Comprender los pros y los contras de la IA generativa

Seamos justos: la inteligencia artificial generativa (IA) ya no es sólo una palabra de moda. Es un punto de inflexión que los ejecutivos y empresarios no pueden pasar por alto. No ha pasado ni un año desde el lanzamiento de muchas herramientas famosas de Gen AI, pero los entornos de trabajo ya han experimentado un cambio sustancial.

En agosto de 2023, McKinsey realizó una encuesta a ejecutivos de empresas para conocer su opinión sobre la Generación de IA. Los resultados mostraron que un tercio de las organizaciones participantes ya han utilizado la IA generativa en al menos una función empresarial. Además, casi una cuarta parte de los ejecutivos de alto nivel encuestados dijeron que están utilizando personalmente herramientas Gen AI para el trabajo y que ya tienen Gen AI en las agendas de sus juntas directivas.

Si bien la Gen AI es una gran promesa para las empresas de todo el mundo, el camino hacia la adopción de la Gen AI no está exento de desafíos. En esta publicación de blog, compartimos nuestra experiencia como empresa de desarrollo de IA generativa y profundizamos en los pros y los contras de la IA generativa, arrojando luz sobre sus beneficios, descubriendo sus obstáculos y explorando sus límites y limitaciones.

Beneficios de la IA generativa

Creatividad mejorada

La IA generativa infunde al proceso creativo una nueva energía. Las ventajas de la IA generativa se extienden más allá de los campos creativos tradicionales, fomentando la inspiración y la originalidad en el lugar de trabajo. A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo la IA generativa puede despertar la creatividad.

• DALL-E de OpenAI es un excelente ejemplo de un modelo de IA generativa capaz de crear imágenes únicas a partir de indicaciones textuales. Con DALL-E, puede describir un concepto o escenario y el modelo generará una imagen correspondiente. Esta herramienta tiene aplicaciones en diversos campos creativos, desde conceptualizar ideas de diseño hasta sintetizar contenido visual para materiales de marketing.
• Watson Beat de IBM puede colaborar con músicos para componer música original. Al analizar elementos musicales y comprender los tonos, Watson Beat genera composiciones basadas en la aportación humana.
• Si bien inicialmente fue diseñado para conversaciones en lenguaje natural, ChatGPT de OpenAI se puede emplear para la creación de contenido. Los escritores pueden utilizar ChatGPT para generar ideas, superar el bloqueo del escritor o incluso crear narrativas ficticias.

La IA generativa también se utiliza cada vez más en el diseño de productos. Al ingresar restricciones y objetivos de diseño, los algoritmos de IA pueden generar una variedad de variaciones de diseño. Esto no sólo acelera el proceso de diseño, sino que también introduce conceptos novedosos e inesperados, que inspiran a los diseñadores a pensar más allá de los límites convencionales.

Productividad mejorada

La IA generativa acelera los procesos al automatizar tareas repetitivas, lo que permite a los equipos concentrarse en el trabajo de mayor valor. Las ventajas de la IA generativa para mejorar la eficiencia se hacen evidentes a través de muchos ejemplos.

Los profesionales del derecho, por ejemplo, pueden utilizar la IA genérica para revisar y redactar documentos legales de forma más eficiente. Plataformas como LawGeek identifican rápidamente cláusulas relevantes, riesgos potenciales y discrepancias, lo que agiliza las revisiones de contratos.

De manera similar, los algoritmos generativos de IA pueden optimizar las operaciones financieras y bancarias. Por ejemplo, Kasisto, una plataforma de conversación de inteligencia artificial, puede comprender y responder las consultas de los clientes en lenguaje natural. Puede realizar tareas como comprobar saldos de cuentas, transferir fondos y proporcionar información financiera.

En la fabricación, Gen AI puede facilitar el proceso de diseño. Siemens, por ejemplo, emplea IA generativa para optimizar el diseño de componentes complejos. Los ingenieros de Siemens especifican relaciones peso-resistencia, material, temperatura, presión, rango de fuerza y ​​otros parámetros, mientras que los algoritmos de IA generativa exploran innumerables variaciones de diseño para generar configuraciones óptimas.

Personalización y compromiso con el cliente

La personalización es la clave para atraer y retener a los clientes, y aquí es donde los beneficios de la IA generativa pasan a primer plano. La IA generativa puede ayudar a adaptar recomendaciones, mensajes de marketing o experiencias de compra a las preferencias individuales. Esto mejora la participación del cliente, genera lealtad a la marca e impulsa los ingresos.

