¿Recuerdas lo bien que te sentiste cuando sostuviste por primera vez un teléfono inteligente en tu mano? El diseño compacto y la interactividad táctil parecían un salto hacia el futuro. En poco tiempo, los teléfonos inteligentes se convirtieron en una forma de vida para las organizaciones de todo el mundo debido a todo lo que ofrecen para la productividad y la comunicación empresarial. IA generativa (inteligencia artificial) promete un salto similar en productividad y la aparición de nuevos modos de trabajar y crear.

Herramientas como Midjourney y ChatGPT están ganando atención por sus capacidades para generar imágenes realistas, videos y textos sofisticados y similares a los humanos, ampliando los límites del potencial creativo de la IA. La IA generativa representa un avance significativo en deep learning y el desarrollo de la IA, y algunos sugieren que es un paso hacia el desarrollo "IA fuerte.” Esta evolución demuestra que las computadoras han ido más allá de meros dispositivos de cálculo numérico. Ahora son capaces de procesar el lenguaje natural (PNL), captar el contexto y exhibir elementos de creatividad.

Por ejemplo, las organizaciones pueden utilizar la IA generativa para: 

• Convierta rápidamente montañas de texto no estructurado en resúmenes de documentos específicos y utilizables, allanando el camino para una toma de decisiones más informada.
• Automatiza tareas tediosas y repetitivas.
• Optimice los flujos de trabajo con creación de contenido personalizado, descripciones de productos personalizadas y textos listos para el mercado.
• Diseñe contenido, campañas publicitarias y productos innovadores que generen mejores experiencias para los clientes.

Desmitificando la IA generativa

En el corazón de la IA generativa se encuentran enormes bases de datos de textos, imágenes, códigos y otros tipos de datos. Estos datos se introducen en modelos generacionales, y hay algunos para elegir, cada uno desarrollado para sobresalir en una tarea específica. Las redes generativas adversarias (GAN) o codificadores automáticos variacionales (VAE) se utilizan para imágenes, vídeos, modelos 3D y música. Se utilizan modelos autorregresivos o modelos de lenguaje grande (LLM) para texto y lenguaje.

Como estudiantes diligentes, estos modelos generativos absorben información e identifican patrones, estructuras y relaciones entre puntos de datos, así es como aprenden la gramática de la poesía, las pinceladas artísticas y las melodías musicales.

La IA generativa utiliza tecnologías avanzadas máquina de aprendizaje algoritmos y técnicas para analizar patrones y construir modelos estadísticos. Imagine cada punto de datos como una esfera brillante colocada en un vasto paisaje multidimensional. El modelo mapea meticulosamente estos orbes, calculando las alturas relativas, los valles, las pendientes suaves y los acantilados irregulares para crear un mapa de probabilidad, una guía para predecir dónde es más probable que aterrice el siguiente orbe (es decir, el contenido generado).

Ahora, cuando el usuario proporciona un mensaje (una palabra, un boceto, un fragmento musical o una línea de código), el mensaje actúa como un faro, atrayendo el modelo hacia una región específica en ese mapa de probabilidad; Luego, el modelo navega por este panorama, eligiendo probabilísticamente el siguiente elemento, el siguiente y el siguiente, guiado por los patrones que aprendió y el empujón del mensaje de los usuarios.

Cada resultado es único pero está estadísticamente vinculado a los datos de los que aprendió el modelo. No se trata sólo de copiar y pegar; se trata de construir creativamente sobre una base de conocimiento impulsada por la probabilidad y el mensaje guía. Si bien los modelos avanzados pueden manejar diversos tipos de datos, algunos destacan en tareas específicas, como generación de texto, resumen de información o creación de imágenes.

La calidad de los resultados depende en gran medida del entrenamiento de datos, el ajuste de los parámetros del modelo y la ingeniería rápida, por lo que el abastecimiento responsable de datos y la mitigación de sesgos son cruciales. Imagine entrenar un modelo de IA generativa en un conjunto de datos de novelas románticas únicamente. El resultado será inutilizable si un usuario solicita al modelo que escriba un artículo de noticias fáctico.

Aprovechar el valor de la IA generativa

La IA generativa es una herramienta potente, pero ¿cómo aprovechan las organizaciones este poder? Hay dos caminos que la mayoría de las empresas están recorriendo para darse cuenta del valor de la IA generativa:

Herramientas listas para lanzar:

La opción "IA para todos": plataformas como ChatGPT y Synthesia.io vienen preentrenadas en vastos conjuntos de datos, lo que permite a los usuarios aprovechar sus capacidades generativas sin crear ni entrenar modelos desde cero. Las organizaciones pueden ajustar estos modelos con datos específicos, empujándolos hacia resultados adaptados a necesidades comerciales particulares. Las interfaces fáciles de usar y las herramientas de integración las hacen accesibles incluso para personas sin conocimientos técnicos.

