Podemos afirmar que en la actualidad la Inteligencia Artificial es una realidad con aplicaciones sorprendentes al alcance de todos. Algunos ejemplos de estas aplicaciones son:
- TOME – Aplicación de inteligencia artificial para crear presentaciones completas con sólo una frase describiendo en lenguaje natural lo que queremos. Cada diapositiva de la presentación tiene título, texto y una imagen creada para esa diapositiva https://tome.app
- DALL·E 2 – Aplicación de inteligencia artificial desarrollada por OpenAI que crea imágenes y arte realistas a partir de una descripción en lenguaje natural https://openai.com/dall-e-2/
- DREAMSTUDIO – Aplicación de inteligencia artificial desarrollado por la comunidad Stability AI que crea imágenes y arte realistas a partir de una descripción en lenguaje natural www.dreamstudio.ai
- LEXICA – Aplicación para buscar imágenes artificiales generadas por la aplicación Dreamstudio, obteniendo el texto que define cada imagen – https://lexica.art/
- ChatGPT – Aplicación de inteligencia artificial desarrollada por OpenAI para crear textos para chats, artículos, invitaciones, correos electrónicos, etc. con sólo una frase describiendo lo que queremos en lenguaje natural – https://chat.openai.com
- GitHub Copilot – Herramienta de inteligencia artificial basada en la nube desarrollada por GitHub y OpenAI para ayudar a los de aplicaciones informáticas usuarios de entornos de desarrollo integrados de Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim y JetBrains mediante el autocompletado de código. https://github.com/features/copilot
Como ejemplo de aplicación de estas herramientas, los autores del artículo de la consultora McKinsey sobre las oportunidades de la inteligencia artificial para las empresas, utilizaban la aplicación ChatGPT para que escribiera el párrafo inicial de un artículo sobre cuán transformadora será la inteligencia artificial generativa para los negocios. El resultado es:
“El auge de la IA generativa tiene el potencial de ser un gran cambio de juego para las empresas. Esta tecnología, que permite la creación de contenido original aprendiendo de los datos existentes, tiene el poder de revolucionar las industrias y transformar la forma en que operan las empresas. Al permitir la automatización de muchas tareas que anteriormente realizaban los humanos, la IA generativa tiene el potencial de aumentar la eficiencia y la productividad, reducir los costos y abrir nuevas oportunidades de crecimiento. Como tal, es probable que las empresas que puedan aprovechar la tecnología de manera efectiva obtengan una ventaja competitiva significativa.”
El artículo explica que aplicaciones como ChatGPT y GitHub Copilot, así como los modelos de IA subyacentes que impulsan dichos sistemas (Stable Diffusion, DALL·E 2, GPT-3, por nombrar algunos), están llevando la tecnología a reinos que alguna vez se pensó que estaban reservados para los humanos. Con la IA generativa, ahora se puede decir que las computadoras pueden exhibir creatividad. Pueden producir contenido original en respuesta a consultas, basándose en los datos que han ingerido y las interacciones con los usuarios. Pueden desarrollar blogs, esbozar diseños de paquetes, escribir código de computadora o incluso teorizar sobre el motivo de un error de producción.
Esta última clase de sistemas de IA generativa ha surgido de modelos básicos: modelos de aprendizaje profundo a gran escala entrenados en conjuntos de datos masivos, amplios y no estructurados (como texto e imágenes) que cubren muchos temas. Los desarrolladores pueden adaptar los modelos para una amplia gama de casos de uso, con pocos ajustes necesarios para cada tarea. Por ejemplo, GPT-3.5, el modelo básico subyacente a ChatGPT, también se ha utilizado para traducir texto, y los científicos utilizaron una versión anterior de GPT para crear nuevas secuencias de proteínas. De esta manera, el poder de estas capacidades es accesible para todos, incluidos los desarrolladores que carecen de habilidades especializadas de aprendizaje automático y, en algunos casos, personas sin experiencia técnica. El uso de modelos básicos también puede reducir el tiempo de desarrollo de nuevas aplicaciones de IA.a un nivel raramente posible antes.
La IA generativa promete grandes resultados en los próximos años. Pero como con cada nueva tecnología, los líderes empresariales deben proceder con los ojos bien abiertos, porque la tecnología actual presenta muchos desafíos éticos y prácticos.
Oportunidades de la IA para mejorar los procesos de las empresas
La consultora McKinsey clasifica la actividad económica en tres grupos: producción, transacciones e interacciones.
Las máquinas y las tecnologías de fabricación transformaron la producción al aumentar y automatizar el trabajo humano durante la Revolución Industrial hace más de 100 años, y la IA ha aumentado aún más la eficiencia en la planta de fabricación.