Por ejemplo, las empresas integran cada vez más chatbots de IA generativa como ChatGPT para brindar respuestas personalizadas a las consultas de los clientes. La IA generativa comprende las aportaciones de los usuarios, adapta sus respuestas en función del contexto y participa en conversaciones más naturales y personalizadas.

Las empresas también están utilizando IA generativa para ayudar a los clientes a satisfacer sus necesidades mientras compran en línea. The North Face, por ejemplo, utiliza las capacidades de inteligencia artificial generativa de IBM Watson para comprender las preferencias de los clientes en línea y recomendar prendas exteriores adaptadas a sus necesidades. La herramienta actúa como un experto en marcas digitales, ayudando a los usuarios a navegar la experiencia en línea como un experto asociado de ventas en la tienda.

Optimización de costos

La IA generativa es una solución multifacética que no solo transforma los procesos sino que también contribuye significativamente al ahorro de costos. Las empresas pueden optimizar sus resultados a través de diversos beneficios de la IA generativa, como los siguientes.

• Automatización de actividades laborales: la IA generativa puede automatizar la creación de contenido escrito, diseños gráficos e incluso fragmentos de código. Por ejemplo, los equipos de ingeniería utilizan cada vez más asistentes de codificación basados ​​en IA, y el 75% de los ejecutivos informan que la IA ha cumplido o superado sus expectativas. Esta automatización no solo disminuye la dependencia del trabajo manual, sino que también genera ahorros de tiempo y costos laborales reducidos para tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo. Según la investigación de Bain, la integración de grandes modelos de lenguaje y herramientas de inteligencia artificial tiene el potencial de acelerar hasta un 20% de las tareas de los trabajadores sin comprometer la calidad.
• Optimización de la I+D: la IA generativa puede optimizar el proceso de diseño, reduciendo el desperdicio y mejorando la utilización de los recursos. Si bien el potencial de la IA generativa en I+D es menos reconocido que su potencial en otras funciones empresariales, las investigaciones indican que la tecnología podría ofrecer una productividad con un valor que oscila entre el 10% y el 15% de los costos totales de I+D.
• Personalización a escala: la IA generativa puede crear contenido personalizado y recomendaciones para los usuarios a escala. Este enfoque personalizado mejora la participación del cliente y las tasas de conversión, maximizando el retorno de la inversión en marketing. McKinsey estima que la IA generativa podría aumentar la productividad de los equipos de marketing con un valor de entre el 5% y el 15% del gasto total en marketing.
• Mejor servicio al cliente: la IA generativa tiene el potencial de revolucionar las operaciones de los clientes, mejorando la experiencia del cliente y la productividad de los agentes. La tecnología ya ha ganado terreno en el servicio al cliente debido a su capacidad para automatizar las interacciones con los clientes utilizando el lenguaje natural. McKinsey informa que en una empresa con 5000 agentes de servicio al cliente, la aplicación de IA generativa aumentó la resolución de problemas en un 14 % por hora y redujo el tiempo dedicado a manejar un problema en un 9 %. También redujo la deserción de agentes y las solicitudes para hablar con un gerente en un 25 %.

Desafíos de la IA generativa

Privacidad y seguridad de datos

Uno de los principales desafíos relacionados con la IA generativa es el manejo de datos confidenciales. Dado que los modelos generativos se basan en datos para generar contenido nuevo, existe el riesgo de que estos datos incluyan información confidencial o de propiedad exclusiva. El uso de dichos datos en modelos de IA puede dar lugar a violaciones de la privacidad, y el posible uso indebido de dichos datos es motivo de preocupación.

En 2019, Clearview AI enfrentó una demanda por extraer miles de millones de imágenes de plataformas de redes sociales para crear una base de datos de reconocimiento facial. Las acciones de la compañía generaron preocupaciones sobre la privacidad de los datos y provocaron una discusión sobre la privacidad de los datos en el ámbito de la IA y, posteriormente, la IA generativa.

Estrategias de mitigación: para abordar estas preocupaciones, es vital priorizar el cifrado de datos, implementar controles de acceso y cumplir con las regulaciones de protección de datos. La transparencia es un elemento clave para superar los desafíos generativos de la IA. Garantizar la transparencia sobre el uso de los datos y obtener el consentimiento informado de los usuarios son pasos fundamentales para mantener la privacidad de los datos.

