Casos de uso de IA generativa para la empresa

Las herramientas con IA generativa como ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude y Perplexity generan contenido que incluye texto (cualquier cosa, desde correos electrónicos hasta poesía), imágenes y vídeo. Estas herramientas también pueden codificar, analizar datos, intercambiar ideas, apoyar la comunicación en tiempo real, resolver problemas matemáticos complejos y mucho más. La IA generativa representa un avance significativo en el deep learning y el desarrollo de la IA, con algunos sugiriendo que se trata de un paso hacia el desarrollo de la "IA sólida".

Los ordenadores han dejado de ser meros dispositivos de cálculo numérico. Ahora son capaces de procesar el lenguaje natural (PLN), comprender el contexto y mostrar elementos de creatividad. 

Gracias a la IA generativa, las organizaciones pueden utilizar máquinas para: 

• Encontrar rápidamente conocimiento oculto en montañas de texto no estructurado, allanando el camino para una toma de decisiones más informada.
  
• Automatizar tareas tediosas y repetitivas
  
• Optimizar los flujos de trabajo con la creación de contenido personalizado, descripciones de productos personalizadas y textos listos para el mercado
  
• Diseñar contenido, campañas publicitarias e innovadores productos que mejoren las experiencias de tus clientes.

En el centro de la IA generativa hay enormes bases de datos y bibliotecas repletas de textos, imágenes, códigos y otros tipos de datos. Al igual que los estudiantes diligentes, estos modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) absorben información e identifican patrones, estructuras y relaciones entre puntos de datos. Aprenden la gramática de la poesía, las pinceladas artísticas y las melodías musicales.

La IA generativa utiliza algoritmos avanzados machine learning y redes neuronales para analizar estos patrones y construir modelos estadísticos. Imagine cada punto de datos como un orbe brillante colocado en un vasto panorama multidimensional. El modelo mapea meticulosamente estos orbes, calculando las alturas relativas, los valles, las pendientes suaves y los acantilados escarpados para crear un mapa de probabilidades, una guía para predecir dónde es más probable que caiga 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. A continuación, el modelo navega por este panorama y escoge de manera probabilística el siguiente elemento, el siguiente y el siguiente, guiado por los patrones que aprendió y el empujón de la sugerencia de los usuarios.

Cada output es único, pero está estadísticamente vinculado a los datos de los que aprendió el modelo. No se trata simplemente de copiar y pegar, sino de construir de forma creativa sobre una base de conocimientos alimentada por la probabilidad y la línea guía.

Aunque los modelos avanzados pueden gestionar diversos tipos de datos, algunos destacan en tareas específicas, como la generación de textos, el resumen de información o la creación de imágenes. Además, la calidad de los resultados depende en gran medida de los datos de entrenamiento, el ajuste de los parámetros del modelo y el prompt engineering, por lo que la obtención responsable de datos y la mitigación de sesgos son cruciales.

Imagine entrenar un modelo de IA generativa con un conjunto de datos compuesto únicamente por novelas románticas. El resultado será inutilizable si un usuario pide al modelo que escriba un artículo periodístico basado en hechos. Al incorporar fuentes de datos diversas y precisas, se pueden entrenar modelos de IA generativa para que sean más informativos y objetivos. 

La IA generativa es una herramienta poderosa, pero ¿cómo pueden las organizaciones aprovechar su poder de manera efectiva y asequible? La herramienta está acelerando el aumento de los costos computacionales. El coste medio de la computación está aumentando considerablemente, y el 70 % de los ejecutivos afirman que la IA generativa está desempeñando un papel clave en este aumento¹.

Por otro lado, la IA generativa puede estirar el presupuesto informático. El 73 % de los ejecutivos están de acuerdo en que la IA generativa puede hacer que su uso de los recursos informáticos sea más eficiente, y ya están poniendo en práctica esta teoría. Por ejemplo, el 67 % de las organizaciones están utilizando la IA generativa para acelerar el desarrollo de modelos, algoritmos y aplicaciones nuevos y más eficaces. Y el 65 % de las organizaciones están utilizando la IA generativa para reducir los recursos informáticos necesarios mediante la automatización de tareas¹.

