Casos de uso de IA generativa para la empresa
13 febrero de 2024
Tiempo de lectura: 3 minutos

¿Recuerda lo bien que se sintió la primera vez que tuvo un teléfono inteligente en la mano? Su diseño compacto y su interactividad táctil parecían un salto hacia el futuro. En poco tiempo, los smartphones se convirtieron en un modo de vida para las organizaciones de todo el mundo por todo lo que ofrecen para la productividad y la comunicación empresarial. La IA generativa (inteligencia artificial) promete un salto similar en la productividad y la aparición de nuevas formas de trabajar y crear.

Herramientas como Midjourney y ChatGPT están llamando la atención por su capacidad para generar imágenes realistas, vídeos y textos sofisticados de aspecto humano, ampliando los límites del potencial creativo de la IA. La IA generativa representa un avance significativo en el deep learning y el desarrollo de la IA, y algunos sugieren que es un paso hacia el desarrollo de la "IA sólida". Esta evolución demuestra que los ordenadores han ido más allá de los meros dispositivos numéricos. Ahora son capaces de procesar el lenguaje natural (PLN), comprender el contexto y mostrar elementos de creatividad.

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

  • Transformar rápidamente montones de texto no estructurado en resúmenes de documentos específicos y útiles, 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 y productos innovadores que mejoren las experiencias de los clientes.
Desmitificando la IA generativa

En el corazón de la IA generativa se encuentran bases de datos masivas de textos, imágenes, códigos y otros tipos de datos. Estos datos se utilizan en modelos generacionales y hay algunos entre los que elegir, cada uno desarrollado para sobresalir en una tarea específica. Las redes generativas adversarias (GAN) o los autocodificadores variacionales (VAE) se utilizan para imágenes, vídeos, modelos 3D y música, mientras que para el texto y la lengua se utilizan modelos autorregresivos o modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).

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

La IA generativa utiliza algoritmos y técnicas avanzados de machine learning para analizar patrones y construir modelos estadísticos. Imagine cada punto de datos como un orbe brillante colocado en un vasto panorama multidimensional. El modelo cartografía 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 manejar diversos tipos de datos, algunos destacan en tareas específicas, como la generación de textos, el resumen de información o la creación de imágenes.

La calidad de los outputs 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 generativo de inteligencia artificial 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.

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 comprender el valor de la IA generativa:

Herramientas listas para usar:

 

La opción "IA para todos": plataformas como ChatGPT y Synthesia.io vienen preentrenadas en enormes conjuntos de datos, lo que permite a los usuarios aprovechar sus capacidades generativas sin crear ni entrenar modelos desde cero. Las organizaciones pueden afinar estos modelos con datos específicos, orientándolos hacia outputs 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 respaldar la IA sin una asociación sólida. Los innovadores que deseen una IA personalizada pueden elegir un "modelo fundacional" como GPT-3 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 es más probable que los resultados sean conformes, personalizados y 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 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.

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

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

Consideraciones clave:

  • 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: forme un equipo con experiencia en IA, ciencia de datos y su sector. 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 higiene y recopilación de datos para que su motor funcione a la perfección. Basura que entra, basura que sale.
Casos de uso de la IA generativa

El entusiasmo por esta nueva tecnología se ha extendido rápidamente por diversos sectores y departamentos. Muchos responsables de marketing y ventas actuaron con rapidez y ya están infundiendo 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 difícil de dejar pasar para cualquier disciplina que dependa de la producción de grandes volúmenes de contenidos escritos o diseñados. La sanidad, los seguros y la educación son más reticentes debido a los esfuerzos legales y de conformidad a los que deben adherirse, y a la falta de conocimiento, transparencia y regulación de la IA generativa.

