Divulgación inicial: soy líder de applyAI.com, un mercado B2B para proveedores de IA y empresas que buscan usar IA en sus operaciones, por lo que me interesa mostrar que los proveedores de IA sí cumplen. De vuelta a su pregunta:
Depende de cómo se defina la eficiencia. Las mejoras marginales en algunas métricas comerciales como la tasa de conversión o el margen pueden tener un gran impacto en las finanzas de la empresa. Gestión de ventas de plomo | Inicio | InsideSales.com es un buen ejemplo, incluso si pueden aumentar ligeramente la conversión de su equipo de ventas, ese aumento casi no tiene costos nuevos y mejora directamente las ganancias.
También depende de cómo defina pre-entrenado. Casi todas las aplicaciones comerciales de IA implican cierto grado de aprendizaje. En el mundo B2B, especialmente cuando se trabaja con empresas más grandes, esto es imprescindible. Sus datos son demasiado específicos para que un modelo previamente entrenado funcione bien. Y los modelos de aprendizaje profundo, que son el estado del arte en la mayoría de las soluciones, rara vez se usan sin estar capacitados para el conjunto de datos específico.
- ¿Sería posible que la IA lavara el cerebro de los humanos y los convirtiera en esclavos?
- ¿Es la integración del modelo pre-entrenado una dirección importante para Keras / Democratizing AI?
- ¿Puede AGI, o inteligencia general artificial, resolver el problema P versus NP?
- ¿Cómo afectará la inteligencia artificial (IA) al mercado laboral de ingeniería en los próximos años?
- ¿Cuánto más rápido puede evolucionar una inteligencia artificial por sí misma que la raza humana?
Para volver a su pregunta, un proveedor de IA empresarial probablemente necesitará entrenar su modelo al menos hasta cierto punto utilizando los datos de sus clientes y sus modelos pueden ser muy útiles para las empresas, incluso si mejoran la precisión de la predicción solo por unos pocos puntos porcentuales.
