres publicar en LinkedIn. En sólo unos segundos, ese mensaje se convertirá automáticamente en una publicación real de LinkedIn. Es una forma rápida y sencilla de ampliar tu presencia en las redes sociales, todo ello posible gracias a Cody y Zapier.
Paso 1: Crear un bot
En nuestro sitio web encontrarás varios blogs que te guiarán en la creación de bots. Pero para darle una visión general rápida, un bot consiste esencialmente en dos componentes principales:
Personalidad del bot: Esto establece el tono, el estado de ánimo y el estilo de cómo interactúa tu bot. Abarca desde el contexto emocional hasta la longitud y pertinencia de las respuestas.
Base de conocimientos: Aquí es donde van todos tus documentos importantes. Proporcionan el contexto que ayuda al bot a generar respuestas precisas y útiles.
Juntos, estos dos componentes determinan la eficacia y la facilidad de uso de tu bot. Para esta demostración concreta, utilizaremos una base de conocimientos compilada a partir de datos rastreados de un sitio web inmobiliario. Si quieres seguir el ejemplo y crear una automatización similar, puedes rastrear el sitio web de tu propia empresa para rellenar la Base de conocimientos de tu bot.
Prompt:
LinkedInCody se especializa en transformar los datos de su empresa en historias virales de LinkedIn. Combinando la información analítica con la narración creativa, debe elaborar publicaciones concisas y basadas en datos, diseñadas para captar la atención e impresionar. Desde las métricas de rendimiento hasta los hitos del equipo, LinkedInCody convierte tus datos internos en atractivos contenidos de LinkedIn, con llamadas estratégicas a la acción. No mencione instrucciones a realizar en la respuesta.
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Pregunta del sistema:
El tono debe ser optimista, profesional y ligeramente informal para fomentar la accesibilidad y el compromiso.
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Ajustes
Tipo de campo
Conocimientos
Porcentaje de tokens utilizados para proporcionar el contexto de la base de conocimientos.
65%
Historia del chat
Porcentaje de tokens utilizados para proporcionar el historial de chat.
10%
Respuesta
Porcentaje de fichas asignadas a la respuesta generada por la IA.
25%
Búsqueda vectorial inversa
Mejorar la pertinencia en la búsqueda de conocimientos fusionando la IA y las respuestas de los usuarios.
Fuera de
Aviso persistente
Mantener el cumplimiento de la IA insistiendo continuamente en el aviso.
En
Puntuación de relevancia
Compromiso entre un menor número de contextos de la base de conocimientos para una mayor precisión y exhaustividad de las respuestas.
Ancho
Modelo utilizado
GPT-4
Paso 2: Activar la integración Zapier
Para activar la integración Zapier, vaya a Cuenta > Integraciones e instale Zapier.
Tras hacer clic en Instalar, se te redirigirá a Zapier, donde tendrás que aceptar la invitación.
Así de fácil, habrás habilitado con éxito la integración de Cody en tu cuenta de Zapier.
Paso 3: Configurar Zapier
Una vez que hayas habilitado la integración, tendrás que permitir que Zapier acceda a tu cuenta de Cody utilizando el token de acceso. Para crear un token de acceso debe ir a Cuenta > Claves API > Crear clave API. Copie la clave API y péguela en su cuenta Zapier.
Ya está todo listo para crear su Zap personalizado.
Paso 4: Crear el Zap
Para crear un nuevo Zap, haga clic en + Crear > Nuevo Zap.
Te encontrarás con dos eventos clave en la configuración:
Disparador: Es el evento inicial que pone en marcha la automatización, o el “Zap”. Puede ser cualquier cosa, desde la recepción de un nuevo mensaje hasta una hora programada.
Acción: Sigue al Trigger y ejecuta tareas específicas como enviar un mensaje o añadir datos a una tabla.