Consideraciones éticas

El potencial creativo de la IA generativa se extiende al mundo de la generación de contenidos, donde pueden surgir dilemas éticos. El contenido generado por IA, desde deepfakes hasta artículos de noticias inventados, ha generado preocupación sobre su potencial de desinformación, engaño y manipulación de la opinión pública.

Los deepfakes, por ejemplo, se han utilizado para crear vídeos convincentes de figuras públicas que dicen cosas que nunca han dicho. Se han informado casos en los que GPT también generó contenido que generó preocupaciones éticas cuando se le solicitaron ciertas entradas.

Estrategias de mitigación: para abordar los desafíos generativos de la IA relacionados con su uso ético, es vital establecer pautas éticas para la creación de contenido de IA. La transparencia sobre el origen de la IA del contenido y la implementación de juntas de ética de IA pueden ayudar a mantener la confianza y mitigar posibles daños.

Control de calidad y confiabilidad

El contenido generado por IA puede contener errores e imprecisiones, lo que puede ser especialmente crítico en aplicaciones como la atención médica o los servicios legales.

En el campo médico, por ejemplo, los sistemas de IA generativa se utilizan para generar informes radiológicos preliminares basados ​​en datos de imágenes médicas. Estos sistemas tienen como objetivo ayudar a los radiólogos proporcionándoles análisis rápidos. Sin embargo, se ha informado que los informes generados contienen ocasionalmente errores, malas interpretaciones o detalles críticos omitidos en comparación con los informes creados por radiólogos humanos.

Estrategias de mitigación: para abordar desafíos generativos de la IA como la calidad y la confiabilidad, es esencial realizar pruebas y validaciones rigurosas de los modelos de IA. El monitoreo continuo y la supervisión humana pueden ayudar a identificar y rectificar problemas rápidamente, reduciendo el riesgo de errores e imprecisiones en aplicaciones críticas.

Limitaciones de la IA generativa

Creatividad e innovación limitadas

Si bien la IA generativa es una herramienta notable para generar contenido creativo, es crucial reconocer las limitaciones de la IA generativa y reconocer que no reemplaza la creatividad humana. Puede que carezca de la profundidad de la comprensión emocional, la intuición y el conocimiento cultural que los creadores humanos aportan.

Por lo tanto, para las empresas que dependen de la producción creativa, es esencial utilizar la IA generativa como herramienta de apoyo para generar ideas e inspiración en lugar de depender únicamente de la IA generativa para la creación de contenido. Los creadores humanos, a su vez, pueden aportar los matices emocionales y culturales que hacen que el contenido sea realmente extraordinario.

Falta de comprensión contextual compleja

La IA generativa enfrenta desafíos para comprender contenido matizado, lo que puede llevar a interpretaciones y aplicaciones erróneas. Tiene problemas con el sarcasmo, las metáforas y las sutilezas culturales, lo que lo hace propenso a generar contenido contextualmente incorrecto o inapropiado.

En 2017, Microsoft lanzó Tay, un chatbot de inteligencia artificial que causó controversia cuando comenzó a publicar tweets difamatorios y ofensivos a través de su cuenta de Twitter, lo que provocó que Microsoft cerrara el servicio solo 16 horas después de su lanzamiento. De manera similar, las herramientas modernas de IA generativa pueden carecer de la comprensión contextual necesaria para discernir entre la comunicación adecuada y la inapropiada.

Para sortear estas limitaciones generativas de la IA, es crucial implementar mecanismos de supervisión humana y revisión de contenido, especialmente en aplicaciones donde la comprensión contextual es primordial, como la moderación de las redes sociales o la atención al cliente.

Adaptabilidad y personalización limitadas

Los modelos de IA generativa pueden resultar difíciles de adaptar a necesidades empresariales específicas. Por ejemplo, las empresas que ya han adoptado modelos de IA generativa dicen que pueden tener dificultades para comprender la jerga y los matices específicos de la industria.

Es posible que los modelos disponibles en el mercado no siempre se ajusten a los requisitos únicos de su empresa, lo que requiere una personalización significativa. Esto puede llevar mucho tiempo y ser costoso.

