Smartcat organizó recientemente un evento de lanzamiento en línea para presentar nuestro nuevo producto, Smartcat AI Content Generator. Asistieron más de 500 profesionales de los sectores de la traducción, el aprendizaje y el desarrollo, el marketing y otros. Si te lo perdiste, puedes ver la grabación del evento de lanzamiento.
Durante este evento, profundizamos en algunos de los temas más punteros en el ámbito de la creación y traducción de contenidos, explorando las extraordinarias capacidades de la IA de Smartcat. Nuestro prestigioso panel de expertos del sector, entre los que se encontraban David Kelly, director ejecutivo de Learning Guild; Mike Kaput, director comercial de Marketing AI Institute; Laszlo Varga, consultor sénior de Nimdzi Insights; e Igor Afanasyev, director de producto de Smartcat, participó en un debate que invitaba a la reflexión. Este panel arrojó luz sobre cómo la IA puede revolucionar la generación de contenidos, la traducción y mucho más.
Mike Kaput: el papel transformador de la IA en el panorama del marketing
Mike Kaput, director de contenidos del Marketing AI Institute, compartió varias ideas clave sobre el estado de la IA en el marketing. En sus comentarios destacó la evolución continua de la adopción de la IA en el campo del marketing, con un interés creciente tanto por parte de los líderes como de los profesionales en aprovechar las tecnologías de IA para mejorar los resultados de marketing:
Todavía nos encontramos en las primeras fases de adopción.
El profesional del marketing medio aún se encuentra en las primeras fases de adopción de la tecnología de IA. Muchas empresas están tratando de comprender las aplicaciones prácticas y el retorno de la inversión (ROI) de la IA en sus iniciativas de marketing.
Hay un cambio de mentalidad en la industria.
Los directores generales y los directores de marketing están cada vez más interesados en explorar las posibilidades de los grandes modelos lingüísticos y la IA generativa, lo que supone un punto de inflexión en la actitud del sector hacia la IA.
La adopción varía según las funciones.
Tanto los ejecutivos como los colaboradores individuales participan activamente. Según una encuesta reciente realizada por el Marketing AI Institute, alrededor del 98 % de los líderes y profesionales del marketing utilizan herramientas de IA en alguna medida. Esta adopción se extiende a toda la jerarquía organizativa, con ejecutivos que integran la IA en los flujos de trabajo y profesionales que llevan a cabo sus propios experimentos.
Existen dos tipos de adopción: ascendente y descendente.
La adopción de la IA en el marketing no se limita a enfoques descendentes o ascendentes, sino que se está produciendo simultáneamente en ambas direcciones. Los ejecutivos buscan activamente formas de incorporar la IA en sus estrategias, mientras que los colaboradores individuales experimentan con herramientas de IA de forma independiente. El objetivo es que estos dos enfoques converjan y den lugar al desarrollo de estrategias, procesos, políticas y directrices formales de IA dentro de las organizaciones.
Laszlo Varga: evaluación del presente y el futuro de la IA en la localización y la industria lingüística
Laszlo Varga, consultor jefe de Nimdzi Insights, una empresa de investigación y consultoría especializada en la industria lingüística y de la localización, destacó el enfoque cauteloso pero exploratorio de la industria lingüística hacia los grandes modelos lingüísticos, centrándose en comprender sus posibles beneficios y aplicaciones más allá de la traducción.
Lenta disrupción en toda la industria lingüística
Aunque existe un gran entusiasmo en torno a los modelos lingüísticos de gran tamaño, todavía no se ha producido una disrupción tan importante en el sector lingüístico como en otros sectores. Esto se debe a que muchos modelos lingüísticos de gran tamaño son herramientas de uso general, y no están diseñados específicamente para aplicaciones concretas.
La incertidumbre sobre el retorno de la inversión y la eficiencia persiste.
Existe una incertidumbre constante en cuanto al retorno de la inversión (ROI) y la eficiencia real que se consigue con los grandes modelos lingüísticos, similar al escepticismo inicial que rodeaba a la traducción automática, que desde entonces ha madurado.
Casos de uso del LLM en la industria lingüística
El principal uso de los modelos lingüísticos de gran tamaño en la industria lingüística es la traducción. Sin embargo, Laszlo destacó que estos modelos tienen otras capacidades que van más allá de la traducción y que no deben pasarse por alto. Varias organizaciones están explorando y probando estas capacidades.
Estamos en la fase de pruebas y verificación.
Muchas organizaciones se encuentran actualmente en fase de pruebas, tratando de determinar la viabilidad y la calidad del uso de modelos lingüísticos de gran tamaño. La imprevisibilidad inherente a los modelos de IA supone un reto a la hora de garantizar una calidad constante.
Aprender del éxito de los demás
Laszlo destacó el interés del sector por aprender de las experiencias de otros con modelos lingüísticos de gran tamaño, buscando información sobre sus posibles aplicaciones y ventajas.
David Kelly: Explorando los retos y oportunidades de la IA en el aprendizaje y el desarrollo
El director ejecutivo de Learning Guild, David Kelly, destacó el enfoque ascendente actual de la innovación en formación y desarrollo, los retos únicos a los que se enfrenta este campo debido a la percepción de sus costes, el énfasis en la mejora de la eficiencia y el potencial de la influencia descendente para impulsar cambios futuros en las prácticas de formación y desarrollo.
En el ámbito del aprendizaje y el desarrollo, predomina el enfoque ascendente.
Cuestionando la percepción de L&D
Señaló un reto importante al que se enfrenta el departamento de formación y desarrollo en comparación con el de marketing. Mientras que el marketing suele considerarse una contribución a las ventas de productos, el departamento de formación y desarrollo suele verse como un centro de costes en muchas organizaciones. Por lo tanto, el departamento de formación y desarrollo debe centrarse en mejorar la eficiencia para demostrar su valor. Una forma de lograrlo es demostrar cómo la IA puede mejorar los indicadores clave de rendimiento (KPI) del aprendizaje corporativo, como el coste de desarrollo de cursos, las tasas de participación de los empleados en el aprendizaje y la rotación de personal.
El sector de la formación y el desarrollo debe centrarse en la eficiencia.
Según David, el objetivo principal de L&D es mejorar la eficiencia de los procesos de formación y desarrollo. Se espera que este enfoque cobre mayor importancia a medida que los profesionales de L&D exploren formas de optimizar sus prácticas.
Pronto llegará una influencia de arriba hacia abajo.
Vea el lanzamiento oficial del generador de contenido Smartcat AI y escuche al fascinante panel compartir sus conocimientos expertos.
Reserve una demostración personalizada de 30 minutos para ver el generador de contenido de IA en acción.