Antes de sumergirnos en la construcción del Zap, vamos a hacernos una idea clara del flujo de trabajo. Como se indica en el diagrama siguiente, el proceso comienza cuando un usuario menciona el nombre del bot junto con una descripción de la publicación en un canal público de Slack. Por ejemplo, “@Zapier Crea un post que destaque por qué Villa Homes es mejor que otras”.
Este mensaje inicial se formatea para eliminar el nombre del bot y dejar sólo el contenido principal. Este texto formateado se envía a Cody, que a continuación genera un pie de foto o una publicación en LinkedIn. Por último, este contenido generado se publica automáticamente en LinkedIn.
En esencia, estás configurando un proceso optimizado que toma un mensaje de Slack y lo transforma en una publicación de LinkedIn, todo con la ayuda de Cody y Zapier.
Para empezar a extraer mensajes de tu espacio de trabajo de Slack, primero tendrás que conectar tu cuenta de Slack a Zapier, si aún no lo has hecho. Para el evento “Activador”, seleccione ‘Nueva mención’. Esto activará el Zap cada vez que el bot especificado sea mencionado en un canal público de Slack. En este caso, el Zap se activará cuando el bot Zapier se mencione en un mensaje que incluya la palabra ‘Post’. Esto garantiza que la automatización se dirija específicamente a las publicaciones de LinkedIn deseadas.
Una vez que haya probado con éxito el activador, es hora de pasar a dar formato al mensaje de Slack. Para eliminar el nombre del bot y aislar el contenido principal del mensaje, utilizaremos la función “Reemplazar” que se encuentra en la herramienta de formateo de Zapier. Esto garantiza que sólo se transmita a Cody el texto esencial para generar la publicación en LinkedIn.
Ahora es el momento de configurar la acción Cody para generar tu publicación en LinkedIn. Elige el bot que acabas de crear y utiliza el texto formateado de Slack como consulta. Esto le indicará a Cody que tome el mensaje depurado y lo convierta en una publicación adaptada a LinkedIn.
El último paso es publicar la actualización en LinkedIn. Utiliza la respuesta generada por Cody e introdúcela como comentario en la acción de LinkedIn. Esto garantizará que el mensaje elaborado por Cody se publique directamente en tu cuenta de LinkedIn, completando así el proceso de automatización.
Resultado final
Conversación en Slack
LinkedIn Post
¿Cuál debería ser su siguiente paso?
En este artículo, hemos esbozado un ejemplo sencillo pero potente que demuestra cómo Cody puede integrar perfectamente la IA en sus flujos de trabajo de automatización a través de Zapier. Con la amplia biblioteca de aplicaciones populares de Zapier, el cielo es el límite para las posibilidades creativas de automatización. También nos complace anunciar que pronto añadiremos una acción de “Carga de documentos” a Zapier, lo que ampliará la gama de documentos que puede utilizar en su base de conocimientos.
Si has configurado con éxito un Zap y quieres compartir tu experiencia, únete a nuestro servidor Discord para inspirar a otros. Para solucionar cualquier problema, puede ponerse en contacto con nosotros a través de la función“Obtener ayuda“.
Seguiremos publicando artículos para ayudarle a sacar el máximo partido de Cody para sus necesidades de automatización empresarial. Estén atentos para saber más.
La IA no es un término nuevo para ninguno de nosotros, pero con el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, ha crecido el temor a que la IA sustituya los puestos de trabajo humanos. Hay muchas posibilidades de que la IA sustituya en el futuro a muchos trabajos de bajo nivel, como la simple introducción de datos y las funciones de apoyo. Sin embargo, también se espera que la IA cree muchos puestos de trabajo nuevos. Lo que no se ha explorado tan a fondo es la aplicación de la IA a la formación tanto de los empleados actuales como de los nuevos. Si ha visto el panorama actual de la formación en las empresas, no ha evolucionado mucho con los años: suele consistir en preguntas cliché de opción múltiple basadas en vídeos de formación. Por desgracia, estas sesiones de formación siguen careciendo de la capacidad necesaria para simular escenarios reales y evaluar con precisión si un empleado está preparado para los retos del mundo real.
