Nací en Rusia y cuando tenía 10 años me mudé a Atlanta, Georgia. Un día, mi padre me llevó a ver una película llamada "WarGames" en 1983 o 1984, y me fascinaron instantáneamente las computadoras. Me convertí en desarrollador profesional durante más de una década y luego fundé mi primera empresa, Aonics, en 2000. Era una empresa de software empresarial de ciberseguridad que construí, recaudé $34 millones y tenía más de 2 millones de asientos desplegados.

Después de eso, fundé otra empresa llamada Vio, que era un editor de video para YouTube. Recaudamos $70 millones para eso y comenzamos a hacer mucho trabajo en recomendaciones, incluso antes de que YouTube tuviera recomendaciones. Luego fui a MySpace y fui el director de tecnología de MySpace Music, donde hicimos mucho trabajo de IA en recomendaciones y conectar a las personas.

Luego fui a Google de 2012 a 2016, donde dirigí productos en tres equipos que utilizaban aprendizaje automático. Después de dejar Google en 2016, mi cofundador Sean Thelen y yo comenzamos Mind Studio, ya que vimos que ChatGPT llegaba al mercado y nos dimos cuenta de que estos modelos iban a ser cada vez más poderosos. Queríamos crear una plataforma que pudiera aprovechar todos estos modelos de IA y permitir que individuos, empresas y cualquiera moldearan esta "masa de inteligencia" en las formas adecuadas para lograr las cosas.

Las empresas están aprovechando la IA de diversas maneras para automatizar y optimizar sus operaciones. Algunos de los casos de uso clave incluyen:

1. Procesamiento automatizado de datos: La IA se puede utilizar para procesar grandes volúmenes de datos, como currículums o formularios, y clasificar, categorizar y extraer información relevante sin intervención humana. Esto ayuda a eliminar tareas manuales y repetitivas.

2. Automatización de flujos de trabajo: La IA puede impulsar flujos de trabajo de varios pasos, activando y ejecutando automáticamente varios procesos cuando se reciben nuevos datos o clientes potenciales. Esto reemplaza la necesidad de que los humanos gestionen y coordinen manualmente estos flujos de trabajo.

3. Automatización de ventas: La IA puede analizar las conversaciones de ventas, identificar señales de compra y proporcionar proactivamente información relevante a los equipos de ventas. Esto ayuda a los representantes de ventas a ser más efectivos y eficientes en sus interacciones.

4. Alineación y capacitación de equipos: La IA puede monitorear continuamente los cambios en una organización y proporcionar capacitación y alineación personalizadas para los equipos, asegurando que todos se mantengan actualizados a medida que evoluciona el negocio.

5. Comprensión contextual: Los modelos de IA a menudo son mejores que los humanos para leer entre líneas y comprender los matices y el contexto de las conversaciones. Esto les permite proporcionar respuestas más perspicaces y personalizadas.

Como alguien con amplia experiencia con varios modelos de IA, Dimitri cree que los modelos de lenguaje actuales son dramáticamente mejores que la mayoría de los humanos para leer entre líneas y comprender los matices de una situación.

Explica que si bien hay algunas personas excepcionales que tienen una gran empatía y perspicacia, la gran mayoría de las personas carecen de la paciencia y la habilidad para escuchar verdaderamente y comprender el significado subyacente de lo que se dice. Por el contrario, los modelos de IA pueden analizar una situación desde múltiples ángulos, enumerar las configuraciones potenciales e identificar lo que no se está expresando explícitamente.

Esta capacidad de leer entre líneas es particularmente valiosa en los escenarios de ventas, donde la IA puede actuar como un "oyente de terceros" en las conversaciones de ventas. La IA puede evaluar si un prospecto está realmente listo para comprar o si simplemente está asintiendo sin comprender completamente el producto. La IA puede luego proporcionar información o material adicional de manera proactiva para abordar las preguntas y preocupaciones no expresadas del prospecto, ayudando a hacer avanzar la venta de una manera más productiva.

Dimitri cree que este tipo de "inyección de inteligencia" en los procesos de ventas, donde la IA puede escalar y procesar cada conversación, es una ventaja clave de la tecnología de IA actual sobre los representantes de ventas humanos. La capacidad de la IA para leer entre líneas y responder en consecuencia puede conducir a un mejor alineamiento entre el comprador y el vendedor, lo que finalmente resulta en resultados más exitosos.

Dimitri cree que el verdadero poder de la IA se moverá hacia cosas que suceden entre bastidores, sin la necesidad de una interacción humana constante. Argumenta que los humanos son el cuello de botella, y la mejor situación es cuando la IA puede trabajar de manera autónoma para lograr las cosas, sin la necesidad de que los humanos proporcionen comandos o instrucciones.

Con respecto a la narrativa de que la voz es el futuro de la IA, Dimitri no está de acuerdo. Si bien las interfaces de voz tienen sus aplicaciones, cree que escribir es a menudo más rápido para muchas personas, y que los verdaderos avances en productividad e innovación vendrán de los sistemas de IA que puedan trabajar de manera independiente, sin requerir entrada o intervención humana.

