Casos de uso de la IA generativa para la empresa

Las herramientas impulsadas por 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 video. Estas herramientas también pueden codificar, analizar datos, intercambiar ideas, admitir la comunicación en tiempo real, resolver problemas matemáticos complejos y más. La IA generativa representa un avance significativo en el aprendizaje profundo y el desarrollo de la IA, con algunos sugiriendo que es un movimiento hacia el desarrollo de una “IA sólida.”

Las computadoras se han movido más allá de meros dispositivos de cálculo numérico. Ahora son capaces de procesamiento de lenguaje natural (PLN), captar el contexto y exhibir elementos creativos. 

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

• Encuentre rápidamente insights ocultos dentro de 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 adaptadas y textos listos para el mercado
  
• Diseñar contenido, campañas publicitarias y productos innovadores que creen mejores experiencias para los clientes.

En el corazón de la IA generativa se encuentran bases de datos masivas y vastas bibliotecas de textos, imágenes, códigos y otros tipos de datos. Al igual que estudiantes diligentes, estos grandes modelos de lenguaje (LLM) absorben información e identifican patrones, estructuras y relaciones entre puntos de datos. Aprenden la gramática de la poesía, pinceladas artísticas y melodías musicales.

La IA generativa utiliza algoritmos avanzados de machine learning y redes neuronales para analizar estos patrones y construir modelos estadísticos. Imagine cada punto de datos como una esfera brillante colocada en un vasto escenario multidimensional. El modelo mapea meticulosamente estas esferas, 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 la siguiente esfera (es decir, el contenido generado).

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

Cada salida es única pero estadísticamente está atada a los datos de los que el modelo aprendió. No se trata solo de copiar y pegar; es construir creativamente sobre una base de conocimiento alimentada por la probabilidad y la indicación guía.

Si bien los modelos avanzados pueden manejar diversos tipos de datos, algunos sobresalen en tareas específicas, como la generación de texto, la síntesis de información o la creación de imágenes. Además, la calidad de las salidas depende en gran medida de los datos utilizados para el entrenamiento, 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 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 aumento.¹

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 tareas.¹

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 lanzar: la opción "IA para todos": plataformas como ChatGPT vienen preentrenadas con vastos conjuntos de datos, lo que permite a los usuarios aprovechar su destreza generativa sin reinventar la rueda. Las organizaciones pueden ajustar estos modelos con datos específicos, empujándolos hacia resultados adaptados a las necesidades comerciales específicas. 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, menos personalización del comportamiento y las salidas del modelo, así como suponen la posibilidad de sesgo heredado 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 específicas, recursos y capacidades técnicas. 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 mejorar 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 pueda manejar las exigencias 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 : elija un equipo y proveedores con experiencia en IA, ciencia de datos y su industria. Este equipo interdisciplinario garantizará que tu IA generativa sea un éxito.
  
  
• Datos: entrada de basura, salida de basura. 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 mantener su motor funcionando sin problemas.

El uso de la IA generativa se ha extendido rápidamente a diversas industrias y departamentos de todo el mundo. El marketing y las ventas actuaron rápidamente 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 recursos útiles son imposibles de dejar pasar en cualquier disciplina que dependa de la producción de grandes volúmenes de contenido escrito o diseñado.  

Los desarrolladores de software emplean 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 programación de IA también pueden encargarse de los arreglos y las pruebas, y proporcionar los distintos tipos de documentación que un codificador pueda necesitar. por ejemplo, documentación técnica, manuales de usuario y otros materiales relevantes que conlleva el 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 directores ejecutivos (CEO).² Los chatbots y agentes virtuales impulsados por 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.

Las tutorías impulsadas por IA, la generación de contenido y la calificación automatizada 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, persisten las preocupaciones en torno a la privacidad de 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 impulsados por IA y las recomendaciones financieras personalizadas son cada vez más comunes.

Para apoyar la detección de fraudes y la gestión de riesgos, la IA generativa puede escanear y resumir rápidamente grandes cantidades de datos para identificar patrones o anomalías, ayudando a los suscriptores y peritos de siniestros a optimizar los resultados. Genera reportes e insights a medida, agilizando la toma de decisiones. La IA generativa ayuda a prevenir las ciberamenazas y las transacciones fraudulentas, mejorando la seguridad y el cumplimiento de la normativa en los servicios financieros.