  • Generación de código: los desarrolladores y programadores de software utilizan la IA generativa para escribir código. Los desarrolladores experimentados recurren a la IA generativa para avanzar en tareas de codificación complejas de manera más eficiente. La IA generativa se emplea para actualizar y mantener automáticamente el código en distintas plataformas. También desempeña un papel importante en la identificación y corrección de errores en el código y en la automatización de las pruebas de código, ya que ayuda a garantizar que el código funciona según lo previsto y cumple las normas de calidad sin necesidad de realizar pruebas manuales exhaustivas. La IA generativa resulta muy útil para crear rápidamente diversos 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, lo que agiliza considerablemente el proceso de diseño. Ayuda a la optimización estructural, lo que garantiza que los productos sean resistentes, duraderos y utilicen el mínimo material, lo que conlleva una reducción considerable de los costes. Para tener el mayor impacto, el diseño generativo debe integrarse en todo el ciclo de desarrollo del producto, desde el concepto inicial hasta la fabricación y la adquisición. Además, los gestores de productos están empleando IA generativa para sintetizar los comentarios de los usuarios, lo que permite introducir mejoras en los productos directamente influidas 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 solo agiliza la ejecución de campañas, sino que también mejora la capacidad de escalar la creación de contenidos sin sacrificar la calidad. En el ámbito de las ventas, la IA generativa impulsa el rendimiento del equipo al proporcionar análisis profundos y conocimientos sobre el comportamiento de los clientes. Los departamentos de marketing están aprovechando esta tecnología para examinar los datos, comprender los patrones de comportamiento de los consumidores y crear contenidos que realmente conecten con su audiencia, lo que a menudo implica sugerir noticias o buenas prácticas que se alineen con los intereses del público. La IA generativa desempeña un papel crucial en la orientación y segmentación dinámica de los públicos y en la identificación de 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 los modelos generativos para generar contenido creativo para correos electrónicos, blogs, publicaciones en redes sociales y sitios web. Los contenidos existentes pueden reinventarse y editarse con herramientas de IA. Las organizaciones también pueden crear generadores de lenguaje de IA generativa personalizados entrenados en el tono y la voz de su marca para que coincidan con mayor precisión con el contenido anterior de la marca. 
  • Gestión de proyectos y operaciones: las herramientas de IA generativa pueden ayudar a los gestores de proyectos con la automatización dentro de sus plataformas. Entre sus beneficios se incluyen la generación automática de tareas y subtareas, el aprovechamiento de los datos históricos del proyecto para prever plazos y requisitos, la toma de notas y la predicción de riesgos. La IA generativa permite a los gestores de proyectos buscar y crear resúmenes instantáneos de documentos empresariales esenciales. Este caso de uso ahorra tiempo y permite a los usuarios centrarse en la estrategia de alto nivel en lugar de en la gestión empresarial diaria.
  • Diseño gráfico y vídeo: Gracias a su capacidad para crear imágenes realistas y agilizar la animación, la IA generativa se convertirá en la herramienta de referencia para crear vídeos sin necesidad de actores, equipos de vídeo ni experiencia en edición. Los generadores de vídeo de IA pueden crear al instante vídeos en los idiomas que necesiten para servir a cada región. Pasará un tiempo antes de que los vídeos creados por IA generativa puedan sustituir eficazmente a los actores y directores humanos, pero las organizaciones ya están experimentando con esta tecnología. Los usuarios también utilizan generadores de imágenes para editar fotos personales y crear retratos profesionales de aspecto profesional para uso empresarial en Slack o LinkedIn.
  • Gestión empresarial y de empleados: en la atención al cliente, la IA generativa se puede utilizar en todo el call center. Puede facilitar el acceso y la búsqueda de la documentación necesaria, poniendo al alcance de los agentes de asistencia la información necesaria para resolver los casos. Las herramientas con IA generativa pueden mejorar significativamente las interacciones entre empleados y directivos. Pueden estructurar las revisiones del rendimiento, ofreciendo a directivos y empleados un marco más transparente para recibir comentarios y crecer. Además, los portales de IA conversacional generativa pueden proporcionar a los empleados comentarios e identificar áreas de mejora sin involucrar a la dirección.
  • Atención y servicio de atención al cliente: aunque los chatbots siguen utilizándose ampliamente, las organizaciones han empezado a fusionar tecnologías para cambiar el funcionamiento de los chatbots. Los avances de la IA generativa contribuyen 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 con IA generativa pueden acceder a grandes cantidades de información y procesarla para responder con precisión a las consultas de clientes y agentes; a diferencia de los agentes humanos, los chatbots de IA pueden gestionar las consultas de los clientes las 24 horas del día para ofrecer una experiencia de usuario fluida, de día o de noche. El cambio de los chatbots tradicionales a los compañeros impulsados por IA generativa 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, difuminando los límites entre la asistencia virtual y la humana.
  • Detección del fraude y gestión de riesgos: la IA generativa puede escanear y resumir rápidamente grandes cantidades de datos para identificar patrones o anomalías. Los suscriptores y peritos de siniestros pueden utilizar herramientas de IA generativa para analizar pólizas y siniestros con el fin de optimizar los resultados para los clientes. La IA generativa es capaz de generar informes y resúmenes personalizados adaptados a necesidades específicas y proporcionar información relevante directamente a suscriptores, peritos y gestores de riesgos, ahorrando tiempo y simplificando la toma de decisiones. No obstante, el juicio y la supervisión humanos siguen siendo necesarios para tomar las decisiones finales y garantizar unos 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 los datos reales, que pueden ser sensibles y deben permanecer privados o proceder de una costosa fuente de datos externa. Al no estar ya sujetos a las limitaciones de la recopilación y preparación de datos del mundo real, los ciclos de desarrollo pueden acelerarse. Con conjuntos de datos sintéticos fácilmente disponibles, las empresas pueden iterar rápidamente sobre modelos de IA, probar nuevas características y llevar soluciones al mercado con mayor rapidez.