Para abordar los desafíos de personalización, es importante invertir en la conservación de datos y en un amplio ajuste del modelo. Colaborar con expertos en IA y centrarse en datos de capacitación de dominios específicos puede ayudar a mejorar la adaptabilidad de los modelos generativos de IA a contextos comerciales específicos.

Consideraciones para la adopción de Gen AI en las empresas

La adopción de la IA generativa es un viaje transformador que exige una cuidadosa consideración de los desafíos y limitaciones inherentes a la IA generativa. A medida que las empresas exploran la posible integración de la tecnología y sopesan los pros y los contras de la IA generativa, tres aspectos clave pasan a primer plano: evaluar la adecuación del negocio, diseñar una estrategia de implementación ganadora y navegar los requisitos de cumplimiento y gobernanza.

Evaluación del ajuste empresarial

Determinar la relevancia de la IA generativa en un contexto empresarial requiere una evaluación matizada. Un marco práctico implica considerar factores como los siguientes.

• Necesidades operativas: identifique áreas dentro del negocio donde la IA generativa puede optimizar los procesos, mejorar la productividad o desbloquear ingresos.
• Preparación de los datos: evaluar la calidad y cantidad de los datos disponibles. La IA generativa depende en gran medida de los datos y asegurarse de tener un conjunto de datos sólido es crucial para un rendimiento óptimo.
• Escalabilidad: evalúe la escalabilidad de las soluciones de IA generativa para alinearse con las necesidades empresariales en evolución.
• Alineación del conjunto de habilidades: evalúe el conjunto de habilidades existentes dentro de la organización para determinar si se requiere mejora de habilidades o talento adicional para una integración exitosa.

Estrategia de implementacion

La integración exitosa de la IA generativa en las operaciones comerciales requiere un plan bien elaborado. Los pasos clave a seguir para descubrir las ventajas de la IA generativa incluyen los siguientes.

• Programas piloto: iniciar programas piloto a pequeña escala para probar la viabilidad y eficacia de soluciones de IA generativa en funciones comerciales específicas.
• Aprendizaje colaborativo: Fomentar la colaboración interfuncional, fomentando una comprensión colectiva de la IA generativa entre varios departamentos.
• Desarrollo iterativo: adopte un enfoque de desarrollo iterativo, que permita un refinamiento continuo basado en los comentarios de los usuarios y los requisitos comerciales en evolución.
• Infraestructura escalable: invierta en infraestructura escalable para adaptarse a las crecientes demandas de la IA generativa a medida que su integración se expande en toda la empresa.

Navegando por el uso ético

A medida que las empresas se embarcan en el camino de la adopción de la IA, las consideraciones éticas, el cumplimiento legal y la gobernanza se vuelven primordiales. Las estrategias para garantizar el uso ético de la IA incluyen las siguientes.

• Juntas de ética: establecimiento de juntas o comités de ética para brindar supervisión y orientación sobre las implicaciones éticas de las aplicaciones de IA.
• Prácticas de transparencia: priorizar la transparencia en los procesos de toma de decisiones de IA, garantizando que las partes interesadas comprendan cómo se utiliza la IA generativa dentro de la empresa.
• Cumplimiento normativo: manténgase informado y cumpla con los marcos legales y regulatorios en evolución relacionados con la IA, garantizando que la adopción de la IA generativa se alinee con los estándares y directrices de la industria.
• Monitoreo continuo: implementar sistemas para el monitoreo continuo de aplicaciones de IA generativa, lo que permite una rápida identificación y mitigación de cualquier inquietud ética o relacionada con el cumplimiento.

La línea de fondo

La IA generativa está cambiando la forma en que trabajamos, nos comunicamos y creamos, generando posibilidades y consideraciones sin precedentes. Explorar los pros y los contras de la IA generativa es crucial a medida que analizamos su impacto potencial. Por lo tanto, a medida que abrazamos sus posibilidades, debemos priorizar su uso responsable. Las empresas, como adoptadoras de esta tecnología transformadora, deben desempeñar un papel clave para garantizar que la Generación de IA se alinee perfectamente con los principios éticos. Es importante que las empresas y los consumidores utilicen herramientas de IA generativa a modo de asesoramiento, dejando la toma de decisiones finales en manos de los humanos.

Si desea aprovechar el potencial de la IA generativa de manera ética, lo invitamos a conectarse con ITRex.

Este artículo fue publicado originalmente en el sitio web de ITRex.