Las imágenes y videos generados por IA simplifican la creación de contenido sin necesidad de actores ni equipamiento. Las organizaciones utilizan IA para la producción y animación de videos localizados. Las herramientas de IA ahora pueden generar contenido de video de alta calidad, lo que reduce los costos de producción y mejora las posibilidades creativas. Los usuarios también utilizan generadores de imágenes como DALL para editar fotos personales y crear retratos de apariencia profesional para usar en Slack o LinkedIn.

La IA generativa está transformando las ciencias de la vida al ayudar con la documentación médica, el diagnóstico, la participación del paciente y el descubrimiento de fármacos. Las herramientas impulsadas por IA resumen los historiales de los pacientes, los resultados de laboratorio y los registros médicos, lo que permite a los médicos tomar decisiones más rápidas e informadas. La IA generativa se emplea cada vez más en imágenes médicas, analizando radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas 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 nuevos tratamientos. Los asistentes virtuales impulsados por IA ayudan a los pacientes respondiendo preguntas relacionadas con el estado, programando citas y proporcionando recordatorios de medicamentos. La IA generativa también está automatizando tareas administrativas como la transcripción de notas, el procesamiento de reclamaciones de seguros y la facturación. Las regulaciones estrictas como la HIPAA, junto con las preocupaciones sobre la privacidad de datos, el sesgo y la ética, siguen siendo desafíos importantes.

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 comentarios estructurados e insights 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 de la fuerza laboral y predecir el riesgo de rotación. 

Las soluciones de IA generativa se adoptan cada vez más para el procesamiento de reclamaciones, la detección de fraudes y la evaluación de riesgos. Las herramientas de IA analizan políticas, 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 monitoreo del cumplimiento. Las herramientas de IA ayudan a identificar riesgos, generar reportes y agilizar los procesos de diligencia debida en entornos legales y regulatorios.

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. 

La IA automatiza la generación de tareas y subtareas, pronostica cronogramas y requerimientos de Recursos, resume documentos esenciales y ayuda con la predicción de riesgos. Permite que los gerentes de proyecto se centren en la estrategia de nivel superior en lugar de la administración diaria del negocio.

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 competitivos.³ 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 analytics y métricas profundas sobre el comportamiento de los clientes, puede dirigirse y segmentar audiencias 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 suministro.⁴ 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 el pronóstico 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.

• Proteja los datos confidenciales: utilice únicamente datos despersonalizados y no confidenciales para evitar exponer información vulnerable, y cumpla con la normativa.
  
  
• Manténgase informado: siga las noticias de la industria para identificar herramientas confiables y evitar prácticas de IA poco éticas.
  
  
• Desarrolle 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.
  
  
• Invierta en ampliar habilidades: la inversión en programas para aprender nuevas competencias y mejorarlas es crucial, ya que permite que los trabajadores desarrollen habilidades para tareas que no se pueden automatizar.

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 continuará transformando las operaciones empresariales en diversas industrias, al igual que el teléfono inteligente transformó la comunicación empresarial y la productividad. Desde la automatización de tareas mundanas hasta el fomento de la creatividad en la creación de contenido 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, inevitablemente traerán cambios en los roles laborales y se requerirán nuevas habilidades. Estos acontecimientos invariablemente conllevan un mayor uso indebido de las capacidades generativas. Los expertos prevén que el sesgo seguirá siendo un aspecto persistente de la mayoría de los modelos de IA generativa. A medida que los usuarios obtienen el poder de crear diversas formas de contenido, incluidas imágenes, audio, texto y video, se prevé que aumente la probabilidad de uso indebido malicioso. Este escenario subraya la importancia de desarrollar mecanismos robustos para mitigar tales riesgos y garantizar el uso responsable de las tecnologías de IA generativa.

Es fundamental abordar las consideraciones éticas, maximizar la seguridad de los datos y adaptar a las mejores prácticas en constante evolución. Para las empresas listas para explorar todo el espectro de posibilidades que ofrece la IA generativa, la orientación y los insights están a solo un clic de distancia. Aprenda más sobre cómo aprovechar el poder de la IA generativa para su negocio explorando la cartera de productos de IA de IBM watsonx.