Desmitificando la IA: guía para empresas

Atrás quedan los días en que la Inteligencia Artificial (IA) era sólo una fantasía futurista sacada de una película de ciencia ficción. Hoy en día, la IA está integrada en el funcionamiento de nuestra vida cotidiana, a menudo trabajando entre bastidores para personalizar nuestras experiencias, optimizar procesos e incluso entretenernos. Desde desbloquear el teléfono mediante reconocimiento facial hasta recibir recomendaciones precisas de productos en plataformas de compra online, la IA se ha convertido en parte integrante de nuestras interacciones con la tecnología.

Pero para las empresas que quieren aprovechar el potencial de la tecnología, la IA puede seguir pareciendo un complejo laberinto. Términos como IA Generativa (GenAI) o Aprendizaje Automático (ML) se utilizan a menudo, dejando a muchos responsables de la toma de decisiones preguntándose: ¿Qué es exactamente la IA y cómo puede beneficiar a mi empresa?

Este artículo te ayudará a comprender mejor los conceptos clave de la IA, explorar cómo el ML y la GenAI pueden aportar valor a tu negocio y analizar las consideraciones para una adopción responsable de la IA. A medida que leas, ten en cuenta este punto fundamental: La tecnología de IA es una potente herramienta que puede apoyar la toma de decisiones, optimizar las operaciones y mejorar la experiencia del cliente.

 

Comprender el entorno de la IA

 

¿Qué es la IA?

El término inteligencia artificial suele referirse a la capacidad de las máquinas para imitar las funciones cognitivas humanas sin programación explícita. Estas funciones abarcan una amplia gama de capacidades, como el aprendizaje y la resolución de problemas, pero también incluyen la percepción visual, el reconocimiento del habla y la traducción de idiomas. Los sistemas de IA se utilizan en muchos contextos diferentes, desde asistentes personales como Siri y herramientas de IA generativa como ChatGPT hasta análisis avanzados de datos y coches autónomos.

IA vs. ML vs. GenAI

En el mundo de la IA abundan los acrónimos y, aunque términos como ML, AI y GenAI se utilizan a menudo indistintamente, entender los matices entre ellos es importante para las empresas que buscan aprovechar estas tecnologías. Por lo tanto, vamos a entender estos conceptos y echar un vistazo más de cerca a sus funcionalidades y características únicas:

• Inteligencia Artificial (IA)

Técnicamente, la inteligencia artificial abarca toda una serie de conceptos, desde los sencillos sistemas basados en reglas que se utilizan en los filtros de spam del correo electrónico hasta los complejos algoritmos de aprendizaje profundo de las redes neuronales que manejan los coches autónomos. Sin embargo, coloquialmente, la IA suele referirse al campo del aprendizaje automático. Pero la IA puede hacer algo más que aprender de los datos; también puede razonar, tomar decisiones, resolver problemas e incluso ser creativa. Sin embargo, el nivel de estas capacidades depende del sistema de IA concreto.

• Machine Learning (ML)

Como una parte de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático impulsa muchas de las aplicaciones de IA que encontramos a diario. El ML utiliza un algoritmo, a menudo denominado modelo, para analizar y extraer patrones de los datos. Cuanto mayor sea el conjunto de datos, mejor será el entrenamiento del algoritmo. Con el tiempo, los modelos se vuelven expertos en hacer predicciones, clasificaciones y recomendaciones, automatizar tareas y mejorar la toma de decisiones, todo ello basado en los patrones aprendidos. El término aprendizaje permanente se refiere a una forma especializada de ML destinada a manejar datos complejos y no estructurados, como texto e imágenes. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales diseñadas para imitar el cerebro humano con el fin de tomar decisiones cada vez más precisas. Estas redes están formadas por capas interconectadas que procesan la información y, en consecuencia, permiten tomar decisiones más complejas.