No todas las aplicaciones de la IA generativa son iguales. Cada caso de uso tiene sus propios requisitos informáticos, de datos y de privacidad. Aun así, hay dos caminos que la mayoría de las empresas están recorriendo para desbloquear el tesoro de la IA generativa:

Herramientas listas para usar: la opción "IA para todos": plataformas como ChatGPT vienen preentrenadas en vastos conjuntos de datos, lo que permite a los usuarios aprovechar su destreza generativa sin reinventar la rueda. Las organizaciones pueden afinar estos modelos con datos específicos, orientándolos hacia resultados adaptados a necesidades empresariales concretas. Las interfaces intuitivas y las herramientas de integración los hacen accesibles incluso para personas sin conocimientos técnicos.

Estas opciones públicas ofrecen un control limitado, una menor personalización del comportamiento y los outputs del modelo y la posibilidad de sesgos heredados de los modelos preentrenados.

Modelos entrenados a medida: la mayoría de las organizaciones no pueden producir o dar soporte la inteligencia artificial sin una asociación sólida. Los innovadores que desean una IA personalizada pueden elegir un modelo fundacional de IA como GPT-4.5 o BERT de OpenAI y alimentarlo con sus datos. Esta formación personalizada esculpe el modelo en una IA generativa a medida perfectamente alineada con los objetivos empresariales. El proceso exige habilidades y recursos de alto nivel, pero los resultados son compatibles, personalizados y específicos para cada 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 su lanzamiento pueden ser la mejor opción. Los modelos entrenados a medida podrían ser más adecuados si la personalización, el control y la mitigación del sesgo son fundamentales.

El éxito en la aplicación de la IA generativa 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. Las consideraciones clave incluyen:

• Pila tecnológica: asegúrese de que su infraestructura tecnológica actual puede hacer frente a las exigencias de los modelos de IA y el procesamiento de datos.
  
  
• Búsqueda de modelos: elija un modelo de IA generativa adecuado a sus necesidades específicas.
  
  
• Trabajo en equipo: elija un equipo y proveedores con experiencia en IA, ciencia de datos y su sector. Este equipo interdisciplinario se asegurará de que su IA generativa sea un éxito.
  
  
• Datos: basura que entra, basura que sale. Los datos relevantes y de alta calidad son el combustible que impulsa el éxito de la IA generativa. Invierta en estrategias de higiene y recopilación de datos para que su motor funcione a la perfección.

El uso de la IA generativa se ha extendido rápidamente a varios sectores y departamentos de todo el mundo. Los departamentos de marketing y ventas actuaron con rapidez y ya están infundiendo la IA generativa en sus flujos de trabajo. La velocidad y la escala de la capacidad de la IA generativa para crear nuevos contenidos y activos útiles es imposible de dejar pasar para cualquier disciplina que dependa de la producción de grandes volúmenes de contenidos escritos o diseñados.  

Los desarrolladores de software utilizan la IA generativa para escribir, actualizar y mantener código, automatizar la depuración y ayudar con las pruebas de aplicaciones durante el desarrollo de aplicaciones. Las herramientas de codificación de IA también pueden encargarse de la corrección de errores y las pruebas, y proporcionar los distintos tipos de documentación que un codificador pueda necesitar. Esto incluye documentación técnica, manuales de usuario y otros materiales relevantes que acompañan al desarrollo de software.

El servicio de atención al cliente ha superado a otras funciones para convertirse en la prioridad número uno de la IA generativa de los CEO².Los chatbots y agentes virtuales con IA acceden y procesan grandes cantidades de información para responder con precisión a las consultas de clientes y agentes humanos. Pueden entablar conversaciones naturales, brindando soporte las 24 horas del día y dando respuestas conscientes del contexto. Estos asistentes avanzados mejoran la experiencia del usuario al tiempo que reducen la necesidad de intervención humana. La IA también se está utilizando para analizar el sentimiento del cliente y mejorar las interacciones de servicio. La IA generativa también redacta correos electrónicos de seguimiento, resume tickets de soporte y crea artículos de base de conocimientos para mejorar las opciones de autoservicio.

La tutoría, la generación de contenidos y la calificación automatizada con IA están ganando terreno. La IA ayuda a los educadores a desarrollar experiencias de aprendizaje personalizadas, resumir materiales de investigación y automatizar tareas administrativas. Sin embargo, persiste la preocupación por la protección de los datos, la desinformación y la integridad académica.

La IA analiza las tendencias del mercado, genera informes y automatiza las previsiones financieras para inversores y analistas. Los algoritmos de negociación con IA y las recomendaciones financieras personalizadas son cada vez más comunes.