Las transacciones han pasado por muchas iteraciones tecnológicas durante aproximadamente el mismo período de tiempo, incluida la digitalización más reciente y, con frecuencia, la automatización.
Hasta hace poco, el trabajo de interacción, como el servicio al cliente, ha experimentado las intervenciones tecnológicas menos maduras. La IA generativa está configurada para cambiar eso al emprender el trabajo de interacción de una manera que se aproxima mucho al comportamiento humano y, en algunos casos, de manera imperceptible. Eso no quiere decir que estas herramientas estén diseñadas para funcionar sin el aporte y la intervención humana. En muchos casos, son más poderosos en combinación con los humanos, aumentando sus capacidades y permitiéndoles hacer el trabajo más rápido y mejor.
La IA generativa también está impulsando la tecnología hacia un ámbito que se cree exclusivo de la mente humana: la creatividad. La tecnología aprovecha sus entradas (los datos que ha ingerido y un mensaje de usuario) y experiencias (interacciones con usuarios que lo ayudan a «aprender» nueva información y lo que es correcto/incorrecto) para generar contenido completamente nuevo. Si bien los debates continuarán en el futuro previsible sobre si esto realmente equivale a la creatividad, la mayoría probablemente estaría de acuerdo en que estas herramientas pueden desencadenar más creatividad en el mundo al incitar a los humanos con ideas iniciales.
Algunos ejemplos de las primeras aplicaciones de las inteligencia artificial generativa son:
- Marketing y ventas: creación de contenido personalizado de marketing, redes sociales y ventas técnicas (incluidos texto, imágenes y video); crear asistentes alineados con negocios específicos, como el comercio minorista
- Operaciones: generación de listas de tareas para la ejecución eficiente de una actividad determinada
- Software / ingeniería: escribir, documentar y revisar código
- Riesgo y legal: responder preguntas complejas, extraer grandes cantidades de documentación legal y redactar y revisar informes anuales.
- I+D: acelerar el descubrimiento de fármacos a través de una mejor comprensión de las enfermedades y el descubrimiento de estructuras químicas
Limitaciones y precauciones en la aplicación de la inteligencia artificial
Los impresionantes resultados de la IA generativa pueden hacer que parezca una tecnología lista para usar, pero ese no es el caso. Su incipiente requiere que los ejecutivos procedan con mucha cautela. Los tecnólogos aún están resolviendo los problemas, y quedan abiertas muchas cuestiones prácticas y éticas. Aquí hay algunos:
- Al igual que los humanos, la IA generativa puede estar equivocada. ChatGPT, por ejemplo, a veces «alucina», lo que significa que genera con confianza información completamente inexacta en respuesta a una pregunta del usuario y no tiene un mecanismo incorporado para señalar esto al usuario o cuestionar el resultado. Por ejemplo, hemos observado instancias en las que se le pidió a la herramienta que creara una breve biografía y generó varios datos incorrectos para la persona, como enumerar la institución educativa incorrecta.
- Los filtros aún no son lo suficientemente efectivos para detectar contenido inapropiado. Los usuarios de una aplicación de generación de imágenes que puede crear avatares a partir de la foto de una persona recibieron opciones de avatar del sistema que los mostraba desnudos, aunque habían ingresado fotos apropiadas de ellos mismos.
- Los sesgos sistémicos aún deben abordarse. Estos sistemas se basan en cantidades masivas de datos que pueden incluir sesgos no deseados .
- Las normas y valores individuales de la empresa no se reflejan. Las empresas deberán adaptar la tecnología para incorporar su cultura y valores, un ejercicio que requiere experiencia técnica y poder de cómputo más allá de lo que algunas empresas pueden tener acceso.
- Las cuestiones de propiedad intelectual están sujetas a debate. Cuando un modelo generativo de IA presenta un nuevo diseño de producto o una idea basada en un aviso del usuario, ¿quién puede reclamarlo? ¿Qué sucede cuando plagia una fuente en función de sus datos de entrenamiento?
Las innovaciones que la IA generativa podría generar para empresas de todos los tamaños y niveles de competencia tecnológica son realmente emocionantes. Sin embargo, los ejecutivos querrán permanecer muy conscientes de los riesgos que existen en esta etapa inicial del desarrollo de la tecnología.
Desde BAI Innovation estamos desarrollando e implementando herramientas de comercio electrónico, marketing digital e inbound marketing para la empresas B2B y especialmente las industriales. Generamos y curamos contenido como el de este artículo para lograr que las empresas se conviertan en una referencia de su sector, se posicionen en los primeros puestos de los buscadores y logren atraer muchos nuevos potenciales clientes. Ponte en contacto con nosotros y te explicamos todas las posibilidades para aumentar tus ventas a través de estos canales.
Más información: digital@baiinnovation.com
Referencia: McKinsey
