La inteligencia artificial generativa como herramienta para aumentar la productividad
La única constante es el cambio, que las empresas pueden contrarrestar mejor con fuerza innovadora y la capacidad de cambiar. Pero, ¿a qué deberían reaccionar? ¿Cómo reconoce los nuevos desarrollos antes de que se vuelvan disruptivos? El tema de moda en la primavera de 2023 es la inteligencia artificial generativa. La IA generativa se vuelve generalista.
Cada vez que surge una tendencia tecnológica que nadie parece poder ignorar, es el tema dominante en SXSW, una de las conferencias digitales más grandes e importantes del mundo. En 2021 fue blockchain, en 2022 el metaverso y en marzo de 2023 ChatGPT y la IA generativa dominaron las presentaciones y el debate en la reunión de la industria en Texas. Las dos primeras mencionadas son tecnologías importantes, pero la exageración (hype) a su alrededor se calmó nuevamente después de un breve tiempo.
La IA generativa se vuelve generalista
Eso no sucederá con la IA generativa, prometió Amy Webb al presentar su informe de tendencias tecnológicas en SXSW: “La IA traerá un cambio tan grande como la máquina de vapor”. Webb es una de las investigadoras de tendencias más destacadas, profesora de Anticipación Estratégica en la New York University, y asesora a ejecutivos y empresas de todo el mundo con su Future Today Institute. Su informe anual se descarga millones de veces, y se considera un análisis profundo de cómo la tecnología cambiará la economía y la sociedad.
Y la inteligencia artificial traerá grandes cambios. En su conferencia de una hora, la futurista describió cómo la IA generativa penetrará en todas las áreas de la economía en tan solo unos años. según Amy Webb, el desarrollo se encuentra actualmente en el llamado punto de inflexión. “Internet, tal como lo conocemos, desaparecerá en dos años”, dijo. Los llamados Large Language Models (LLM) como GPT-3 están cambiando radicalmente la forma en que las personas buscan información y cómo la información encuentra a sus destinatarios.
La IA podrá aprender casi cualquier tarea
El modelo de lenguaje GPT-4, que su desarrollador OpenAI presentó a principios de marzo, muestra lo rápido que está ocurriendo este cambio. Es la evolución del modelo detrás de ChatGPT – y mucho más potente que su predecesor. GPT-4 puede leer, analizar y escribir textos ocho veces más. Puede interpretar imágenes, código informático y mucho más. Otros modelos de IA pueden convertir comandos de texto en imágenes y vídeos, mientras que otros pueden predecir la estructura de las proteínas. La futuróloga Amy Webb está convencida de que, tarde o temprano, todas estas capacidades de la IA generativa se unirán en una sola IA generalista. En ese punto, la IA generativa se vuelve generalista, y puede aprender y realizar cualquier tarea.
Eso suena amenazante. Especialmente si se tiene en cuenta que actualmente son, principalmente las grandes empresas tecnológicas como Google y Microsoft, las que están dando forma al desarrollo de los grandes modelos de lenguaje. Existe el riesgo de que vuelva a surgir un monopolio. Pocas corporaciones ganan – y los consumidores no obtienen nada. Pero Amy Webb describe la IA generativa en un escenario positivo, como una herramienta para aumentar la productividad.
Al igual que la calculadora de bolsillo: ya nadie tiene que multiplicar o dividir por escrito. En los próximos 18 a 24 meses, la IA generativa encontrará su camino en muchas Apps y usos como herramienta. Canva, una popular herramienta de edición de imágenes online, ya ha integrado la IA de imágenes Stable Diffusion. En Notion, una aplicación para crear y administrar notas, un modelo de lenguaje también ayuda con la escritura. Y no es sin razón que Microsoft denominó “Copilot” a la integración de ChatGPT en sus programas 365. El software hace sus propias sugerencias, resume, verifica los textos en busca de errores y, por lo tanto, hace que sus usuarios sean significativamente más productivos.
Pero para quedarnos con el ejemplo de la calculadora: sin una comprensión básica de las matemáticas, tampoco es muy útil. Es precisamente esta comprensión básica de cómo lidiar con la IA generativa la que las empresas, los empleados, los estudiantes y los alumnos deben adquirir ahora para no quedarse atrás.
Estos tres casos de uso* muestran dónde y con qué rapidez está progresando el desarrollo, que puede expandirse según sea necesario, y transferirse a otras industrias:
#1 Chatbots en el desarrollo de software
Google, DeepMind, Salesforce y OpenAI están desarrollando activamente sistemas para ayudar a los programadores a desarrollar código. La herramienta OpenAI Codex, por ejemplo, ayuda a los usuarios de la plataforma de desarrollo de software GitHub a completar y corregir el código del programa. Puede ensamblar varias líneas de código a partir de declaraciones en lenguaje natural. El interés es tan grande que otras empresas compiten para desarrollar productos comerciales. BigCode es una iniciativa colectiva de código abierto impulsada por el proveedor de software empresarial y el desarrollador de herramientas HuggingFace para desarrollar un LLM para código. CodeGen, de Salesforce, está desarrollando una poderosa alternativa a Codex. Y AlphaCode, de la subsidiaria de Google DeepMind, ya está generando programas completos.
#2 Inteligencia artificial en recursos humanos
La startup estadounidense HireValue utiliza sistemas de inteligencia artificial para ayudar a las empresas a decidir qué candidatos contratar. Los algoritmos analizan cientos de detalles durante una entrevista, como el tono de voz, las expresiones faciales y el comportamiento, para predecir cómo encaja un candidato en la cultura corporativa. Pero la tecnología tiene aplicaciones que van mucho más allá de las entrevistas de trabajo. También podría decir al negociar si alguien está abierto a nuevas sugerencias e ideas, o en el comercio minorista si un cliente quiere comprar algo.
#3 Reconocimiento de imagen y texto para una compañía de seguros
Revisa imágenes e informes, evalúa una reclamación y compara reclamaciones con pólizas de seguros. Lo que los empleados humanos necesitan horas para hacer, un sistema de IA puede hacerlo en solo unos minutos. Las herramientas técnicas para esto ya existen: los modelos de lenguaje procesan textos y comparan partes de contratos, la IA visual reconoce anomalías en fotos y vídeos. De esta manera, las reclamaciones podrían procesarse de manera más eficiente y rápida. El grupo de seguros estadounidense Liberty Mutual ya ha integrado el aprendizaje automático en su aplicación de servicio. En caso de siniestro, la IA informa a los clientes sobre su cobertura de seguro y los próximos pasos.
*Fuente: Future Today Institute, 2023 Tech Trends Report
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Texto: Christian Raschke