Para respaldar la detección del fraude y la gestión de riesgos, la IA generativa puede escanear y resumir rápidamente grandes cantidades de datos para identificar patrones o anomalías, lo que ayuda a los suscriptores y ajustadores de reclamos a optimizar los resultados. Genera informes y conocimientos personalizados, agilizando la toma de decisiones. La IA generativa ayuda a prevenir ciberamenazas y transacciones fraudulentas, mejorando la seguridad y el cumplimiento en los servicios financieros.

Las imágenes y los vídeos generados por IA agilizan la creación de contenidos sin necesidad de actores ni equipos. Las organizaciones utilizan IA para la producción de vídeos y animaciones localizadas. Las herramientas de IA ahora pueden generar contenido de video de alta calidad, reduciendo los costos de producción y mejorando las posibilidades creativas. Los usuarios también utilizan generadores de imágenes como DALL para editar fotos personales y crear retratos empresariales de aspecto profesional para usar en Slack o LinkedIn.

La IA generativa está transformando las ciencias de la vida al ayudar en la documentación médica, el diagnóstico, la participación de los pacientes y el descubrimiento de fármacos. Las herramientas con IA resumen los historiales de los pacientes, los resultados y el historial médico, lo que permite a los médicos tomar decisiones más rápidas e informadas. La IA generativa se utiliza cada vez más en imágenes médicas, analizando radiografías, resonancias magnéticas y TAC para detectar fracturas y enfermedades. Para la creación de nuevos fármacos, la IA generativa está modelando estructuras moleculares, prediciendo la eficacia de nuevos compuestos y acelerando el desarrollo de tratamientos novedosos. Los asistentes virtuales con IA ayudan a los pacientes a responder a las preguntas relacionadas con la salud, programar citas y a recordar los medicamentos. La IA generativa también automatiza las tareas administrativas, como la transcripción de notas, el procesamiento de las reclamaciones de seguro y la facturación. Las regulaciones estrictas como la HIPAA, junto con las preocupaciones sobre la protección de datos, los prejuicios y la ética, siguen siendo un desafío importante.

La IA generativa agiliza la contratación, la incorporación y el desarrollo de los empleados. Resume los currículos, ayuda a los reclutadores a seleccionar candidatos y automatiza la programación de entrevistas. Durante la incorporación, personaliza los materiales de formación en función de los roles. Para el rendimiento, genera reseñas estructuradas y conocimiento sobre el desarrollo profesional. Los portales de IA conversacional pueden proporcionar feedback a los empleados e identificar áreas de mejora sin involucrar a la gerencia. La IA generativa también puede analizar las tendencias del personal y predecir el riesgo de rotación. 

Las soluciones de IA generativa se adoptan cada vez más para el procesamiento de reclamaciones, la detección del fraude y la evaluación. Las herramientas de IA analizan pólizas, automatizan la suscripción y mejoran las interacciones con los clientes, aunque el cumplimiento normativo sigue siendo una consideración clave.

La IA resume contratos, documentos legales y regulaciones, ayudando a los profesionales en la investigación y el seguimiento del cumplimiento. Las herramientas de IA ayudan a identificar riesgos, generar informes y agilizar los procesos de diligencia debida en entornos legales y regulatorios.

Los diseñadores de productos utilizan cada vez más la IA generativa para optimizar los conceptos de diseño a escala. Ayuda en la optimización estructural, lo que ayuda a garantizar productos resistentes y duraderos que utilizan un material mínimo, lo que reduce los costes y los precios. El diseño generativo tiene un mayor impacto cuando se integra en todo el ciclo de vida del desarrollo del producto, desde el concepto inicial hasta la fabricación y el aprovisionamiento. Además, los gestores de productos utilizan la IA generativa para consolidar los comentarios de los usuarios y poder mejorar los productos.

La IA automatiza la generación de tareas y subtareas, prevé los plazos y los recursos necesarios, resume los documentos esenciales y ayuda a predecir los riesgos. Permite a los gestores de proyectos centrarse en la estrategia de alto nivel en lugar de en la gestión empresarial diaria.

