Casos de uso de IA generativa que toda empresa debería considerar

El término “IA generativa” (Gen AI) se refiere a un tipo de inteligencia artificial que es capaz de crear contenidos a un nivel comparable al de los humanos.

Para lograr esto, las soluciones Gen AI aprenden a identificar patrones, estructuras y características en la gran cantidad de datos en los que han sido entrenadas. Luego, los algoritmos utilizan este conocimiento para reproducir los mismos parámetros en el contenido recién generado.

Los modelos de lenguajes grandes (LLM, por sus siglas en inglés) como ChatGPT de OpenAI son uno de los principales ejemplos de IA generativa. Pero la magia de la tecnología se extiende mucho más allá de la generación de texto.

Plataformas como Synthesia.io, Runway y Wondershare Filmora ayudan a crear y mejorar contenido de video. Las herramientas avanzadas de diseño gráfico, como DALL·E 2 y AI Image Generator de Canva, ya están compitiendo con los diseñadores humanos. Además, ahora es posible crear música libre de derechos utilizando herramientas como Ecrett Music, Soundraw y MusicLM. Estas herramientas le permiten componer música basada en indicaciones de texto o temas y estados de ánimo específicos.

Fuera del ámbito de la creación de contenido, los casos de uso de IA generativa potentes abarcan la automatización de tareas de soporte y servicio al cliente, la personalización de la experiencia del cliente, la mejora de las capacidades analíticas de las empresas, el modelado de escenarios complejos y más.

Si está pensando en asociarse con una empresa de desarrollo de IA generativa para probar uno o varios de estos casos de uso de Gen AI, lo ayudaremos a comprender un poco mejor el potencial transformador de la tecnología.

Casos de uso de IA generativa en empresas

En los últimos meses, los analistas de innovación de ITRex han escrito varias publicaciones de blog para educar a nuestros clientes sobre la IA generativa y sus casos de uso en los negocios.

Actualmente, nuestra serie de artículos Gen AI cubre los siguientes temas:

• Una comparación de la inteligencia artificial tradicional y generativa
• Un resumen de las aplicaciones de IA generativa en la atención sanitaria, el comercio minorista y la gestión de la cadena de suministro

Por lo tanto, en este artículo no profundizaremos en casos de uso específicos de la industria para la inteligencia artificial generativa. En lugar de ello, le diremos qué procesos y tareas esta tecnología de vanguardia puede aumentar o automatizar por completo.

Otro comentario importante.

Al explorar casos de uso de IA generativa para su negocio, normalmente tiene dos vías principales:

• El primero es aprovechar productos disponibles comercialmente como ChatGPT, Synthesia.io u otros, que pueden ajustarse utilizando sus conjuntos de datos específicos para satisfacer sus requisitos comerciales únicos. Estas plataformas proporcionan interfaces fáciles de usar y herramientas de integración, lo que hace que el proceso de adaptación sea relativamente sencillo incluso para aquellos sin una amplia experiencia en IA.
• La segunda opción implica seleccionar un modelo fundamental de IA apropiado, como GPT-3, BERT o sus sucesores, y entrenarlo con sus datos. Este enfoque ofrece un mayor grado de personalización y control sobre el comportamiento y los resultados de la IA, pero requiere una inversión más sustancial en términos de experiencia técnica, recursos y tiempo.

También existe una tercera opción: construir modelos de IA generativa desde cero. No recomendaríamos seguir este camino a menos que sea una startup unicornio respaldada por Microsoft, Google y Tesla, y tenga los recursos informáticos y la experiencia técnica para alimentar 300 mil millones de palabras a su sistema (esa es la cantidad de datos de texto que supuestamente se necesitaron para entrenar ChatGPT). El costo de desarrollar soluciones de IA totalmente personalizadas también puede ser abrumador.

Sin más preámbulos, investiguemos las aplicaciones de IA generativa en los negocios.

Los 5 principales casos de uso de IA generativa

1. Atención al cliente automatizada que mantiene un toque humano

Uno de los casos de uso de IA generativa inmediata gira en torno a brindar respuestas instantáneas a las consultas de los clientes recibidas a través de chat en vivo, llamadas telefónicas y correos electrónicos.

Además de automatizar completamente el servicio al cliente, las empresas pueden aprovechar la IA generativa para aumentar el trabajo de los especialistas humanos. Los asistentes inteligentes asumen con confianza tareas como la búsqueda de información, el resumen de llamadas y el análisis de transcripciones de llamadas. Esto permite a los gerentes de atención al cliente identificar problemas comunes que enfrentan sus clientes, resaltar áreas problemáticas donde falta servicio al cliente y utilizar los comentarios para perfeccionar sus productos y servicios.