Dimitri imagina un futuro donde los sensores y los agentes de IA trabajen en segundo plano, proporcionando información y contexto relevantes a los usuarios cuando sea necesario, en lugar de requerir que los usuarios se involucren activamente con la IA a través de la voz o la escritura. El objetivo es tener sistemas de IA que puedan entender las necesidades y el entorno del usuario, y tomar medidas o proporcionar información de manera proactiva, sin que el usuario tenga que solicitarlo explícitamente.

Dimitri comparte su perspectiva sobre el debate en curso sobre la alineación y la seguridad de la IA. Está de acuerdo con la opinión de Yan LeCun de que la alineación genérica de los modelos de lenguaje a gran escala no es un problema resoluble, ya que la alineación debe adaptarse a los casos de uso y las partes específicas que utilizan la IA.

Dimitri cree que el lugar adecuado para enfocar la alineación es a nivel de cómo se está utilizando la IA, en lugar de intentar crear una solución de alineación única. Utiliza el ejemplo de usar IA para ayudar a los equipos de ventas: la alineación implicaría ajustar el comportamiento y las instrucciones de la IA para que se adapte a ese caso de uso específico.

Con respecto al escenario del "maximizador de clips" donde una IA persigue obsesivamente un objetivo a expensas del bienestar humano, Dimitri es escéptico de que los modelos de lenguaje actuales corran el riesgo de alcanzar ese nivel de inteligencia general y autonomía. Los ve principalmente como predictores estadísticos de la siguiente palabra, sin una comprensión más profunda de la lógica y la causalidad.

Dimitri argumenta que gran parte del debate actual sobre la seguridad y la alineación de la IA se ha sensacionalizado, quitando oxígeno a los beneficios y aplicaciones prácticas de la IA en la actualidad. Cree que las organizaciones ya pueden aprovechar la IA para automatizar y modernizar sus procesos, sin necesidad de esperar a los avances hipotéticos de la IA del futuro.

En general, Dimitri adopta una visión pragmática, centrándose en alinear la IA con casos de uso específicos en lugar de intentar resolver el problema de alineación genérica. Ve el debate actual como algo que distrae de los beneficios reales que la IA puede brindar hoy.

Mind Studio es una plataforma de automatización sin código que aprovecha varios modelos de IA, como GPT-3.5 Turbo, GPT-4 y LLaMA 3, para automatizar y optimizar los procesos empresariales. Permite a las organizaciones transformar sus operaciones al automatizar tareas que anteriormente se realizaban manualmente, liberando a los empleados para que se centren en un trabajo más estratégico.

Algunas de las principales capacidades de Mind Studio incluyen:

1. Automatizar tareas repetitivas: Mind Studio puede automatizar diversas tareas repetitivas, como procesar currículums, atender consultas de clientes y gestionar flujos de trabajo de ventas. Esto ayuda a las organizaciones a reducir el esfuerzo manual y mejorar la eficiencia.

2. Mejorar los procesos de ventas: Mind Studio puede analizar las conversaciones de ventas, identificar señales de compra y proporcionar recomendaciones personalizadas a los equipos de ventas. Esto ayuda a los profesionales de ventas a comprender mejor a sus prospectos y cerrar más tratos de manera efectiva.

3. Mantener alineados a los equipos: Mind Studio puede volver a capacitar y alinear continuamente a los equipos a medida que evoluciona la organización, asegurando que todos estén en la misma página y trabajen hacia objetivos comunes.

4. Reemplazar los productos SaaS heredados: Mind Studio se puede utilizar para crear aplicaciones empresariales personalizadas, reemplazando la necesidad de múltiples productos SaaS dispares y simplificando el conjunto de tecnologías.

5. Empoderar a los individuos: Mind Studio también puede ser utilizado por individuos para automatizar sus propios flujos de trabajo, aumentando su productividad y eficiencia.

La conversación con Dimitri Shapiro proporciona valiosas ideas sobre el estado actual y futuro de la IA. Algunos puntos clave:

• GPT-3.5 Turbo es actualmente el modelo ideal para la mayoría de los casos de uso prácticos, ya que equilibra de manera efectiva el costo, la latencia y el rendimiento.
• La IA se está destacando en la automatización de flujos de trabajo repetitivos y de varios pasos que anteriormente requerían intervención humana, como el procesamiento de currículums, la automatización de ventas y la alineación de equipos.
• Los modelos de IA a menudo son mejores que los humanos para leer entre líneas y comprender el contexto matizado de una situación, lo que los hace adecuados para tareas como las ventas.
• El futuro de la IA probablemente se centre más en que la IA trabaje entre bastidores para aumentar y empoderar a los humanos, en lugar de la interacción directa humano-IA a través de la voz u otras interfaces.
• Las preocupaciones sobre la seguridad y la alineación de la IA a menudo se exageran, ya que los modelos de lenguaje actuales no son capaces del tipo de inteligencia general requerida para el escenario del "maximizador de clips".
• El verdadero valor de la IA radica en sus aplicaciones prácticas para mejorar la eficiencia, la productividad y los resultados en diversos sectores y casos de uso.