Aquí algunas características clave del ML:

Toma de decisiones basada en datos y aplicaciones para tareas específicas. El ML se nutre de datos. La calidad y la cantidad de datos con los que se entrena un algoritmo influyen directamente en su rendimiento. Este enfoque basado en datos permite a las empresas ir más allá de la mera intuición o las suposiciones. Cuantos más datos relevantes tenga un algoritmo, más precisas serán sus predicciones. Esto permite a las empresas tomar decisiones informadas respaldadas por la información obtenida a partir de grandes cantidades de datos, lo que mejora la eficiencia, ahorra costes y establece una ventaja competitiva. Los algoritmos de ML también destacan a la hora de abordar tareas específicas (Task-Specific) cuando se diseñan y entrenan para un objetivo concreto. Por ejemplo, en transporte y logística, los algoritmos de ML pueden optimizar rutas analizando patrones de tráfico, condiciones meteorológicas y datos históricos para encontrar las mejores rutas de reparto, reduciendo el consumo de combustible y mejorando los plazos de entrega. Y en el sector energético y utilities, la gestión inteligente y eficiente de la red es posible gracias a algoritmos de ML que predicen patrones de consumo de energía y ayudan a equilibrar la oferta y demanda en la red.

Aprendizaje supervisado frente a aprendizaje no supervisado. El aprendizaje supervisado consiste en entrenar algoritmos de ML con datos etiquetados, en los que cada punto de datos tiene un resultado predefinido. Por ejemplo, un algoritmo que aprende a identificar correos electrónicos spam se entrenaría con correos etiquetados como spam o no spam. El aprendizaje no supervisado, por el contrario, trabaja con datos no etiquetados y el algoritmo trata de identificar patrones y estructuras ocultas en los propios datos.

IA Generativa (GenAI)

Como otro tipo de inteligencia artificial, GenAI utiliza los conocimientos adquiridos durante el entrenamiento para crear contenidos totalmente nuevos, como texto, código, imágenes o incluso música. En este proceso, GenAI es capaz de aprender y luego reproducir estilos específicos, así como de generar nuevas ideas basadas en datos existentes.

A diferencia del aprendizaje automático tradicional, que se centra en mapear los inputs en outputs, GenAI puede generar contenidos nuevos y creativos. Por ejemplo, si entrenas a GenAI con una recopilación de descripciones de productos, será capaz de generar nuevas variaciones para tu tienda online. Aquí es también donde entran en juego los Modelos de Lengua Amplio (LLM). Utilizados en soluciones GenAI como ChatGPT y Google Gemini, los LLM están especializados en la generación de texto, capaces de producir una escritura de calidad humana, traducir idiomas e incluso escribir diferentes tipos de contenido creativo como artículos, poemas o código. Pero las capacidades de los LLM van más alá de los formatos puramente textuales. También pueden perfeccionarse para generar pies de foto, descripciones o incluso guiones que sirvan de base para la generación de imágenes, música y vídeo.

 

Principales proveedores IA

El panorama de la IA, en constante evolución, cuenta con numerosas plataformas en la nube que ofrecen servicios de IA que responden a diversas necesidades empresariales. Echemos un vistazo a algunos de los principales actores del sector:

Cloud Giants: Las grandes empresas tecnológicas como Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) y Google Cloud Platform (GCP) han surgido como proveedores líderes de soluciones integrales de IA. Estas plataformas ofrecen una amplia gama de servicios de IA predefinidos, desde herramientas de ML y capacidades de visión por ordenador hasta procesamiento del lenguaje natural (NLP) y marcos de aprendizaje profundo. La infraestructura proporcionada por estas empresas permite a las organizaciones aprovechar potentes funcionalidades de IA sin realizar grandes inversiones internas.

• Microsoft Azure: Azure ofrece un conjunto de servicios de IA como Azure Machine Learning, una plataforma fácil de usar para crear, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático. Además, Azure Cognitive Services proporciona funcionalidades de IA predefinidas para tareas como el reconocimiento facial, el análisis de emociones y la detección de objetos, lo que agiliza los procesos de desarrollo.
• Amazon Web Services (AWS): AWS incluye una amplia gama de servicios de IA bajo el paraguas de Amazon SageMaker. La plataforma ayuda a las empresas a simplificar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preparación de datos y la formación de modelos hasta su despliegue y gestión. Además, AWS ofrece modelos de IA preformados para tareas como el reconocimiento de imágenes y del habla, el análisis de textos y la detección de anomalías.
• Google Cloud Platform (GCP): GCP cuenta con un amplio conjunto de herramientas de IA, como Vertex AI, una plataforma unificada para crear, entrenar, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático a escala. GCP también ofrece modelos de IA previamente formados a través de sus servicios de plataforma de IA, que abarcan áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la programación y la traducción

