Comentario Los grandes modelos de lenguaje evolucionarán desde chatbots de IA que generan contenido sintético en su pantalla hasta agentes virtuales capaces de realizar acciones en su computadora.

En lugar de responder preguntas o crear pegatinas animadas, la IA pronto podrá seguir instrucciones y ayudarle a ejecutar tareas. Una nueva ola de nuevas empresas de agentes de IA está creando productos que pueden automatizar el trabajo.

Algunos, como Lindy, están creando asistentes personales de próxima generación que el director ejecutivo, Flo Crivello, imagina que realizarán todas las tediosas tareas administrativas que consumen el tiempo de las personas. “La gente siempre está preocupada de que los robots estén robando puestos de trabajo. Creo que son personas las que han estado robando los puestos de trabajo de los robots”, afirmó. dijo durante una presentación en la Cumbre de Ingenieros de IA en San Francisco en octubre.

En el futuro, en lugar de tener que consultar su calendario y enviar mensajes a alguien para acordar una fecha y hora para una reunión, por ejemplo, los agentes de Lindy pueden conectarse a su calendario y aplicaciones de correo electrónico para encontrar automáticamente un horario libre. y escribir y enviar el correo electrónico pidiéndoles que se reúnan. Idealmente, incluso agregaría un enlace de Zoom o direcciones de Google Maps a un lugar también.

Los usuarios se comunicarían con el chatbot de Lindy describiéndole una tarea que debe realizar. Detrás de escena, el sistema LLM enrutaría las instrucciones al software que invoca la API relevante necesaria para ejecutar una acción particular. Crivello nos dijo que Lindy puede conectarse a una variedad de API que admiten sistemas de archivos como Google Drive, plataformas de ventas y marketing como HubSpot, así como sitios como LinkedIn.

Otras startups como Adept se centran en enseñar a los agentes a realizar movimientos del teclado y el mouse. Entrena sus modelos en elementos visuales de interfaces de usuario o navegadores web para que los agentes puedan reconocer cosas como cuadros de texto o botones de búsqueda. Al entrenarlo con videos que graban las pantallas de las personas mientras realizan tareas en un software específico, puede aprender qué se debe escribir exactamente y dónde debe hacer clic para hacer algo como copiar y pegar información en una hoja de cálculo de Excel.

In demos, la empresa ha mostrado a su agente extrayendo datos de las facturas para rellenar automáticamente formularios para archivar gastos, por ejemplo. “Nuestra estrella polar es que estamos tratando de crear un compañero de equipo de IA para cada trabajador del conocimiento. Estamos trabajando en el primer paso en este momento, que es preguntarle a Adept cómo hacer cualquier cosa tediosa que ya haya hecho antes”, dijo el CEO David Luan. El registro.

El software de Adept acepta imágenes y texto como entrada y devuelve texto y acciones como salida. Sin embargo, lo complicado es hacerlo fiable. Los agentes deben estar afinados en el tipo correcto de datos que les enseñen la forma de realizar una tarea específica de manera más consistente. Trabajar para automatizar las acciones del teclado y el mouse es más difícil que conectar los LLM a las API.

Según Crivello, cada método tiene ventajas y desventajas. "Las API son más confiables, pero no te permiten hacer todo lo que deseas", dijo. No se puede acceder a todo el software a través de una API, por lo que a veces es mejor que los agentes aprendan a interactuar directamente con las interfaces gráficas de usuario. “La ventaja de la interfaz de usuario es que puedes hacer de todo, pero es mucho más difícil automatizar el formato; es mucho más frágil”, añadió.

Cooperando con sus colegas de IA

La idea de un copiloto de IA que trabaje junto a los humanos ya se está generalizando. Microsoft ha empaquetado varias herramientas de Office 365 con tecnología de inteligencia artificial en una sola suscripción, nombrándola Copiloto para Microsoft 365, mientras que Google ofrece capacidades similares en sus aplicaciones Workspace con Dúo IA.

Con el tiempo, estas herramientas serán más capaces y se integrarán con varios tipos de software para hacer más que analizar informes y redactar correos electrónicos.

Los investigadores y analistas están empezando a pronosticar el impacto que tendrán los compañeros de trabajo de IA en la fuerza laboral y la economía. Los empleadores se sienten atraídos por la promesa de que la IA hará que sus empleados sean más productivos, lo que significa que podrán alcanzar metas y objetivos más rápidamente.

Tareas tediosas

Un informe de diciembre de Forrester visto por Él reg predice que en el corto plazo, dentro de uno a tres años, los asistentes autónomos en el lugar de trabajo (AWA) podrán automatizar tareas sencillas que un humano no necesita más de unos minutos para realizar.

“Son fáciles de implementar y ofrecen retornos de productividad verificables, pero no aprenden, no tienen contexto y siguen patrones predeterminados. Un robot desatendido podría realizar una actualización de dirección que solía hacer un humano, pero poco ha cambiado en el patrón de trabajo”, dice el informe. 

La primera generación de agentes no afectará mucho lo que los trabajadores del conocimiento hacen en sus trabajos, pero comenzarán a cambiar la forma en que realizan algunas tareas. Parte del trabajo pesado y sencillo se transferirá a las máquinas, según Craig Le Clair, coautor del informe y analista principal de Forrester.