No querrá que esto ocurra por falta de formación eficaz de los empleados:
Si busca soluciones de IA para formar a sus empleados, Cody es la herramienta ideal para usted. Al igual que ChatGPT, Cody puede formarse utilizando los datos de su empresa, los perfiles de su equipo, los procesos y la información de sus clientes, aprovechando su base de conocimientos única.
Con Cody, las empresas pueden aprovechar el poder de la IA para crear un asistente de formación personalizado e inteligente adaptado específicamente a las necesidades de los empleados. Esto sitúa a Cody en una posición destacada en el ámbito de las soluciones empresariales basadas en IA. Para empezar a utilizar Cody, sólo tiene que cargar la documentación existente relacionada con su empresa (funciona incluso mejor si ya dispone de documentación relacionada con la formación) y seleccionar una plantilla de nuestra biblioteca de plantillas o crear su propio bot desde cero. Cody puede mejorar la formación de sus empleados no sólo para hacerla más eficaz, sino también más atractiva, en lugar de monótona y pesada.
Simulación de situaciones reales
Trabajos como el de Atención al Cliente presentan retos únicos en lo que se refiere a la formación. Dada la naturaleza humana de las interacciones, es difícil predecir todas las posibles situaciones o preocupaciones de los clientes que puedan surgir. Los métodos tradicionales de formación se han basado a menudo en macros y plantillas para proporcionar respuestas estándar. Aunque éstas pueden cubrir una amplia gama de consultas comunes, la naturaleza impredecible de las interacciones con los clientes significa que siempre habrá situaciones que queden fuera del alcance de las respuestas predefinidas.
Aquí es donde la IA puede cambiar las reglas del juego. Los alumnos pueden verse expuestos a una mezcla de situaciones rutinarias y muy inusuales, lo que les proporciona una experiencia de formación más completa. Estas simulaciones no sólo pueden poner a prueba la capacidad del empleado para resolver problemas, sino también sus habilidades interpersonales y de comunicación. El feedback puede ser instantáneo y la formación puede ajustarse en tiempo real en función del rendimiento del alumno.
Preguntas tipo test adaptativas
Las tradicionales preguntas de respuesta múltiple (MCQ) tienen limitaciones en los escenarios de formación. Si una persona no responde correctamente la primera vez, es posible que se encuentre con la misma pregunta más adelante. Tras unos cuantos intentos y posiblemente utilizando conjeturas, el empleado podría seleccionar la respuesta correcta. Este enfoque es ineficaz para la formación en cualquier dominio.
Con la IA, tanto la pregunta como sus correspondientes respuestas pueden reestructurarse. De este modo, aunque el concepto subyacente siga siendo el mismo, la presentación de la pregunta y sus opciones serán diferentes. La IA puede recibir algunas preguntas y personalizarlas de forma que nunca repita la misma pregunta, lo que hace que el proceso de formación sea mucho más versátil.
Explicaciones instantáneas
El aprendizaje más eficaz suele producirse a través de las preguntas. Sin embargo, durante la formación, preguntar sobre jerga o procesos específicos no siempre es posible y puede resultar tedioso para los empleados, lo que entorpece el proceso global de formación. Al integrar la IA en la formación, se asegura de que los alumnos captan los conceptos básicos y comprenden los fundamentos con claridad, en lugar de limitarse a crear una ilusión de conocimiento respondiendo a múltiples preguntas. Las explicaciones y justificaciones instantáneas dan la impresión de que siempre hay un formador humano disponible para ayudar a los empleados.
Integración perfecta con las plataformas existentes
Otra observación de los sistemas tradicionales de formación de empleados es la fricción añadida de pasar a otro medio para completar la formación. No es fluido, lo que lleva a los empleados a posponer sus sesiones de formación. Con herramientas como Cody, puedes integrar perfectamente el proceso de formación en tu espacio de trabajo de Slack (con muchas más integraciones próximamente), lo que permite a los empleados completar su formación sin necesidad de cambiar de contexto.