Estos son los puntos clave para la implementación ética de los casos de uso de IA generativa de su organización:

  • 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.

Las buenas prácticas evolucionan rápidamente. Aunque el potencial de la IA generativa es apasionante para muchas organizaciones, navegar por este panorama requiere un acto de equilibrio entre progreso y prudencia.

El futuro de la IA generativa

Según McKinsey, es improbable que la IA generativa supere a los humanos en ningún momento de esta década. Sin embargo, es posible que en 2040 veamos un salto significativo en las capacidades de la IA generativa. 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 contenidos creativos de alta calidad, resolverá problemas científicos complejos o tomará decisiones empresariales perspicaces al mismo nivel que los profesionales cualificados. Los empleos que históricamente han sido a prueba de automatización se verán aún más afectados por la IA generativa. Es probable que los profesionales de la educación, el derecho, la tecnología y las artes vean cómo la IA generativa llega antes a su profesión. 

Los panelistas de un simposio del MIT2 sobre herramientas de IA exploraron diversas vías de investigación futura en IA generativa. Un área de interés importante es la integración de los sistemas perceptivos en la IA. Este enfoque permitiría a la IA imitar los sentidos humanos como el tacto y el olfato, yendo más allá del enfoque convencional en el lenguaje y las imágenes. También se habló del potencial de los modelos generativos de IA para superar las capacidades humanas, sobre todo 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 las empresas y los creadores de contenido que utilizan herramientas generativas.

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. 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 subraya la importancia de desarrollar mecanismos sólidos para mitigar tales riesgos y garantizar el uso responsable de las tecnologías de IA generativa.

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.

Sin embargo, es fundamental tener en cuenta las consideraciones éticas, maximizar la seguridad de los datos y adaptarse a la evolución de las buenas prácticas. Las empresas que estén dispuestas a explorar todo el espectro de posibilidades que ofrece la IA generativa tienen a su alcance orientación y conocimientos. Obtenga más información sobre cómo aprovechar el poder de la IA generativa para su negocio explorando IBM watsonx, la plataforma de IA y datos creada para empresas.

 
Autor
Tim Mucci IBM Staff Writer