Estas opciones públicas ofrecen un control limitado, una menor personalización del comportamiento y los resultados del modelo y el potencial de sesgo heredado de los modelos previamente entrenados.

Modelos entrenados a medida:

La mayoría de las organizaciones no pueden producir ni respaldar la IA sin una asociación sólida. Los innovadores que quieran una IA personalizada pueden elegir un "modelo básico" como GPT-3 o BERT de OpenAI y alimentarlo con sus datos. Esta capacitación personalizada esculpe el modelo en una IA generativa personalizada, perfectamente alineada con los objetivos comerciales. El proceso exige habilidades y recursos de alto nivel, pero es más probable que los resultados cumplan con las normas, se adapten a la medida y sean específicos del negocio.

La mejor opción para una organización empresarial depende de sus necesidades, recursos y capacidades técnicas específicas. Si la velocidad, la asequibilidad y la facilidad de uso son prioridades, las herramientas listas para lanzar podrían ser la mejor opción. Los modelos entrenados a medida podrían mejorar si la personalización, el control y la mitigación de sesgos son fundamentales.

Adopte un enfoque basado en casos de uso para la IA generativa

La clave del éxito radica en adoptar un enfoque basado en casos de uso, centrándose en los problemas de su empresa y en cómo la IA generativa puede resolverlos.

Consideraciones clave:

• Pila de tecnología: asegúrese de que su infraestructura tecnológica existente pueda manejar las demandas de los modelos de IA y el procesamiento de datos.
• Emparejamiento de modelos: elija un modelo de IA generativa adecuado para sus necesidades específicas.
• Trabajo en equipo: reúna un equipo con experiencia en IA, ciencia de datos y su industria. Este equipo interdisciplinario ayudará a garantizar que su IA generativa sea un éxito.
• Datos: Los datos relevantes y de alta calidad son el combustible que impulsa el éxito de la IA generativa. Invierta en estrategias de recopilación e higiene de datos para mantener su motor funcionando sin problemas. Basura dentro basura fuera.

Casos de uso de IA generativa

El entusiasmo por esta nueva tecnología se ha extendido rápidamente a diversas industrias y departamentos. Muchos líderes de marketing y ventas actuaron rápidamente y ya están incorporando IA generativa en sus flujos de trabajo. La velocidad y la escala de la capacidad de la IA generativa para crear contenido nuevo y activos útiles son difíciles de pasar por alto para cualquier disciplina que dependa de la producción de grandes volúmenes de contenido escrito o diseñado. La atención médica, los seguros y la educación son más vacilantes debido a los esfuerzos legales y de cumplimiento que deben cumplir, y a la falta de conocimiento, transparencia y regulación en la IA generativa.

• Codigo de GENERACION: Los desarrolladores y programadores de software utilizan IA generativa para escribir código. Los desarrolladores experimentados se apoyan en la IA generativa para avanzar en tareas de codificación complejas de manera más eficiente. La IA generativa se utiliza para actualizar y mantener automáticamente el código en diferentes plataformas. También juega un papel importante en la identificación y corrección de errores en el código y en la automatización de las pruebas del código; ayudando a garantizar que el código funcione según lo previsto y cumpla con los estándares de calidad sin requerir pruebas manuales exhaustivas. La IA generativa resulta muy útil para crear rápidamente varios tipos de documentación requerida por los codificadores. Esto incluye documentación técnica, manuales de usuario y otros materiales relevantes que acompañan al desarrollo de software.

• Desarrollo de productos: Los diseñadores de productos utilizan cada vez más la IA generativa para optimizar conceptos de diseño a gran escala. Esta tecnología permite una evaluación rápida y ajustes automáticos, agilizando significativamente el proceso de diseño. Ayuda en la optimización estructural, lo que garantiza que los productos sean fuertes, duraderos y utilicen un mínimo de material, lo que lleva a reducciones considerables de costos. Para tener el mayor impacto, el diseño generativo debe integrarse a lo largo del ciclo de desarrollo del producto, desde el concepto inicial hasta la fabricación y la adquisición. Además, los gerentes de producto están empleando IA generativa para sintetizar los comentarios de los usuarios, lo que permite mejoras en los productos que están directamente influenciadas por las necesidades y preferencias de los usuarios.