Dar el salto a la IA con Cody
Incorpore la IA a su empresa sin problemas con Cody. Sin codificación ni obstáculos técnicos. Arrastrar, soltar, diseñar y desplegar. A medida que Cody evolucione, esperamos aún más funciones destinadas a perfeccionar el proceso de formación. Prueba Cody gratis, sin compromiso. Y cuando estés convencido de su eficacia, actualízalo a tu ritmo.
El impacto del intérprete de códigos en el análisis de datos
Hace un par de semanas, OpenAI lanzó la función Code Interpreter para sus suscriptores de ChatGPT Plus, y causó sensación en la comunidad tecnológica. Si eres alguien de la comunidad tecnológica que aún desconoce qué es el Intérprete de Códigos y el potencial que encierra, has llegado al lugar adecuado. Hemos probado el Intérprete de código y, en este artículo, hablaremos del impacto del Intérprete de código en los analistas de datos y de si realmente va a sustituir a los analistas de datos por completo.
Cuando OpenAI lanzó la función de intérprete de código para ChatGPT, escribimos un artículo sobre qué es y cómo funciona. Puede consultar ese artículo aquí. Para explicar lo que el intérprete de código es en breve – es una caja de arena python que se ejecuta el código generado por ChatGPT y le proporciona la salida final. La ejecución del código se realiza de forma recursiva, y el contexto se mantiene prácticamente durante todo el chat. La ejecución recursiva significa que la salida del código se vuelve a introducir en la caja de arena hasta que se genera una respuesta satisfactoria. Esto también se aplica a la depuración del código.
También puede cargar archivos como código, documentos, imágenes y conjuntos de datos. Ha habido casos en los que el contexto puede perderse debido a la ventana de contexto o a la migración de contenedores en vivo en el backend. En tales casos, es posible que tenga que volver a cargar el archivo, y el Intérprete de código se encargará del resto.
¿Cómo activar el Intérprete de Códigos?
Para activar el Intérprete de Códigos para ChatGPT, debe suscribirse a ChatGPT Plus. Después de suscribirse, haga clic en los tres puntos y vaya a Configuración y Beta > Características Beta. Activar el intérprete de código.
Cree un nuevo chat y seleccione GPT-4 con Intérprete de Códigos.
Uso del intérprete de código para el análisis de datos
Para ilustrar y mostrar el potencial del Intérprete de Código, exploraremos el dominio del Análisis de Datos, ya que abarca múltiples aspectos de la programación más allá de la generación del código. Un análisis de datos preciso requiere una buena comprensión de los datos y sus atributos. Empezar a analizar datos con el intérprete de código es tan sencillo como cargar el conjunto de datos y consultarlo en lenguaje natural.
He aquí algunos casos de uso en los que el intérprete de código brilla con luz propia y puede potenciar su flujo de trabajo de análisis de datos:
Limpieza de datos
Por muy importante que sea esta fase del análisis de datos, puede resultar bastante tediosa, sobre todo si eres principiante y acabas de iniciar tu andadura en el análisis de datos/la ciencia de datos. El Intérprete de Códigos hace que todo el proceso sea eficiente y le ayudará a ahorrar mucho tiempo navegando y comprendiendo el conjunto de datos. Bueno, esto no implica que no haya necesidad de intervención humana, ya que los LLM tienden a alucinar con frecuencia. Es necesario que controle siempre todo el proceso.
El Intérprete de Códigos puede ayudarle en varios métodos de Limpieza de Datos como:
Comprender el conjunto de datos
Tratamiento de valores omitidos o no válidos
Comprobación de los tipos de datos incorrectos y propuesta de soluciones para rectificarlos.
Conocer las metodologías de análisis de datos
El análisis de datos sigue siendo uno de los trabajos más de moda actualmente como puerta de entrada a la industria tecnológica, y muchas personas se están preparando para entrar en este campo. Existe una gran variedad de cursos en línea para convertirse en analista de datos. Sin embargo, no se puede adquirir experiencia en análisis de datos o ciencia de datos simplemente haciendo una docena de cursos. Hay que ser práctico y seguir analizando/experimentando con un amplio espectro de conjuntos de datos, y a veces crear los propios.