Las aplicaciones de IA generativa en el servicio al cliente también incluyen la hiperpersonalización. Al analizar patrones sutiles en las grabaciones de llamadas, como la elección de palabras, la velocidad del habla y el tono de voz, Gen AI puede ayudar a las organizaciones a ajustar las comunicaciones y crear ofertas personalizadas para mejorar la participación y la lealtad del cliente.

Pero, ¿cuál es un ejemplo de IA generativa en el servicio al cliente?

Expedia Group, una empresa de tecnología de viajes detrás de algunas de las principales plataformas de reserva de vuelos y vacaciones del mundo, como Hotels.com y Vrbo.com, integró ChatGPT en la aplicación de Expedia.

En lugar de buscar vuelos y alojamiento en el sitio web de Expedia, los usuarios ahora pueden pedirle consejos de viaje al asistente personal con tecnología de inteligencia artificial de la misma manera que consultarían a un agente de viajes. ChatGPT puede ofrecer recomendaciones sobre destinos de viaje, hoteles y transporte. Luego, los usuarios pueden marcar las ubicaciones sugeridas en la aplicación y verificar su disponibilidad en las fechas seleccionadas.

Para aprovechar la automatización del servicio al cliente impulsada por Gen AI, Expedia ha capacitado la tecnología de OpenAI para identificar y comprender la asombrosa cantidad de 1,26 billones de variables, incluidos rangos de fechas, ubicación del hotel, tipo de habitación y requisitos de precios. El asistente inteligente también utiliza los datos de vuelos de Expedia para comparar precios en una fecha específica con tendencias históricas de precios y realizar un seguimiento de las fluctuaciones. Esta información permite a los viajeros determinar el momento óptimo para reservar y ganar recompensas.

Por lo tanto, el uso de soluciones de inteligencia artificial generativa para la atención al cliente puede ayudar a su empresa a reducir los tiempos de espera, mejorar la satisfacción y reducir los costos de atención al cliente. Según el informe Una nueva era de IA generativa para todos de Accenture, el potencial de la tecnología para la automatización y el aumento de tareas es particularmente alto en los sectores de banca, seguros, mercados de capitales y energía y servicios públicos. En general, la adopción de IA conversacional y generativa para el servicio al cliente permitirá a las empresas reducir los gastos asociados hasta en un 30%.

2. Marketing de contenidos que produce resultados tangibles

Hasta ahora, los departamentos de marketing han sido los principales beneficiarios de la inteligencia artificial generativa. Desde aumentar el poder predictivo de los motores de recomendación hasta aprovechar la colocación inteligente de anuncios, no hay tarea de marketing digital que la Generación AI no pueda mejorar.

Sin embargo, la mayor parte de las aplicaciones de IA generativa gira en torno a la creación de contenidos.

Gen AI crea contenido contextualmente relevante y coherente sobre cualquier tema determinado en cuestión de segundos. En comparación, los escritores experimentados dedican entre 2 y 6 horas a pulir una publicación de blog de 1000 palabras.

No sorprende que el 25% de todo el contenido digital ya sea producido por Gen AI.

Las marcas con visión de futuro utilizan herramientas de inteligencia artificial generativa para escribir y editar anuncios de redes sociales, publicaciones de blogs, descripciones de productos, artículos para la creación de enlaces, correos electrónicos de ventas y textos para presentaciones. En algunos casos, incluso despiden a redactores internos para reducir los costos de marketing de contenidos.

Sin embargo, hay un problema (o, mejor dicho, varios problemas).

Los modelos de lenguaje grandes tienden a alucinar y presentan información falsa o fabricada en respuesta a las preguntas de los usuarios. Este inconveniente se debe al hecho de que los LLM están capacitados con cantidades rápidas de datos que pueden estar incompletos o erróneos.

Además, las soluciones de IA generativa como ChatGPT no pueden acceder a Internet todavía, lo que les impide encontrar estadísticas, citas y otra información para contenido de mayor valor.

La falta de conectividad en tiempo real también limita las aplicaciones de IA generativa en la optimización de motores de búsqueda (SEO) a simplemente sugerir ideas de palabras clave y temas de contenido, a pesar de la disponibilidad de complementos especializados de ChatGPT SEO, como SEO Core AI y Bramework.

Entonces, ¿existen ejemplos exitosos de IA generativa en el marketing de contenidos?

Aquí en ITRex, hemos estado utilizando herramientas impulsadas por Gen AI para la creación de contenido durante casi un año. Hemos probado la tecnología en varias tareas, desde editar descripciones de vacantes para el equipo de recursos humanos hasta escribir artículos sobre tecnología.