• Ventas y marketing: La IA generativa está ayudando a las campañas de marketing al permitir una comunicación hiperpersonalizada con clientes potenciales y existentes a través de una variedad de canales, incluidos el correo electrónico, las redes sociales y los SMS. Esta tecnología no sólo agiliza la ejecución de campañas, sino que también mejora la capacidad de ampliar la creación de contenido sin sacrificar la calidad. En el ámbito de las ventas, la IA generativa aumenta el rendimiento del equipo al proporcionar análisis profundos e información sobre el comportamiento del cliente. Los departamentos de marketing están aprovechando esta tecnología para examinar datos, comprender los patrones de comportamiento del consumidor y crear contenido que realmente conecte con su audiencia, lo que a menudo implica sugerir noticias o mejores prácticas que se alineen con los intereses de la audiencia. La IA generativa desempeña un papel crucial a la hora de dirigirse y segmentar audiencias de forma dinámica e identificar clientes potenciales de alta calidad, lo que mejora significativamente la eficacia de las estrategias de marketing y los esfuerzos de divulgación. Además, las indicaciones y entradas bien desarrolladas dirigen modelos generativos para generar contenido creativo para correos electrónicos, blogs, publicaciones en redes sociales y sitios web. El contenido existente se puede reinventar y editar utilizando herramientas de inteligencia artificial. Las organizaciones también pueden crear generadores de lenguaje de IA generativos personalizados entrenados en el tono y la voz de su marca para que coincidan con el contenido de la marca anterior con mayor precisión. 

• Gestión y operaciones de proyectos.: Las herramientas de IA generativa pueden ayudar a los gerentes de proyectos con la automatización dentro de sus plataformas. Los beneficios incluyen la generación automática de tareas y subtareas, aprovechando los datos históricos del proyecto para pronosticar cronogramas y requisitos, tomar notas y predecir riesgos. La IA generativa permite a los gerentes de proyectos buscar y crear resúmenes instantáneos de documentos comerciales esenciales. Este caso de uso ahorra tiempo y permite a los usuarios centrarse en una estrategia de nivel superior en lugar de en la gestión empresarial diaria.

• Diseño gráfico y vídeo.: Con su capacidad para crear imágenes realistas y optimizar la animación, la IA generativa será la herramienta ideal para crear videos sin necesidad de actores, equipos de video o experiencia en edición. Los generadores de videos con IA pueden crear videos instantáneamente en cualquier idioma que necesiten para servir a cada región. Pasará un tiempo antes de que los videos generativos creados por IA puedan reemplazar efectivamente a los actores y directores humanos, pero las organizaciones ya están experimentando con la tecnología. Los usuarios también utilizan generadores de imágenes para editar fotografías personales y crear fotografías de negocios de aspecto profesional para uso comercial en Slack o LinkedIn.

• Gestión empresarial y de empleados.: En el servicio al cliente, la IA generativa se puede utilizar en todo el centro de llamadas. Puede facilitar el acceso y la búsqueda de la documentación necesaria, poniendo la información para la resolución de casos al alcance de los agentes de soporte. Las herramientas generativas impulsadas por IA pueden mejorar significativamente las interacciones entre empleados y gerentes. Pueden estructurar evaluaciones de desempeño, ofreciendo a gerentes y empleados un marco más transparente para la retroalimentación y el crecimiento. Además, generativo AI conversacional Los portales pueden proporcionar a los empleados comentarios e identificar áreas de mejora sin involucrar a la gerencia.

• Atención al cliente y servicio al cliente: Si bien los chatbots todavía se utilizan ampliamente, las organizaciones han comenzado a fusionar tecnologías para cambiar la forma en que funcionan. Los avances en la IA generativa ayudan a la creación de chatbots más innovadores que pueden entablar conversaciones fluidas de forma natural, lo que les permite comprender el contexto y los matices de forma similar a como lo haría un representante humano. Los chatbots generativos impulsados ​​por IA pueden acceder y procesar grandes cantidades de información para responder con precisión las consultas de clientes y agentes; A diferencia de los agentes humanos, los chatbots de IA pueden manejar las consultas de los clientes las 24 horas del día para brindar una experiencia de usuario perfecta, de día o de noche. El cambio de los chatbots tradicionales a compañeros generativos impulsados ​​por IA aún se encuentra en sus primeras etapas, pero el potencial es innegable. A medida que la tecnología evoluciona, podemos esperar interacciones de IA aún más sofisticadas y atractivas, desdibujando la línea entre la asistencia virtual y la humana.

• Detección de fraude y gestión de riesgos: La IA generativa puede escanear y resumir rápidamente grandes cantidades de datos para identificar patrones o anomalías. Los aseguradores y ajustadores de reclamaciones pueden utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa para examinar pólizas y reclamaciones y optimizar los resultados de los clientes. La IA generativa puede generar informes y resúmenes personalizados adaptados a necesidades específicas y proporcionar información relevante directamente a los aseguradores, ajustadores y administradores de riesgos, ahorrando tiempo y simplificando la toma de decisiones. Sin embargo, el juicio y la supervisión humanos siguen siendo necesarios para tomar decisiones finales y garantizar resultados justos.

