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El auge de la IA generativa
La IA generativa tuvo su momento de auge con el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI a finales de 2022. En cinco días, alcanzó el millón de usuarios; una hazaña que le llevó a Netflix 3,5 años. A principios de 2023, el GPT-4 ya estaba en escena, superando a la mayoría de los humanos en los exámenes estandarizados y apareciendo en casi todos los blogs de la industria, salas de juntas e hilos de LinkedIn. Roy Steunebrink explica:
Al principio, parecía un truco de fiesta digital, pero cuando tuvo acceso a datos en tiempo real y capacidades de integración, nos dimos cuenta de que no solo estábamos buscando una herramienta. Estábamos ante un cambio de paradigma».
Roy Steunebrink
Director de Desarrollo e Implementación, Friday
La accesibilidad desempeñó un papel fundamental en ese cambio. Al colocar un poderoso modelo de IA en una interfaz de chat simple, ChatGPT democratizó la experimentación. De repente, cualquier persona, ya sea un especialista en marketing, un gerente o un desarrollador junior, podía crear prototipos de ideas con IA. Pero la misma facilidad que lo hizo popular también lo hizo engañoso.
Los desafíos de la implementación de la IA y cómo evitarlos
Una de las principales razones por las que tantos proyectos de IA se estancaron, y aún lo hacen, es la suposición de que la IA es lista para usar. Revelación: no lo es. De hecho, la mayoría de los proyectos de IA no ofrecen valor empresarial, en gran parte debido a las malas prácticas de datos y a la falta de definiciones claras de los casos de uso. Roy sostiene que el verdadero problema no es la IA, sino la falta de estructura, visión y preparación en la mayoría de las organizaciones.
Para evitar este destino, lo ideal es que las empresas necesiten cuatro elementos fundamentales:
1. Habilidades esenciales de IA
El éxito de la IA no depende únicamente de las herramientas que utilices, sino de las personas que saben cómo utilizarlas. Las empresas deben desarrollar las capacidades de inteligencia artificial internamente o colaborar con socios de confianza para cubrir las brechas de experiencia.
La ingeniería rápida, que alguna vez fue un concepto marginal, ahora es una competencia básica. Requiere saber cómo interactuar eficazmente con los grandes modelos lingüísticos (LLM) para lograr resultados consistentes, precisos y seguros. Del mismo modo, el diseño de sistemas por agencias, en el que los agentes de IA completan tareas de forma autónoma en múltiples aplicaciones, exige fluidez en los marcos de orquestación, la integración de herramientas y una autonomía responsable.
Según el Informe sobre el futuro del empleo del Foro Económico Mundial (2023), las habilidades en inteligencia artificial, aprendizaje automático y big data se encuentran entre las cinco más demandadas por los empleadores. Sin embargo, la escasez de talento en inteligencia artificial sigue siendo un obstáculo: Estimaciones de McKinsey que solo el 10% de las empresas tienen el talento de IA que necesitan para ampliar las soluciones de forma eficaz.
En resumen, para mantenerse competitivas, las organizaciones deben mejorar las habilidades de los equipos existentes, atraer talento experto en IA o trabajar con proveedores especializados que puedan acelerar la adopción y, al mismo tiempo, garantizar las mejores prácticas.
2. Pautas éticas para el uso seguro de la IA
La implementación de la IA sin supervisión es un riesgo para el cumplimiento y la reputación a punto de ocurrir. La próxima Ley de IA de la UE, que se espera comience a aplicarse en 2025, será el primer marco regulatorio integral para la IA del mundo. Clasifica los sistemas de IA en cuatro categorías de riesgo: inaceptables, altos, limitados y mínimos, y establece requisitos estrictos en materia de transparencia, supervisión humana y gobernanza de los datos.
Según el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la IA que procesa datos personales también debe cumplir con los principios de equidad, responsabilidad y explicabilidad. Esto incluye ofrecer a los usuarios el derecho a entender y cuestionar las decisiones automatizadas, una preocupación cada vez mayor en las aplicaciones de alto riesgo, como la calificación crediticia, la contratación o el reconocimiento facial.
Las empresas deben actuar ahora para:
- Defina políticas de uso aceptable para las herramientas de IA generativa.
- Implemente protocolos de minimización y anonimización de datos.
- Establezca barreras internas para el acceso a los modelos, la auditoría y la responsabilidad de las decisiones.
3. Una estrategia de datos sólida
Los datos son el combustible detrás de cualquier sistema de IA, pero no todos los datos se crean de la misma manera. Si sus datos son inconsistentes, están mal etiquetados o están encerrados en silos organizacionales, la IA no solo tendrá un rendimiento inferior, sino que podría fallar por completo.
Estudios recientes han demostrado que hasta El 80% del tiempo de los proyectos de IA se dedica a la preparación de datos: limpieza, deduplicación, anotación y normalización. Peor aún, casi el 55% de los datos recopilados por las empresas nunca se utilizan, lo que sugiere ineficiencias generalizadas en la forma en que se almacenan y se muestran los datos.
Una estrategia de datos de IA exitosa debe incluir:
- Mejores prácticas de abastecimiento de datos: seleccionar conjuntos de datos relevantes, representativos y específicos del dominio.
- Flujos de trabajo de anotación inteligentes: combina el etiquetado asistido por ML con la revisión humana para garantizar la precisión.
- Uso compartido de datos en la nube: permite un acceso seguro y en tiempo real a todos los equipos y sistemas.
4. Una mentalidad de inversor en IA
La IA no se adquiere una sola vez; es una capacidad estratégica que aumenta con el tiempo. Sin embargo, muchas organizaciones la consideran una solución rápida. Esta mentalidad a corto plazo es la razón por la que la mayoría de las iniciativas de IA se estancan después de la fase piloto. Roy Steunebrink aboga por una visión más sostenible:
Cuando se trata de IA, se necesita paciencia, no pánico».
Roy Steunebrink
Director de Desarrollo e Implementación, Friday
El ROI significativo de la IA tiende a materializarse en un plazo de 3 a 5 años, especialmente en sectores complejos como la fabricación, la atención médica y las finanzas.
Para tener éxito, los líderes deben:
- Adopte la experimentación y la iteración, sabiendo que no todos los pilotos funcionarán.
- Asigne presupuestos para la mejora continua del modelo y el readiestramiento.
- Mida el éxito no solo en los ahorros de costos inmediatos, sino también en la transformación de procesos a largo plazo, la experiencia del cliente y la capacidad de innovación.
Básicamente, desarrollar la madurez de la IA es como construir un volante: comienza despacio y luego se acelera con cada inversión inteligente.
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