Al explorar casos de uso de IA generativa en marketing de contenidos, hemos hecho que nuestros redactores sean al menos un 30 % más productivos, lo que significa que ahora pueden dedicar más tiempo a la investigación de competidores y clientes y a las interacciones con expertos en la materia.

Las mejoras se notan en varias tareas, que incluyen:

• Investigación inicial . Las herramientas de Gen AI ayudan a los escritores a comprender temas tecnológicos complejos, como la recopilación automatizada de datos o el uso del aprendizaje automático en bioinformática, y guían futuras investigaciones.
• Redacción de contenidos . La copia producida por Gen AI podría servir como borrador inicial de artículos y partes de los mismos. Nuestro equipo de contenido enriquece dichos borradores con datos estadísticos, referencias a artículos de investigación acreditados, aportes de expertos técnicos y estudios de casos relevantes.
• Edición de contenidos . Una de las aplicaciones clave de IA generativa incluye ejecutar contenido escrito por humanos a través de algoritmos inteligentes para detectar errores gramaticales e inconsistencias de estilo, dividir oraciones demasiado largas en otras más pequeñas e incluso editar artículos al estilo de publicaciones populares en línea.

Su empresa podría llevar el experimento un paso más allá.

Al capacitar herramientas disponibles comercialmente o volver a capacitar a los LLM básicos con sus datos, puede crear contenido altamente personalizado y efectivo que se clasifica bien en los motores de búsqueda, atrae tráfico relevante a su sitio web y convierte a los visitantes del sitio web en clientes potenciales.

3. Automatización de procesos de negocio que aporta valor

El panorama de la automatización de procesos de negocio (BPA) ha estado dominado durante mucho tiempo por las soluciones de procesos robóticos (RPA) y de automatización de procesos inteligentes (IPA). Para saber cómo se comparan estas tecnologías, consulte nuestro artículo BPA, RPA y IPA.

En comparación con las herramientas BPA basadas en reglas o incluso con IA, las aplicaciones de IA generativa son más amplias y complejas. Su poder transformador proviene de la capacidad de la Generación AI para comprender el lenguaje natural.

Dado que las tareas basadas en el lenguaje representan el 25 % de todas las actividades laborales, los casos de uso de IA generativa en los negocios abarcan varios procesos y flujos de trabajo, que incluyen:

• Realizar actividades de gestión, como priorizar tareas en aplicaciones de gestión de proyectos, programar reuniones y organizar correos electrónicos.
• Buscar información precisa en toda su infraestructura de TI y resumir el contenido a través de una interfaz conversacional
• Creación automática de documentos e informes estándar o personalizados
• Ingresar información a los sistemas tecnológicos.

La ventaja clave de Gen AI es su capacidad para aprender continuamente de nuevos datos y perfeccionar sus capacidades. Si bien las soluciones IPA basadas en aprendizaje profundo también hacen eso, están expuestas a menos datos de capacitación desde el principio y, por lo tanto, tienen menos potencial para la toma de decisiones.

Según McKinsey, el uso estratégico de IA generativa y otras tecnologías puede automatizar hasta el 70% de las tareas que consumen el tiempo de sus empleados. Esto puede conducir a un aumento notable de la productividad, con una tasa de mejora anual del 3,3%.

4. Análisis de datos accesible para cualquiera

El equipo de ITRex lleva mucho tiempo abogando por la democratización de los datos, es decir, hacer que la información y los análisis de datos sean accesibles para todos los individuos dentro de las organizaciones, independientemente de su experiencia técnica.

Hemos estado creando soluciones de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio y herramientas de análisis aumentadas basadas en IA para las empresas minoristas, sanitarias, de medios y de entretenimiento más grandes del mundo.

Gracias a una integración de aplicaciones empresariales (EAI) realizada correctamente, una gestión de datos experta, análisis de IA y un diseño de interfaz de usuario eficaz, hemos ayudado a nuestros clientes a mejorar las operaciones de mantenimiento y gestión de activos, identificar áreas para reducir costos y aumentar la productividad.