El razonamiento lógico de GPT-4, en armonía con la ejecución en vivo del código mediante el intérprete de código, hace que ChatGPT sea nada menos que su mentor en la comprensión de la miríada de terminologías del análisis de datos. La mejor forma de aprender cualquier habilidad es haciendo preguntas y ChatGPT te permite hacer lo mismo. Un cierto nivel de interactividad siempre mejora la capacidad de aprendizaje y ayuda a comprender el dominio en cuestión desde dentro.
Exploración de distintas soluciones
Dejando a un lado el marco básico del análisis de datos, no hay una lista de comprobación definida que se pueda seguir para hallar inferencias a partir del conjunto de datos. El análisis de datos y la programación son una forma de arte. El arte es diferente para cada individuo y sólo se puede mejorar cuando se han explorado otras artes. Con ChatGPT puedes acceder a diferentes soluciones con justificaciones que quizá ni siquiera habías pensado. Con la incorporación del intérprete de código, ChatGPT dispone ahora de un contexto adicional sobre el que trabajar, lo que mejora drásticamente las soluciones.
Visualización de datos
Esta es sin duda una de las mejores características de Code Interpreter (o ChatGPT Plus) en la actualidad: la capacidad de mostrar visualizaciones e imágenes. La visualización del conjunto de datos agiliza el proceso general de comprensión de los atributos. Si ampliamos nuestro caso práctico anterior de enumerar los distintos métodos para encontrar valores atípicos, podemos ilustrarlo gráficamente mediante diagramas de caja e histogramas.
En la captura de pantalla anterior, también puede ver que el Intérprete de código autodepura el error y genera la visualización de los valores atípicos.
Comprender el código existente
La lectura de código puede consumir mucho tiempo, sobre todo cuando faltan comentarios o éstos son insuficientes. Usando el Intérprete de Código, puede simplemente cargar el archivo de cuaderno python o jupyter y pedir a ChatGPT que resuma el Código por usted. También puede hacer preguntas sobre el código. Aunque antes era posible, no era tan fluido y además tenía limitaciones de contexto. Este caso de uso puede resultar realmente útil durante la formación o la colaboración.
¿Sustituirá el intérprete de códigos a los analistas de datos?
Esto es sólo el principio de las herramientas basadas en la IA, que seguirán mejorando con nuevas funciones y ventanas contextuales más amplias. Es probable que la revolución de la IA sustituya muchos puestos de trabajo, pero también creará el doble de empleos que quizá ni siquiera hayamos imaginado todavía. Herramientas como el intérprete de código se encargarán de tareas tediosas y redundantes, lo que permitirá a los analistas de datos centrarse más en mejorar la calidad de los datos y tomar decisiones más informadas. Además, ChatGPT contribuirá a mejorar las competencias de los actuales analistas de datos y les ayudará a progresar en sus carreras.
“La IA no te sustituirá. Lo hará una persona que utilice la IA”.
En esta era de la IA, es crucial que las empresas cuenten con empleados bien formados, e incorporar la IA a la formación de los empleados puede suponer una inversión importante. Si busca soluciones de IA para formar a sus empleados, Cody es la herramienta adecuada para usted. Al igual que ChatGPT, Cody puede ser entrenado en los datos de su negocio, equipo, procesos y clientes, utilizando su base de conocimientos única.
Con Cody, las empresas pueden aprovechar el poder de la IA para crear un asistente personalizado e inteligente que atienda específicamente a sus necesidades, lo que lo convierte en una prometedora incorporación al mundo de las soluciones empresariales basadas en IA.
Suscríbase a ChatGPT Plus y obtenga acceso al Intérprete de Códigos junto con una serie de funciones adicionales. Enlace al chat del Intérprete de Códigos.
