El auge de los gemelos digitales está permitiendo a las empresas evitar a las personas reales para aumentar las ganancias

Las grandes empresas se están alejando de las encuestas tradicionales y recurriendo a réplicas generadas por IA de personas reales, un cambio que ofrece insights más rápidos pero que también genera preocupaciones sobre el empleo y la privacidad de los datos.

Un TikTok viral puede hacer que una marca sea famosa en horas, pero muchas empresas todavía dependen de ciclos de investigación de doce semanas.

Para cuando llegan los resultados, los datos a menudo ya están obsoletos.

A menudo hay un retraso entre recibir retroalimentación y entender qué significa. Debido a esto, las grandes empresas pueden tener dificultades para responder rápidamente cuando las tendencias cambian rápidamente.

Muchas empresas creen que los gemelos digitales son la solución.

Estos son copias digitales de cosas reales, sistemas o incluso personas. Las empresas los usan para probar ideas y ver qué podría suceder antes de hacerlo en la vida real.

Los principales bancos y compañías farmacéuticas ya están utilizando esta tecnología para predecir cómo reaccionarían las personas ante eventos importantes o productos recién lanzados.

Las pruebas se realizan en segundos en lugar de semanas

La tecnología actualmente está ganando impulso en negocios de alta tecnología.

Investigadores de la Universidad de Glasgow construyeron un sistema de gemelos digitales que utiliza aprendizaje automático para verificar redes informáticas.

Su nuevo método puede medir qué tan bien funciona una red en solo 4.78 segundos. Los métodos antiguos tardaban unas 33 horas en hacer lo mismo.

Debido a que es mucho más rápido, los ingenieros pueden probar muchas más situaciones, especialmente a medida que las redes se vuelven más complejas.

La misma demanda de información rápida está cambiando la investigación del consumidor.

Una startup llamada Brox ha generado 60,000 duplicados digitales de personas reales.

Estos no son simplemente estimados, sino perfiles altamente detallados basados en entrevistas extensas, con algunos que comprenden hasta 300 páginas de material sobre una sola persona.

En lugar de depender principalmente de modelos estadísticos tradicionales, las empresas ahora pueden realizar múltiples simulaciones en horas en lugar de meses.

Hamish Brocklebank, quien dirige Brox, explicó la diferencia.

“Puedes crear 10,000 gemelos digitales verdaderamente sintéticos [usando LLMs], pero las respuestas aún se normalizarán en una distribución muy ajustada, lo cual no es realista cuando realmente estás preguntando a personas reales,” dijo.

Porque Brox ya tiene estos gemelos listos para usar, una gran compañía farmacéutica puede hacer preguntas a la multitud digital y obtener resultados confiables en horas, saltándose toda la etapa de encontrar personas reales para entrevistar.

La automatización apunta a trabajadores mejor pagados

El impulso rápido hacia la automatización tiene una desventaja.

Según el economista del MIT Daron Acemoglu, muchas empresas utilizan la automatización principalmente para ahorrar dinero en lugar de para aumentar la eficiencia.

Según su investigación, los empleadores están más dispuestos a reemplazar a personas con salarios más altos.

El estudio también demostró un impacto significativo en la desigualdad de ingresos.

La automatización representó el 52% del aumento en la disparidad de ingresos entre 1980 y 2016.

Acemoglu señaló que cuanto mayor es el salario de un trabajador, más incentivadas están las empresas a automatizar ese puesto.

También argumentó que este enfoque en reducir costos laborales ha reducido muchos de los beneficios potenciales de la automatización.

Según la investigación, los esfuerzos por reducir salarios borraron del 60% al 90% de las ganancias de productividad que la automatización se suponía que iba a crear, resultando en lo que describió como un crecimiento de productividad relativamente débil.

La privacidad también se está convirtiendo en un problema importante.

Un equipo del Instituto IMDEA Networks descubrió que los sistemas de IA prominentes, incluyendo ChatGPT, Claude y Perplexity AI, utilizan técnicas de seguimiento desarrolladas por Google y TikTok.

Estos rastreadores pueden recopilar información sobre de qué hablan los usuarios, como títulos de chat y direcciones web.

Los gemelos digitales se forman utilizando información altamente personal, como experiencias de la infancia, comportamientos y relaciones.

Cuando se combinan con el seguimiento de terceros, estas tecnologías pueden recopilar y manejar volúmenes masivos de datos sensibles.

Se espera que la industria de la simulación de IA y los gemelos digitales alcance los 21.330 millones de dólares para 2030.

A medida que las empresas usan cada vez más versiones virtuales muy realistas en lugar de personas reales, crecen las preocupaciones sobre la pérdida de empleos y la privacidad.

Otro problema es cuán reales pueden parecer estos sistemas.

Los gemelos digitales y las herramientas de IA pueden parecer tan reales que algunas personas incluso podrían pensar que están verdaderamente conscientes o “vivos.”

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