Al aprovechar los casos de uso de IA generativa, nuestros clientes pueden llevar el concepto aún más lejos, mejorando los sistemas de autoservicio de análisis de BI y IA aumentados de varias maneras:

• Toma de decisiones estratégicas . Si bien las herramientas de BI ayudan a comprender datos comerciales complejos, las aplicaciones generativas de IA en el análisis de datos incluyen el desarrollo de estrategias potenciales, pronóstico de tendencias y generación automática de informes.
• Mayor nivel de automatización . Mientras que la BI de autoservicio simplifica y automatiza el análisis de datos para los usuarios finales, la IA generativa puede automatizar la generación de conocimientos, predicciones y contenido basados ​​en sus datos operativos. Luego se puede acceder a estos conocimientos a través de interfaces conversacionales o convertirlos en gráficos utilizando las indicaciones adecuadas.
• Análisis proactivo . La BI de autoservicio suele ser reactiva, lo que significa que sus empleados necesitan consultar datos para obtener información. La IA generativa puede ser proactiva y ofrecer soluciones a problemas del mundo real sin consultas explícitas.
• Modelado de escenarios . La IA generativa puede ayudar a los usuarios a tomar decisiones complejas simulando posibles resultados o generando propuestas basadas en datos.

Estudios recientes indican que el 32% de las organizaciones ya han aprovechado casos de uso de IA generativa relacionados con el análisis. De los encuestados, el 34% de los encuestados ha logrado beneficios sustanciales, incluido un aumento de la competitividad (52%) y una mayor funcionalidad o rendimiento de sus productos (45%).

La IA de generación también puede reducir potencialmente el costo del análisis de datos, ya que su empresa no tendrá que entrenar un modelo de IA desde cero. Sin embargo, para aprovechar todos los beneficios del análisis generativo asistido por IA, aún necesitará obtener y formatear sus datos para el entrenamiento del modelo. Consulte nuestra guía de preparación de datos para mejorar sus conocimientos en este campo.

5. Incorporación de empleados y educación que fomente la innovación

Existen numerosos desafíos de implementación de IA que socavan la capacidad de las organizaciones para innovar. Estos incluyen obstáculos tecnológicos que se manifiestan tardíamente en el proceso de desarrollo, fallas en la escala de las pruebas de concepto (PoC) de IA y problemas éticos que rodean la adopción de la IA.

Son las implicaciones éticas y morales de la inteligencia artificial las que causan resistencia al cambio; es decir, la barrera clave para la transformación digital según el 49% de los ejecutivos de empresas.

Con tantos casos de uso prometedores para la IA generativa, es natural que su personal tenga miedo de ser reemplazado por algoritmos inteligentes y altamente productivos. Además, los empleados pueden dudar en abandonar las herramientas tecnológicas en las que han confiado durante años, independientemente de lo útiles e intuitivas que sean.

¿Cómo abordan este problema los pioneros de la Generación IA?

La respuesta está en la educación e incorporación efectiva de los empleados.

Recientemente, Asana entrevistó a más de 300 profesionales de marketing para conocer cómo sus empresas integran la IA en los procesos comerciales. ¡Resulta que solo el 15% de las organizaciones ofrecen educación formal en IA y programas de gestión del aprendizaje para empleados de marketing! Sin embargo, el 55% de los participantes cuyos empleadores ofrecen dichos programas confían en que alcanzarán sus objetivos de implementación de IA en 12 meses, en comparación con solo el 23% de los especialistas que no tienen acceso a capacitación en IA.

La educación de los empleados constituye un caso de uso de IA generativa perfecto.

Desde la creación de rutas de aprendizaje personalizadas para sus trabajadores hasta el desarrollo automático de materiales de capacitación, cuestionarios y otro contenido educativo, Gen AI puede acelerar el trabajo de su equipo de aprendizaje y desarrollo (L&D) al tiempo que mejora los resultados del aprendizaje.

La tecnología también puede agilizar el proceso de contratación de nuevos candidatos al ayudar a sus equipos de recursos humanos con la selección de CV y ​​preparar preguntas de entrevistas de trabajo basadas en los perfiles de los solicitantes.

Estos casos de uso de IA generativa son sólo la punta del iceberg.

No todas las empresas están convencidas de Gen AI por el momento, y todavía queda mucho por descubrir, tanto en el aspecto técnico como comercial.

Es por eso que sólo el 33% de los ejecutivos de TI consideran actualmente la IA generativa como la principal prioridad para su organización, aunque el 86% de los encuestados espera que la tecnología desempeñe un papel importante en sus organizaciones en el futuro.

Si su empresa está buscando investigar potentes aplicaciones de IA generativa, desarrollar una hoja de ruta de implementación de IA generativa a prueba de fallas y personalizar o crear soluciones de IA generativa, ¡ITRex está aquí para ayudarlo! ¡Contáctenos para analizar los casos de uso de IA generativa que mejor se adaptan a sus necesidades comerciales únicas!

Publicado originalmente en https://itrexgroup.com el 31 de octubre de 2023.