La IA generativa ha llamado la atención recientemente por su novedad, sus aplicaciones únicas y su impacto potencial en el mundo empresarial.
Pero, como cualquier invento nuevo, existe cierta confusión sobre lo que realmente es y lo que puede hacer. Hablamos con Scott Varho, evangelista jefe de 3Pillar, quien argumenta que las empresas no deberían apresurarse a adoptar la IA generativa sin considerar sus necesidades y valor potencial.
BN: Todos hemos escuchado la palabra de moda, pero ¿qué es exactamente la IA generativa?
SV: IA generativa es una forma de inteligencia artificial que crea contenido nuevo neto, incluidos texto, imágenes o voz. Por ejemplo, ChatGPT, un modelo que interactúa de forma conversacional, es capaz de mantener un diálogo con los usuarios. Es capaz de responder preguntas de seguimiento, admitir errores, desafiar a los usuarios e identificar solicitudes inapropiadas.
Simplemente ingresando una frase rápida, la IA generativa como ChatGPT puede crear publicaciones de blog completas, poesía, letras de canciones, código, obras de arte y más. Antes de la creación de la IA generativa, la IA y el aprendizaje automático (ML) solo podían analizar o actuar sobre los datos existentes.
BN: ¿Qué beneficios puede ofrecer esto a las empresas?
SV: además de crear contenido nuevo, la IA generativa muestra potencial para:
Generación de datos: crear grandes cantidades de datos sintéticos o datos sobre datos, que pueden entrenar otros modelos de aprendizaje automático o probar nuevos productos y servicios. Síntesis de datos: explorar grandes conjuntos de datos para resaltar patrones potencialmente valiosos. Personalización: experiencias y/o contenido personalizados para los usuarios dentro de una experiencia de producto o un servicio habilitado digitalmente. Automatización: automatice las tareas repetitivas, como la entrada de datos o la anotación de imágenes, lo que puede ahorrar tiempo y dinero a las empresas.
Aunque la IA generativa podría tener un impacto significativo en el mundo de los negocios, es importante tener en cuenta que los beneficios específicos variarán según el negocio, la industria y cómo se aplique la tecnología. Una cosa que aprendí sobre la psicología de los humanos y los datos es que son reacios a tomar decisiones consecuentes basadas en datos que no están seguros de que sean precisos o que muestren la imagen completa. Este escepticismo natural (y saludable) aumenta cuando no entienden cómo se generaron los datos.
BN: ¿Cuáles son las consideraciones clave al considerar la adopción de la tecnología?
SV: Como cualquier invento nuevo y brillante, las empresas no deben apresurarse a adoptar la IA generativa sin considerar las verdaderas necesidades y el valor potencial de la empresa. Los nuevos inventos llaman la atención, pero la verdadera innovación es hacer o usar algo de una manera nueva que crea valor. Algo que ha existido durante mucho tiempo puede ser incluso más innovador (generar mayor valor) que algo novedoso. Por ejemplo, en lugar de hacer recomendaciones de productos con un invento como ML, crear un árbol de decisiones es una alternativa más rápida para generar recomendaciones de productos, y es más barato de mantener.
En pocas palabras, las empresas no pueden adoptar nuevos tecnología por el bien de la tecnología. Al considerar si usar o no IA generativa, las empresas deben considerar las necesidades de su mercado objetivo para encontrar el”por qué”detrás de la tecnología y probar la aplicación de una manera eficiente para comprender su potencial de valor real y sus limitaciones. El valor debe ser la estrella del norte en la creación de productos digitales que tengan un impacto comercial y avancen en la transformación digital.
BN: ¿Qué industrias probablemente se beneficiarán más de la IA generativa?
SV: Muchos campos podrían beneficiarse positivamente de la IA generativa porque puede crear rápidamente nuevos contenidos e ideas. Por ejemplo, las industrias creativas pueden utilizar la IA generativa como punto de partida para las obras de arte, la música y la literatura. El marketing y la publicidad pueden utilizar sus capacidades de generación de contenido para material publicitario y campañas. La IA generativa también podría ayudar a desarrollar nuevas ideas e hipótesis, útiles en los campos de investigación.
Con precaución, la IA generativa podría influir en el diseño y desarrollo de productos. Sin embargo, la verdadera innovación requiere la colaboración de los artesanos, quienes en última instancia tienen las habilidades para tomar decisiones comerciales altamente estratégicas. El buen juicio y los debates abiertos sobre las ventajas y desventajas son ingredientes clave para ofrecer valor del producto a corto y largo plazo, algo que la IA no es capaz de hacer en ninguna forma.
En última instancia, la IA generativa debería ayudar a los seres humanos y hacerlos más eficientes, no reemplazarlos por completo. Debe eliminar las tareas repetitivas y tediosas, pero no hacerse cargo del pensamiento crítico, las percepciones y la toma de decisiones. Sin embargo, antes de que haga algo, la IA debe ser cuidadosamente considerada y probada por su valor en contexto.
BN: ¿Qué tan lejos cree que estamos de una adopción generalizada?
SV: Esta es una pregunta de’bola de cristal’y está muy debatida. Si miramos otra tecnología que ha llegado, pero la adopción ha sido más lenta de lo esperado, podemos mirar los vehículos autónomos. La tecnología ya tiene varios años, pero el proceso de perfeccionamiento y los esfuerzos para asumir los aspectos legales y financieros necesarios (es decir, reclamaciones de seguros por accidentes potencialmente causados por un sistema autónomo) han llevado más tiempo. Veremos dos fuerzas jugar en la adopción: una prisa por reclamar algo de la exageración mientras continúa el trabajo real de entregar valor a los clientes.
He hablado con líderes de empresas que tienen’IA-powered los clientes de los productos están pagando activamente. Cuando se les preguntó cuánto obtienen de la parte de IA de esos productos, admitieron muy poco. La tecnología aún es incipiente, requiere mucho entrenamiento y solo hace lo que está diseñada para hacer. Aún así, ChatGPT ha demostrado que puede proporcionar una experiencia alternativa a la búsqueda de conocimiento en la web, que es una amenaza que Google se toma muy en serio.
Mientras tanto, el contenido generado por IA de cualquier tipo que se entrena en función de los materiales creados por humanos con derechos serán impugnados en lo que respecta a la atribución y las regalías. Dados estos factores, diría que veremos muchas afirmaciones sobre el uso de IA (aprovechando la exageración) mientras que la adopción real sigue siendo periférica o complementaria al núcleo de esos productos y servicios. Aquellos que se adelantan y averiguan cómo aplicar estas tecnologías para generar valor probablemente serán objetivos de adquisición para sus titulares de mercado más grandes.
Si tuviera que hacer una predicción, el movimiento hacia la adopción generalizada aún es de cinco a siete años de distancia. Una de las principales barreras para la adopción es el talento en los niveles de ejecución y ejecutivos de las organizaciones con una gran comprensión de los beneficios y limitaciones de la tecnología.
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