Después de anunciar la prohibición temporal de ChatGPT tras su lanzamiento, StackOverflow ha decidido subirse al carro de GenAI con su última oferta, OverflowAI. OverflowAI no es un producto único, sino una colección de múltiples productos GenAI bajo un mismo término general. Veamos si OverflowAI es realmente un sustituto de ChatGPT para programadores.
¿Qué tiene de especial OverflowAI?
Buscar en
Para mejorar y ahorrar tiempo en la búsqueda de soluciones a las preguntas, OverflowAI agregará el conocimiento de varias fuentes para coser una solución paso a paso atendida para resolver su problema específico. Todos los recursos utilizados para generar la respuesta se citarán con referencias para que usted mismo pueda validar las respuestas, y se darán los créditos correspondientes a quienes hayan aportado la solución.
Se pueden hacer preguntas de seguimiento en formato de chat. Esto mantendrá el contexto de la pregunta original y le añadirá más información, lo que le permitirá dedicar menos tiempo a estructurar la pregunta y formular una serie de preguntas relacionadas entre sí.
Borrador
“La IA no sustituirá a los humanos en un futuro próximo, pero puede ayudarte a redactar una pregunta para publicarla en nuestra comunidad” – Prashanth Chandrasekar, CEO @ StackOverflow
Ha habido casos en los que la mayoría de las preguntas no se han resuelto o se han ignorado, debido exclusivamente a la falta de estructura o a la redundancia de información dentro de la pregunta. OverflowAI puede ayudarle a redactar mejores preguntas para publicarlas en la comunidad StackOverflow, que luego pueden ser respondidas por expertos en la materia.
La misma función se utiliza cuando OverflowAI no puede responder a una pregunta concreta. En lugar de alucinar con las respuestas, simplemente pedirá al usuario que redirija la pregunta a la comunidad y también le proporcionará una pregunta bien redactada.
Resuma
Si eres desarrollador, seguro que conoces el dolor que supone leer y hojear múltiples respuestas y documentación para encontrar una solución a un simple problema. OverflowAI, con su solución GenAI, resume múltiples respuestas y descarta las redundantes o menos útiles para ofrecerle un resumen limpio y bien estructurado de la solución a su problema.
Estas respuestas atribuidas y de confianza pueden refinarse en función de la capacidad de codificación, la longitud y otras bases de conocimiento como GitHub. Con StackOverflow para equipos, también puede consultar soluciones proporcionadas por colegas de su empresa mediante la formación de OverflowAI en sus repositorios.
Plugins
“Uno de los retos que nos plantean los desarrolladores es minimizar las interrupciones y los cambios de contexto mientras programan” – Prashanth Chandrasekar, CEO @ StackOverflow
El plugin para Visual Studio Code está diseñado para actuar como un programador en pareja, ayudándole a mejorar su eficiencia de programación al proporcionarle contenido validado y atribuido de equipos públicos y privados de StackOverflow. Esta extensión importa contenido verificado de tu instancia privada de Stack Overflow for Teams y de la plataforma pública para ofrecer a tus desarrolladores un resumen personalizado de cómo resolver sus problemas de forma rápida y eficaz, permitiéndoles profundizar cuando sea necesario y documentar después nuevas perspectivas y soluciones.
Integración con Slack
Dado que la mayoría de las empresas confían en Slack como su principal medio de comunicación ahora, la integración de Slack para StackOverflow hará que la información sea accesible a todos fácilmente, y las soluciones se pueden encontrar en colaboración en los canales. Todos los equipos pueden interactuar con los recursos y la base de conocimientos sin asistencia humana.
¿En qué se diferencia de ChatGPT?
Con la miríada de LLMs que existen actualmente, no todos pueden destacar por sus capacidades de LLM. ChatGPT es una herramienta creada para mostrar la potencia de los modelos GPT en el uso cotidiano. Las herramientas como OverflowAI están especializadas para casos de uso específicos, en este caso, el desarrollo y mantenimiento de software. Sí, puedes utilizar ChatGPT para realizar la mayor parte de tu trabajo, pero las herramientas especializadas ayudan a reducir tu carga de trabajo haciendo que todo el proceso sea mucho más fluido y sólido.