• Generación de datos sintéticos para entrenamiento y pruebas.: Las empresas pueden aprovechar la IA para generar datos sintéticos para entrenar modelos de IA, probar nuevos productos y simular escenarios del mundo real. Esto puede reducir la dependencia de datos reales, que pueden ser confidenciales y deben permanecer privados o provenir de una fuente de datos externa costosa. Al no estar sujetos a las limitaciones de recopilar y preparar datos del mundo real, los ciclos de desarrollo se pueden acelerar. Con conjuntos de datos sintéticos fácilmente disponibles, las empresas pueden iterar rápidamente en modelos de IA, probar nuevas funciones y llevar soluciones al mercado más rápidamente.

A continuación se presentan conclusiones clave para la implementación ética de los casos de uso de IA generativa de su organización:

• Proteja los datos confidenciales: utilice únicamente datos despersonalizados y no confidenciales para evitar exponer información vulnerable y cumplir con las regulaciones.
• Manténgase informado: siga las noticias de la industria para identificar herramientas confiables y evitar prácticas de IA poco éticas.
• Desarrollar una política de IA: crear directrices para el uso interno de la IA y las inversiones en herramientas de terceros, a partir de las plantillas disponibles.
• Invertir en mejora de habilidades: La inversión en programas de recapacitación y mejora de habilidades es crucial, ya que permite a los trabajadores desarrollar habilidades resistentes a la automatización.

Las mejores prácticas están evolucionando rápidamente. Si bien el potencial de la IA generativa es apasionante para muchas organizaciones, navegar por este panorama requiere un acto de equilibrio entre progreso y prudencia.

Futuro de la IA generativa

Según McKinsey,¹ Es probable que la IA generativa no supere a los humanos en ningún momento de esta década. Sin embargo, es posible que veamos un salto significativo en las capacidades de IA generativa para 2040. McKinsey espera que la IA alcance un nivel en el que pueda competir con el 25% de los mejores trabajadores humanos en una amplia gama de tareas. Es decir, la IA escribirá contenido creativo de alta calidad, resolverá problemas científicos complejos o tomará decisiones comerciales perspicaces a la par de profesionales capacitados. Los trabajos que históricamente han sido a prueba de automatización se verán aún más afectados por la IA generativa. Los profesionales de la educación, el derecho, la tecnología y las artes probablemente verán que la IA generativa llega a su profesión antes. 

Panelistas en un simposio del MIT² sobre herramientas de IA exploró varias vías de investigación futuras en IA generativa. Un área de interés importante es la integración de sistemas de percepción en la IA. Este enfoque permitiría a la IA imitar sentidos humanos como el tacto y el olfato, yendo más allá del enfoque convencional en el lenguaje y las imágenes. También se debatió el potencial de los modelos generativos de IA para superar las capacidades humanas, particularmente en el contexto del reconocimiento emocional. Estos modelos avanzados podrían utilizar señales electromagnéticas para interpretar los cambios en la respiración y el ritmo cardíaco de una persona, ofreciendo una comprensión más profunda de su estado emocional.

Los expertos anticipan que el sesgo seguirá siendo un aspecto persistente de la mayoría de los modelos de IA generativa. Se espera que este desafío dé lugar a nuevos mercados centrados en conjuntos de datos éticos. Además, es probable que se desarrolle un escenario dinámico, caracterizado por una competencia continua entre empresas y creadores de contenidos que utilizan herramientas generativas.

A medida que estas herramientas se generalicen en el lugar de trabajo, inevitablemente traerán cambios en las funciones laborales y necesitarán nuevas habilidades. Junto a estos avances viene invariablemente un mayor uso indebido de las capacidades generativas. A medida que los usuarios adquieran el poder de crear diversas formas de contenido, incluidas imágenes, audio, texto y vídeo, se prevé que aumentará la probabilidad de uso indebido malicioso. Este escenario subraya la importancia de desarrollar mecanismos sólidos para mitigar dichos riesgos y garantizar el uso responsable de las tecnologías de IA generativa.

La IA generativa seguirá transformando las operaciones empresariales en diversas industrias, de forma muy parecida a como el teléfono inteligente transformó la comunicación y la productividad empresarial. Desde la automatización de tareas mundanas hasta el fomento de la creatividad en la creación de contenidos y más, el potencial de la IA generativa es vasto y variado.

Sin embargo, es primordial abordar las consideraciones éticas, maximizar la seguridad de los datos y adaptarse a las mejores prácticas en evolución. Para las empresas que están listas para explorar todo el espectro de posibilidades que ofrece la IA generativa, la orientación y los conocimientos están a solo un clic de distancia. Obtenga más información sobre cómo aprovechar el poder de la IA generativa para su negocio explorando IBM Watsonx, la plataforma de datos e inteligencia artificial creada para empresas.

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Notas a pie de página:

1https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts

2https://news.mit.edu/2023/what-does-future-hold-generative-ai-1129