Plataformas especializadas en IA: Más allá de los gigantes cloud, cada vez existen un mayor número de plataformas especializadas en IA que atienen las necesidades específicas del sector o se centran en avances punteros en IA. He aquí dos ejemplos:

• Hugging Face: A menudo llamada el GitHub del ML, esta plataforma de ML y data science se centra en democratizar el acceso a modelos de IA de última generación, especialmente en el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP). Como comunidad Open Source, Hugging Face ofrece un amplio repertorio de transformadores preentrenados, potentes arquitecturas de redes neuronales que destacan en diversas tareas de PLN. Los desarrolladores pueden aprovechar estos modelos para tareas como el resumen de textos, la traducción automática y la respuesta a preguntas, acelerando así el desarrollo de sus aplicaciones de PLN.
• OpenAI: Esta empresa de investigación y desarrollo es conocida por su trabajo pionero en grandes modelos lingüísticos (LLM) como el GPT-3. Los LLM son un tipo de IA capaz de generar texto de calidad humana, traducir idiomas, escribir distintos tipos de contenido creativo y responder a tus preguntas. Aunque las ofertas de OpenAI aún no son directamente accesibles para todas las organizaciones, su investigación tiene un impacto significativo en el campo de los avances de la IA.

 

ML y GenAI: potentes herramientas para las empresas

 

Usar ML y GenAI para crear valor

Como ocurre con muchas otras tecnologías, los primeros en adoptarlas e inviertan el tiempo en formarse sobre IA, ML y GenAI tendrán más posibilidades de obtener una ventaja competitiva y preparar su negocio para el futuro. Por ejemplo, tanto el ML como la GenAI ofrecen grandes oportunidades para desbloquear el potencial de todos los datos a los que tu empresa tiene acceso. El ML puede descubrir información valiosa que sirva de base a cualquier estrategia, mientras que la GenAI puede transformar el proceso de creación de contenidos y personalizar las interacciones con los clientes.

Por último, al aprovechar sistemáticamente la IA, tu organización puede mejorar la toma de decisiones, automatizar y agilizar las operaciones y mejorar las experiencias de los clientes.

En esta sección, profundizaremos en el poder transformador de GenAI y exploraremos ejemplos prácticos de cómo, junto con ML, puede ayudar a las empresas a alcanzar sus resultados.

• En el sector Healthcare, los modelos de ML se utilizan para diagnósticos predictivos, analizando datos del paciente como su historial médico, resultados de laboratorio e imágenes, para predecir la probabilidad de enfermedades como la diabetes, el cáncer o las cardiopatías. Esto permite una intervención temprana y planes de tratamiento personalizados.
• En el sector financiero, bancos e instituciones financieras, emplean algoritmos de ML para detectar fraudes, analizar patrones de transacciones y detectar actividades sospechosas en tiempo real, minimizando las pérdidas financieras y mejorando la seguridad.
• En manufacturing, los servicios de mantenimiento predictivo se basan en el ML, lo que permite analizar los datos de los sensores de los equipos para predecir fallos y programar el mantenimiento antes de que se produzcan averías, reduciendo el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento y servicio.
• En marketing, los algoritmos de ML pueden segmentar a los clientes en diferentes grupos en función de su comportamiento, datos demográficos y preferencias, lo que permite a las empresas adaptar las campañas de marketing a audiencias específicas para aumentar la participación y las tasas de conversión.
• En telco, las empresas pueden utilizar el aprendizaje ML no supervisado para analizar los datos de los clientes (registros de llamadas, información de facturación) y agruparlos en diferentes segmentos en función de sus patrones de uso. Esto permite realizar campañas de marketing dirigidas y ofertas de servicio personalizadas.
• La gestión de la cadena de suministro en diversos sectores utiliza algoritmos ML para la previsión de la demanda mediante el análisis de datos históricos de ventas, tendencias del mercado y factores externos, lo que ayuda a las empresas a optimizar sus operaciones.