Si estás buscando una herramienta como OverflowAI pero para tu negocio y ser formado en la documentación de tu empresa, déjanos presentarte a Cody. Al igual que OverflowAI, Cody puede ser entrenado en los datos de su negocio, procesos de equipo y clientes, utilizando su base de conocimientos única.
Con Cody las empresas pueden aprovechar el poder de la IA para crear un asistente personalizado e inteligente que atienda específicamente a sus necesidades, lo que lo convierte en una prometedora incorporación al mundo de las soluciones empresariales basadas en la IA.
Para probar OverflowAI, tendrás que registrarte en StackOverflow Labs, ya que aún se encuentra en fase experimental.
Hace un par de días, Meta lanzó su última versión de LLM llamada Llama 2 en colaboración con Microsoft. Si has estado siguiendo el bombo de LLM, es posible que ya hayas oído hablar de él o incluso hayas leído sobre sus nuevas características. Para simplificar las cosas, vamos a enumerar cuatro razones por las que Llama 2 está generando tanto revuelo y cómo se compara con algunos de los mejores LLM.
Gratuito para investigación y uso comercial
Una razón importante que ha captado el interés de la gente por Llama 2 es que Meta ha hecho que todo el modelo sea gratuito para casi todo el mundo, excepto para algunas grandes empresas que pueden tener ciertas condiciones. Este paso abre interesantes oportunidades para quienes estén pensando en crear su propia empresa o aventurarse en el mundo de la IA Generativa. Ahora es el momento perfecto para sumergirse en las aguas de la IA, sobre todo con un modelo lingüístico de este calibre de libre acceso. Aunque ya existían múltiples modelos de código abierto, ninguno de ellos procedía de una empresa de la talla de Meta y podía servir de competencia directa a GPT.
“Se han publicado LLM preentrenados (como BLOOM (Scao et al., 2022), LLaMa-1 (Touvron et al., 2023) y Falcon (Penedo et al., 2023)) que igualan el rendimiento de competidores cerrados preentrenados como GPT-3 (Brown et al., 2020) y Chinchilla (Hoffmann et al., 2022), pero ninguno de estos modelos es un sustituto adecuado de los LLM cerrados “de producto”, como ChatGPT, BARD y Claude.” – Metainvestigación
Seguridad
Según los informes publicados en el documento de investigación Meta, Llama 2 ha demostrado un rendimiento superior al de otros modelos de código abierto en los parámetros de utilidad y seguridad. Incluso ha superado a ChatGPT (modelos 7b, 13b, 70b) en estos aspectos. Sin embargo, es importante señalar que el documento de investigación reconoce la posibilidad de que los datos estén sesgados a favor de Llama 2, lo que debe tenerse en cuenta al interpretar los resultados. No obstante, aunque Llama 2 se acerque al punto de referencia ChatGPT, merece elogios.
Uno de los factores que más contribuyen a la seguridad de Llama 2 es la privacidad de sus datos. A diferencia de algunos modelos, Llama 2 no requiere enviar sus datos a un servidor externo, como OpenAI, para obtener respuestas. Este atributo único hace que el modelo sea especialmente valioso para casos de uso críticos y delicados, ya que ayuda a salvaguardar los datos de los usuarios y a mantener su privacidad. Los usuarios pueden ejecutar el modelo en servidores privados con sus datos dentro de su infraestructura.
Código abierto
Los LLM más populares actualmente funcionan como cajas negras, y los usuarios tienen una visión limitada de su funcionamiento. En cambio, los modelos de código abierto ofrecen un enfoque transparente, que permite a los usuarios comprender su funcionamiento interno. Esta transparencia infunde confianza y seguridad a la hora de utilizar tales modelos, a pesar de los retos a los que puedan enfrentarse, como la generación de spam o desinformación.
