World Economic Forum
Jobs of Tomorrow . Large Language Models and Jobs – A Business Toolkit / World Economic Forum ; Accenture .-- Ginebra : World Economic Forum 12/2023 .-- 17 p. ; 1 documento PDF
Este documento define y aborda las principales preocupaciones sobre el impacto de los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) en los puestos de trabajo y hace hincapié en la necesidad de que las empresas adopten estrategias proactivas y responsables para gestionar estos cambios. La inteligencia artificial (IA) generativa, en particular los LLM, ha dado un salto en sus capacidades y ha alcanzado un rendimiento cercano al humano en diversas áreas. Los LLM podrían transformar hasta el 40% de las horas de trabajo mediante la automatización. Para abordar esta situación, el informe ofrece un conjunto de herramientas para los líderes empresariales, detallando cómo pueden adaptarse, reciclarse y aprovechar el potencial de su mano de obra ante esta evolución tecnológica.
Para beneficiarse plenamente de la IA y los LLM, las empresas deben abordar primero las preocupaciones en torno a la ética, la confianza, la gobernanza y la legalidad. Sin embargo, hoy en día, sólo el 6% de las organizaciones han adoptado marcos de IA responsable y han puesto en práctica los principios, lo que hace que las consideraciones esbozadas en este documento sean aún más relevantes. A medida que las organizaciones abordan los riesgos que presentan los LLM -incluida la imparcialidad, la parcialidad, los resultados poco fiables y las consideraciones legales-, también deben comprender y abordar el impacto que la tecnología tendrá en sus trabajadores. En esta fase incipiente de la próxima ola de evolución tecnológica, las empresas tienen la oportunidad de ser pioneras en estrategias eficaces para integrar los LLM de forma que beneficien a los trabajadores y a la sociedad en general.
Empleo
Inteligencia Artificial
Empresas
IA
inteligencia artificial generativa
GenAI
modelos de lenguajes
grandes modelos de lenguaje
large language models
LLM
Accenture
Jobs of Tomorrow . Large Language Models and Jobs – A Business Toolkit / World Economic Forum ; Accenture .-- Ginebra : World Economic Forum 12/2023 .-- 17 p. ; 1 documento PDF
Este documento define y aborda las principales preocupaciones sobre el impacto de los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) en los puestos de trabajo y hace hincapié en la necesidad de que las empresas adopten estrategias proactivas y responsables para gestionar estos cambios. La inteligencia artificial (IA) generativa, en particular los LLM, ha dado un salto en sus capacidades y ha alcanzado un rendimiento cercano al humano en diversas áreas. Los LLM podrían transformar hasta el 40% de las horas de trabajo mediante la automatización. Para abordar esta situación, el informe ofrece un conjunto de herramientas para los líderes empresariales, detallando cómo pueden adaptarse, reciclarse y aprovechar el potencial de su mano de obra ante esta evolución tecnológica.
Para beneficiarse plenamente de la IA y los LLM, las empresas deben abordar primero las preocupaciones en torno a la ética, la confianza, la gobernanza y la legalidad. Sin embargo, hoy en día, sólo el 6% de las organizaciones han adoptado marcos de IA responsable y han puesto en práctica los principios, lo que hace que las consideraciones esbozadas en este documento sean aún más relevantes. A medida que las organizaciones abordan los riesgos que presentan los LLM -incluida la imparcialidad, la parcialidad, los resultados poco fiables y las consideraciones legales-, también deben comprender y abordar el impacto que la tecnología tendrá en sus trabajadores. En esta fase incipiente de la próxima ola de evolución tecnológica, las empresas tienen la oportunidad de ser pioneras en estrategias eficaces para integrar los LLM de forma que beneficien a los trabajadores y a la sociedad en general.
Empleo
Inteligencia Artificial
Empresas
IA
inteligencia artificial generativa
GenAI
modelos de lenguajes
grandes modelos de lenguaje
large language models
LLM
Accenture