 

Ejemplos prácticos de cómo GenAI puede ayudar a crear valor en tu organización:

• En el servicio de atención al cliente, GenAI puede traducir las solicitudes entrantes al idioma del agente a gran velocidad, lo que facilita la comprensión y la respuesta eficaz a los clientes. Además, los chatbots impulsados por IA no sólo pueden responder a preguntas rutinarias, sino también entablar conversaciones más naturales e interactivas con los clientes. Los matices como las respuestas que muestran empatía o las recomendaciones personalizadas basadas en las interacciones anteriores del cliente elevan la experiencia de atención al cliente y liberan a los agentes para gestionar consultas más complejas.
• En marketing, GenAI puede ayudar de muchas maneras, como generando textos de marketing personalizados o personalizando titulares de anuncios y publicaciones en redes sociales en función de las preferencias del público objetivo. GenAI puede incluso ser entrenado para la elaboración automática de descripciones mediante la imagen de marca y los datos de producto.
• En cuanto al diseño de productos, GenAI puede ayudar generando variaciones u optimizando descripciones de productos para diferentes mercados y grupos objetivo. Si se entrena con datos existentes y opiniones de usuarios, GenAI puede sugerir nuevas iteraciones de diseño que aborden los puntos débiles de los clientes o atiendan a preferencias específicas del mercado, lo que permite un desarrollo de productos basado en datos y acelera el tiempo de comercialización.
• En los medios audiovisuales, GenAI puede ayudar en la redacción de guiones, la composición musical y en realizar trailers de películas. Basta con probar la versión gratuita actual de ChatGPT (puede analizar un guion existente y generar nuevas ideas para la historia basadas en temas populares, arcos argumentales o incluso géneros específicos). Preocupados por los rápidos avances en las capacidades de escritura de la IA, miles de guionistas de cine y televisión protagonizaron el año pasado protestas de un mes de duración en Hollywood. Además de reclamar una mejor remuneración, una de las principales reivindicaciones era restringir el uso de la IA Generativa (GenAI) en los proyectos creativos.

 

Afianzar la creatividad en la práctica: La importancia del aprendizaje en GenAI

¿Sueñan los robots con ovejas eléctricas? Los aficionados a la ciencia ficción reconocerán esta pregunta como el título de la famosa novela de Philip K. Dich que sirvió de base para la película Blade Runner (1982). El tema central de la novela explora lo que significa ser humano. Del mismo modo, la existencia de grandes modelos lingüísticos (LLM) como ChatGPT o Google Gemini nos reta a considerar qué hace que el contenido generado por humanos sea único y valioso, especialmente ante el rápido avance de las herramientas GenAI.

Hay otra analogía interesante entre la novela y la GenAI, concretamente en lo que se refiere al llamado “efecto de alucinación” de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Este efecto se refiere a la tendencia a generar texto que parece fiable pero que puede no ser del todo exacto o correcto. Si se le piden fuentes o citas de información, el LLM puede incluso responder con citas o fuentes inventadas.

Al igual que los robots en la novela, que por fuera son indistinguibles de los humanos, los LLM pueden generar textos “realistas” que parecen escritos por un ser humano, pero que, si se examinan más detenidamente, carecen de la profundidad, la creatividad e incluso la capacidad de razonamiento fundamental de una mente humana.

Uno de los conceptos clave utilizados para minimizar los resultados no deseados, como el efecto alucinación, se conoce comúnmente como grounding, que conecta la salida creativa de los modelos GenAI con el mundo real, permitiendo una salida de contenido que no sólo es original, sino también precisa, relevante y útil. Para que esto ocurra, GenAI no sólo tiene que acceder a datos de entrenamiento originales para generar una salida, sino que también puede utilizar fuentes externas para asegurarse de que el contexto objetivo deseado está presente.