El 76 % de los CMO afirman que la IA generativa cambiará la manera en la que opera el marketing, y el 76 % también afirman que la incapacidad para adoptar rápidamente la IA generativa perjudicará significativamente su capacidad para seguir siendo competitivos³.La IA generativa permite un marketing hiperpersonalizado en todos los canales. Las instrucciones y las entradas bien desarrolladas permiten modelos de lenguaje de gran tamaño generen contenido creativo para correos electrónicos, blogs, publicaciones en redes sociales, páginas de productos y sitios web. Los generadores de lenguaje personalizados pueden entrenarse con el tono y la voz de la marca de una organización para que coincidan con precisión con el contenido anterior, y el contenido existente puede reinventarse y editarse. La IA generativa proporciona análisis y métricas profundas sobre el comportamiento de los clientes, puede dirigirse y segmentar públicos de forma dinámica e identificar clientes potenciales de alta calidad. 

El 89 % de los ejecutivos afirman que las inversiones clave en automatización incluirán capacidades de IA generativa, y el 19 % afirman que la IA generativa será de vital importancia para el futuro de la automatización de su cadena de suministro⁴.La IA generativa está transformando la gestión de la cadena de suministro, los flujos de trabajo y la eficiencia operativa en la industria automotriz y otros sectores al mejorar la logística, la gestión de inventario y la previsión de la demanda. El aumento de la visibilidad y la transparencia ayudan a las organizaciones a responder a los riesgos de inmediato en lugar de esperar a que los socios informen de los problemas. La integración de datos limpios y fiables procedentes de toda la cadena de suministro permite crear un LLM al que puedan acceder personas de todo el sector para obtener información precisa en tiempo real.

La IA crea conjuntos de datos sintéticos para entrenar modelos, probar productos y simular escenarios del mundo real. Esto reduce la dependencia de datos sensibles o costosos del mundo real, acelerando los ciclos de desarrollo y mejorando el rendimiento del modelo de IA.

Aunque el potencial de la IA generativa es impresionante para muchas organizaciones, navegar por este panorama requiere un acto de equilibrio entre el progreso y la prudencia.

• Proteger los datos confidenciales: utilice solo datos despersonalizados y no confidenciales para evitar exponer información vulnerable y cumplir con las regulaciones.
  
  
• Mantenerse informado/a: siga las noticias del sector para identificar herramientas fiables y evitar prácticas de IA poco éticas.
  
  
• Desarrollar una política de IA: cree directrices para el uso interno de la IA y las inversiones en herramientas de terceros, a partir de las plantillas disponibles.
  
  
• Invertir en la mejora de las competencias: es crucial invertir en programas de reciclaje y mejora de las cualificaciones, que permitan a los trabajadores desarrollar capacidades resistentes a la automatización.

El auge de la IA generativa parece haber despertado el interés por el conjunto más amplio de capacidades de la IA. Según una encuesta de McKinsey⁵, la adopción de IA en las Organizaciones de los encuestados osciló en torno al 50 por ciento durante seis años antes de saltar al 72 por ciento en 2024. En cuanto al valor de la IA generativa, esa misma encuesta reveló que las organizaciones suelen ver reducciones significativas de costes gracias al uso de la IA generativa en recursos humanos (RR. HH.). Los encuestados informan con mayor frecuencia de aumentos significativos de los ingresos (de más del cinco por ciento) en la cadena de suministro y la gestión de inventarios.

La IA generativa seguirá transformando las operaciones empresariales en diversos sectores, del mismo modo que el smartphone transformó la comunicación y la productividad de las empresas. Desde la automatización de tareas mundanas hasta el fomento de la creatividad en la creación de contenidos y más allá, el potencial de la IA generativa es vasto y variado.

A medida que estas herramientas se generalicen en el lugar de trabajo, traerán consigo inevitablemente cambios en las funciones laborales y harán necesarias nuevas competencias. Junto a estos avances, invariablemente aumenta el uso indebido de las capacidades generativas. Los expertos anticipan que el sesgo seguirá siendo un aspecto persistente de la mayoría de los modelos de IA generativa. A medida que los usuarios adquieren el poder de crear diversas formas de contenido, como imágenes, audio, texto y vídeo, se prevé que aumente la probabilidad de usos malintencionados. Este escenario pone de relieve la importancia de desarrollar mecanismos robustos para mitigar estos riesgos y garantizar un uso responsable de las tecnologías de IA generativa.

Navegar por las consideraciones éticas, maximizar la seguridad de datos y adaptarse a las buenas prácticas en evolución son primordiales. Las empresas que estén dispuestas a explorar todo el espectro de posibilidades que ofrece la IA generativa tienen a su alcance orientación y conocimientos. Más información sobre cómo aprovechar el poder de la IA generativa para su negocio explorando el portfolio de productos de IA de IBM watsonx.