"A corto plazo, los AWA abordan la automatización simple, como funciones de contabilidad y nómina o autoservicio al cliente", nos dijo. “Una distinción clave entre los AWA en el corto plazo y los del futuro es este enfoque en una tarea tediosa, repetible y de bajo valor, que puede realizarse mediante software y resulta en poco valor residual o cambio de proceso. Principalmente minimiza los costos al extraer horas humanas peor remuneradas”.

La próxima generación de robots de trabajo, que se espera llegue en los próximos cuatro a ocho años, será más inteligente y capaz de realizar tareas más complejas que implican múltiples pasos, como configurar canales de ventas, generar clientes potenciales y convertir clientes. En entornos más técnicos, podrían comenzar a impulsar código para procesar números y realizar análisis de datos, según el informe. En el futuro, estos agentes comenzarán a utilizar otras herramientas de inteligencia artificial para ayudarlos a completar tareas.

"Los AWA posteriores alteran drásticamente la relación entre los humanos y la automatización y nos brindan nuevas formas de trabajar", dijo Le Clair. “Los AWA brindan funciones de nivel superior como toma de decisiones, agilidad física y conversación. La automatización adquiere características más parecidas a las humanas y pueden comprender un objetivo, no quedarse estancados y completar una tarea laboral. En este sentido se convierten en compañeros de trabajo plenos. La AWA puede consultar [la IA generativa], por ejemplo, para manejar la variación del flujo de trabajo, consultar a un humano o un sistema si es necesario y simular rasgos humanos más avanzados que presentan formas completamente nuevas de hacer las cosas”.

Los LLM comerciales más populares ya están comenzando a adoptar algunas de estas capacidades iniciales. Los usuarios ahora pueden usar el bot Claude de Anthropic en Google Sheets, mientras que OpenAI introdujo la idea de conectar GPT a API para enseñar a los chatbots personalizados a realizar tareas.

"Al igual que los complementos, las acciones permiten a los GPT integrar datos externos o interactuar con el mundo real", OpenAI dice. “Conecte GPT a bases de datos, conéctelos a correos electrónicos o conviértalos en su asistente de compras. Por ejemplo, podría integrar una base de datos de listados de viajes, conectar la bandeja de entrada de correo electrónico de un usuario o facilitar pedidos de comercio electrónico”.

Anthropic introdujo el concepto de "uso de herramientas" cuando anunció que su último LLM, claudio 2.1, también podría conectarse a aplicaciones y API simples para hacer cosas como consultar una calculadora para hacer aritmética.

"Por demanda popular, también agregamos el uso de herramientas, una nueva característica beta que permite a Claude integrarse con los procesos, productos y API existentes de los usuarios", dijo la compañía. explica la. “Claude ahora puede organizar funciones o API definidas por el desarrollador, buscar en fuentes web y recuperar información de bases de conocimiento privadas. Los usuarios pueden definir un conjunto de herramientas para que Claude las utilice y especificar una solicitud. Luego, el modelo decidirá qué herramienta se requiere para lograr la tarea y ejecutará una acción en su nombre”.

¿Trabajaremos menos o más?

La IA puede aumentar la productividad, pero la tecnología no será lo suficientemente buena para ocupar la mayoría de los empleos en el corto plazo. Luan de Adept cree que esto significará que los trabajadores podrán concentrarse en cosas que requieren más inteligencia y habilidades interpersonales.

“Creo que dedicaremos más tiempo a trabajar en tareas de razonamiento superiores que estos modelos no pueden realizar. Cosas que requieren un juicio humano real y un punto de contacto en persona, como pasar más tiempo con los clientes”, dijo.

Le Clair estuvo de acuerdo y dijo que los agentes tendrán un impacto en las industrias de manera diferente. Las enfermeras practicantes pueden asumir más responsabilidades de atención con la ayuda de la IA para apoyar las decisiones, dijo, mientras que los asistentes legales asumirán más relaciones con los clientes y asesoramiento con la ayuda de agentes que hayan aprobado el examen de la barra y brinden servicios legales a un costo menor que un abogado autorizado. .

A medida que la IA siga mejorando, destruirá algunos puestos de trabajo y creará otros nuevos en el futuro.

“Desafortunadamente, el número total de empleos intermedios disminuirá y muchos se trasladarán a segmentos de trabajadores de servicios de primera línea, donde la agilidad humana todavía es un bien escaso”, nos dijo Le Clair. "La élite digital se verá perjudicada por los AWA que realizan investigaciones, programación y algunas tareas creativas, y tendrá que depender de sus habilidades humanas y sus redes para mantener sus estilos de vida".

Algunos creen que significará que los humanos podrán trabajar menos y dedicarse a sus pasatiempos e intereses, mientras que los más pesimistas calculan que los trabajadores ayudados por el software simplemente se verán obligados a producir más.

Le Clair está en el primer campamento. “Esto resultará en la transferencia de más trabajo a los AWA y reducirá los niveles generales de empleo. En cinco años veremos una semana laboral de cuatro días, con poblaciones crecientes de estilos de vida laborales alternativos no tradicionales”, dijo.

Ojalá tenga razón y los humanos podamos ser un poco más libres. A lo largo de la historia, los avances tecnológicos que impulsaron las revoluciones industriales han cambiado la naturaleza del trabajo, pero nunca lo han eliminado por completo. ®

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• Fuente: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/12/27/ai_chatbot_evolution/