Estas son algunas de las mejores prácticas para que las empresas aterricen su solución GenAI y eviten cualquier problema:

• Subir documentos relevantes. Proporciona a GenAI una amplia base de conocimientos cargando recursos que sirvan como puntos de referencia, por ejemplo, especificaciones de productos, hojas de datos, directrices de marca y muestras de escritura. Por ejemplo, un minorista de moda podría cargar descripciones de productos, tablas de tallas y detalles de tejidos para garantizar que GenAI genera descripciones de productos precisas y coherentes.
• Entrena GenAI con datos de la empresa. Al dotar a la IA de un profundo conocimiento del dominio (transacciones, registros, etc.), se le permite abordar tareas con mayor eficacia y conocimiento específico del sector. Por ejemplo, si se entrena a GenAI con los registros de atención al cliente y se analizan las interacciones pasadas, se comprenderán mejor las consultas habituales de los clientes y se podrán identificar las preguntas más frecuentes.
• Introducir datos concretos. Alimentar la IA con datos como perfiles de clientes y palabras clave ayuda a adaptar sus respuestas, haciéndolas relevantes y personalizadas. Por ejemplo, alimentar GenAI con documentos legales específicos y contratos relevantes para un caso en particular ayudará a generar resúmenes específicos y destacar posibles áreas de preocupación.
• Actualizar continuamente los datos. La actualización periódica de los datos mantiene a la IA informada de los cambios, evitando lagunas de conocimiento y garantizando respuestas precisas y actualizadas. Por ejemplo, las actualizaciones periódicas con artículos de noticias en tiempo real y fuentes de redes sociales garantizan que los informes o resúmenes generados reflejen los acontecimientos más recientes.
• Aprovecha la búsqueda de Google. GenAI Gemini de Google puede conectarse con Google Search para vincular el modelo con conocimientos del mundo real, temas e incluso información actualizada de Internet.

 

IA responsable: una consideración esencial

Aunque la IA ofrece un inmenso potencial, es crucial tener en cuenta las consideraciones éticas. Los modelos de IA pueden perpetuar los sesgos presentes en los datos con los que se han entrenado, lo que conduce a resultados que resultan discriminatorios. Además, la falta de transparencia de algunos algoritmos de IA puede dificultar la comprensión de cómo llegan a sus conclusiones. Por eso es fundamental garantizar un desarrollo y un uso responsables de la IA. He aquí por qué:

• Equidad y sesgo. Los datos de entrenamiento sesgados pueden conducir a resultados sesgados. Las empresas deben examinar los datos y emplear técnicas de corrección para garantizar la imparcialidad, la responsabilidad y la transparencia en la IA.
• Transparencia y confianza. Los algoritmos que son una “caja negra” pueden dinamitar la confianza. Las empresas deben esforzarse para que los procesos de toma de decisiones de la IA sean transparentes y ofrecer explicaciones sobre los resultados, para que los usuarios puedan evaluar su validez. Una comunicación clara sobre el uso de la IA genera confianza. Los usuarios merecen explicaciones sobre los resultados de GenAI y saber cómo la IA ha llegado a ellos.
• Supervisión humana. La IA y el ML deben aumentar, no sustituir, el valor humano. Un enfoque “humano” garantiza que se tengan en cuenta las consideraciones éticas y protege frente a errores y consecuencias imprevistas.
• Privacidad y seguridad. Los sistemas de IA que manejan datos sensibles requieren medidas sólidas de privacidad y seguridad. Las empresas deben cumplir la normativa de protección de datos y aplicar las garantías adecuadas para proteger la privacidad de los usuarios.

Al dar prioridad a la IA responsable, las empresas pueden aprovechar el poder de GenAI para su beneficio, fomentando la creatividad y la innovación a la vez que reducen los riesgos.

 

Conclusión

Al desmitificar la IA y comprender su potencial, las empresas pueden utilizar esta tecnología para generar valor e impulsar la innovación, eficiencia y su crecimiento. Ya se trate de optimizar la logística con ML o de crear experiencias atractivas para los clientes con GenAI, las posibilidades son infinitas. Pero el navegar por el panorama de la IA, priorizando las prácticas responsables será clave para crear un valor empresarial sostenible y ético.

Adoptar la IA no consiste solo en implementar nuevas tecnologías, sino en replantear las estrategias empresariales desde el principio para integrar estas potentes herramientas de forma eficaz y responsable.