¿Qué es la inteligencia artificial generativa y cómo adoptarla en las empresas?
Dentro de la tendencia tecnológica que es la inteligencia artificial (IA), que todavía no deja de ser una novedad, existe una vertiente muy interesante que muchas empresas ya están aprovechando para optimizar sus procesos y obtener mayores ganancias: la inteligencia artificial generativa (IAG).
En palabras de César Martínez, Líder de Práctica en Nube y DevOps de SoftServe México (compañía global de tecnologías de la información, desarrollo de software y consultoría), se trata de “una categoría de algoritmos de inteligencia artificial entrenados con datos para generar entradas originales en forma de texto, imágenes, vídeo y audio”.
Técnicamente, son sistemas de IA que tienen la capacidad de generar nuevos datos que son coherentes y similares, pero no idénticos, a los datos con los que fueron entrenados. Y para obtener mejores resultados, es necesario hacer iteraciones: repetir varias veces un proceso con el objetivo de llegar a un objetivo deseado, en eso radica el entrenamiento.
La IA generativa puede producir éxitos comerciales increíbles, sobre todo en organizaciones que trabajan con grandes bases de información, como las financieras. Esto se debe a que es extremadamente eficiente a la hora de extraer, analizar, combinar y producir información; siempre y cuando dicha tecnología haya sido bien entrenada, por lo que el papel del personal es vital para su adopción empresarial, dejando atrás el viejo debate “humano versus máquina”. Esta innovación no es nuestro oponente, sino una poderosa herramienta basada en infraestructura compleja.
La IA generativa, así como los modelos de lenguajes grandes (LLM), puede aportar un valor sustancial a las compañías, explica César. Aquí, más allá de su desarrollo y perfeccionamiento, lo importante es saber utilizarla correctamente. “La clave para desbloquear su verdadero potencial, es crear un manual de IA generativa para la empresa, dependiendo a qué se dedique y lo que busque producir con esta tecnología”.
Algunos ejemplos de uso de la inteligencia artificial generativa, en distintas industrias, son los siguientes:
- Entretenimiento y medios: Creación de efectos visuales y animaciones; producción de música, voces o sonidos; diseño y desarrollo de videojuegos con escenarios y personajes generados automáticamente.
- Moda: Diseño de nuevas prendas o estilos basados en tendencias existentes, o personalización de piezas según las preferencias del cliente.
- Salud: Generación de imágenes médicas para entrenamiento y simulación, así como la creación de modelos 3D de órganos y tejidos para investigación.
- Sector automotriz: Desde el diseño de nuevos modelos de vehículos, hasta simulaciones de condiciones de manejo y pruebas de seguridad.
- Bienes raíces y arquitectura: Diseño de estructuras y edificios, aparte de visualizaciones de interiores y exteriores.
- Finanzas y economía: Simulación de escenarios económicos y modelado de riesgos, e incluso generación de perfiles de clientes ficticios para pruebas y simulaciones.
- Retail y comercio electrónico: Personalización de productos y recomendaciones, o creación de imágenes para catálogos en línea.
Mientras que en las tareas de investigación y desarrollo de diversa índole, con la IAG se puede lograr una optimización y diseño de nuevos productos y materiales, además de explorar y generar soluciones innovadoras ante problemas complejos. Más allá de acelerar procesos y personalizar consumibles o soluciones, parte de su atractivo para el mundo empresarial es la reducción de costos y una mejor toma de decisiones.
El valor humano en el cambio de paradigma
“De entrada, la IAG permite a las organizaciones atender tareas cotidianas pero que consumen mucho tiempo, y no hay que ser necesariamente una compañía tecnológica para acercarse a esta innovación, solicitar asesoramiento y finalmente implementarla. En este sentido, como dice el futurista Bernard Marr, ahora todas las empresas deben considerarse a sí mismas como una empresa tecnológica y los humanos deben aprender a colaborar con máquinas inteligentes”; agrega César Martínez.
A pesar de que las máquinas inteligentes son cada vez más inteligentes, las personas siguen siendo la clave para lograr los resultados deseados y un éxito sostenible a largo plazo en las organizaciones. Para ello, lo que marcará la diferencia entre las empresas exitosas y las que se quedan atrás en la implementación de la IAG, es una estrategia eficiente de gestión del cambio. Esto involucra tener un enfoque multifuncional, alineación de las partes interesadas, adaptación del modelo operativo, planificación, evaluación de riesgos, optimización de procesos y algo muy importante: mejora continua.
“Esta innovación puede brindar a las compañías un enorme impulso a la productividad, innovación, descubrimiento de nuevas oportunidades y, en última instancia, rentabilidad. Deben reflexionar que se trata de un gran cambio para los empleados, un nuevo paradigma y no una amenaza. Para aprovechar los beneficios de la IAG, primero hay que ayudarlos a aceptar las nuevas formas de trabajar y adaptarse rápidamente. La manera en que opera un negocio y su gente, se transformará significativamente. Por ello el primer paso, antes de cotizar soluciones de este tipo, es preparar esa apertura al cambio. La revolución de la inteligencia artificial generativa es tecnológica, pero también cultural”; concluye el Líder de Práctica en Nube y DevOps de SoftServe México.