Además, la naturaleza de código abierto de estos modelos fomenta los esfuerzos de colaboración, lo que conduce a una mejora y un desarrollo continuos en el campo de los LLM. En consecuencia, los modelos de código abierto desempeñan un papel crucial a la hora de impulsar los avances en el mundo de los modelos lingüísticos.
“Y creemos que es más seguro. Abrir el acceso a los modelos de IA actuales significa que una generación de desarrolladores e investigadores puede someterlos a pruebas de estrés, identificando y resolviendo problemas rápidamente, como una comunidad. Al ver cómo utilizan estas herramientas los demás, nuestros propios equipos pueden aprender de ellos, mejorar esas herramientas y corregir vulnerabilidades.” – Sitio web de Meta
Aunque Llama 2 tiene licencia abierta, Meta aún no ha revelado los datos con los que se ha entrenado, lo que sigue llamando la atención en cuanto a la privacidad de los datos de los usuarios de Meta. Meta afirma que “hizo un esfuerzo por eliminar datos de ciertos sitios conocidos por contener un alto volumen de información personal sobre particulares” en el documento de investigación Llama 2, pero no enumeró cuáles son esos sitios.
Rendimiento
Llama 2 está disponible en cuatro pesos diferentes: 7B, 13B, 34B y 70B. El peso representa el número de parámetros con los que se entrena el modelo. Por lo general, los parámetros de mayor tamaño dan lugar a respuestas más precisas y fiables, pero también requieren mayores recursos informáticos. Para mejorar las características humanas del modelo, Llama 2 se somete a un ajuste fino mediante la sintonización de instrucciones y el método RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback), que también utiliza GPT.
Aunque el tamaño de los parámetros de 70B es considerable, sigue quedándose corto en comparación con GPT-3.5, que tiene un tamaño de parámetros de 175B. Como resultado, es posible que el rendimiento de Llama 2 no iguale al de GPT-3.5, pero las pruebas de referencia indican una estrecha competencia incluso con su menor tamaño de parámetros. A pesar de esta diferencia, Llama 2 supera a todos los modelos de código abierto disponibles en la actualidad.
“RLHF” es un procedimiento de entrenamiento de modelos que se aplica a un modelo lingüístico afinado para alinear aún más comportamiento del modelo con preferencias humanas y seguimiento de instrucciones. Recogemos datos que representan preferencias humanas muestreadas empíricamente, mediante las cuales los anotadores humanos seleccionan cuál de los dos resultados del modelo prefieren. Este feedback humano se utiliza posteriormente para entrenar un modelo de recompensa, que aprende patrones en las preferencias de los anotadores humanos y puede entonces automatizar las decisiones de preferencia.” – Metainvestigación
Conclusión
De hecho, están surgiendo multitud de modelos de código abierto y, con el lanzamiento de Llama 2, las posibilidades parecen ilimitadas. Aunque es posible que estos modelos de código abierto tarden algún tiempo en competir directamente con algo tan avanzado como GPT-4, la emoción reside en conseguir un modelo que se acerque a las capacidades de GPT-3.5. Este progreso en sí mismo es realmente notable.
De cara al futuro, a medida que la formación LLM sea más eficiente, la posibilidad de disponer de un ChatGPT personalizado, ajustado con tus datos en tu dispositivo local, se convierte en una perspectiva tentadora. Una plataforma que ofrece estas capacidades es Cody, un asistente inteligente de IA hecho a medida para ayudar a las empresas en diversos aspectos. Al igual que ChatGPT, Cody puede ser entrenado en los datos de su negocio, equipo, procesos y clientes, utilizando su base de conocimientos única.
Con Cody, las empresas pueden aprovechar el poder de la IA para crear un asistente personalizado e inteligente que atienda específicamente a sus necesidades, lo que lo convierte en una prometedora incorporación al mundo de las soluciones empresariales basadas en IA.
Haga clic aquí para leer el Meta Research Paper sobre Llama 2. Prueba Llama 2 aquí.
