Líderes empresariales, prepárense: la IA generativa va mucho más allá de los chatbots

Parece que la IA generativa está en todas partes. El explosivo lanzamiento de chatbots avanzados y otras tecnologías de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, ha captado la atención de todo el mundo, desde los consumidores hasta los líderes empresariales y los medios de comunicación.

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Pero estas herramientas de chat son sólo la punta del iceberg en lo que respecta al impacto potencial de esta tecnología. El mayor valor de la IA generativa llegará cuando las empresas empiecen a aplicarla en beneficio de sus clientes y empleados. Existe un gran número de casos de uso empresarial, que van desde el diseño de productos hasta el servicio de atención al cliente, pasando por la gestión de la cadena de suministro, apoyo a la educación y muchos más. Los nuevos modelos, chips y servicios para desarrolladores en la nube, como los de AWS, están abriendo la puerta a la adopción a gran escala en todos los sectores.

Comprender el ámbito de posibilidades -y el riesgo- de la IA generativa es de vital importancia para los CIO que quieran empezar a aprovechar esta tecnología y obtener una ventaja para sus empresas. Estos son mis cinco consejos para empezar:

• 1) Ponga sus datos en orden

La IA generativa ya está aquí y está a punto de tener un impacto transformador en nuestro mundo. Las ventajas potenciales de aprovecharla en su empresa son demasiado grandes y los inconvenientes de quedarse rezagado son demasiados como para no empezar ahora. Pero el principio de este viaje es asegurarse de que dispone de los datos adecuados para la IA/ML. Para entrenar modelos de calidad, debe empezar con datos de calidad y unificados de su empresa. Por ejemplo, Autodesk, una compañía global de software, experimentó creando un proceso de diseño generativo en AWS para ayudar a los diseñadores de productos a crear miles de iteraciones y elegir el diseño óptimo. Estos modelos de aprendizaje automático dependen de una sólida estrategia de datos para conectar las características de desempeño definidas por el usuario, los datos del proceso de fabricación y la información sobre el volumen de producción.

• 2) Imagine casos de uso en torno a sus propios datos

Esta tecnología podría utilizarse para desarrollar modelos predictivos para las empresas o para automatizar la creación de contenidos. Por ejemplo, las empresas podrían generar previsiones financieras y planificar escenarios para hacer recomendaciones más informadas sobre gastos de capital y reservas, o la IA generativa podría actuar como asistente de los médicos para crear recomendaciones de diagnóstico, tratamiento y seguimiento. Philips está haciendo precisamente eso. La empresa de tecnología sanitaria utilizará Amazon Bedrock para desarrollar capacidades de procesamiento de imágenes y simplificar los flujos de trabajo clínicos con reconocimiento de voz, todo ello mediante esta tecnología.

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También estamos viendo cómo los clientes de AWS aprovechan la IA generativa para optimizar los ciclos de vida de los productos. Por ejemplo, las empresas minoristas que buscan gestionar con mayor precisión la colocación del inventario, los problemas de falta de existencias, las entregas, etc., o utilizan este tipo de tecnología para crear, optimizar y probar la distribución de las tiendas. Al identificar estos escenarios con antelación y explorar el arte de lo posible con los datos que ya tiene, puede asegurarse de que su inversión en IA generativa sea tanto específica como estratégica.

• 3) Sumérjase en los beneficios para la productividad de los desarrolladores

La IA generativa puede aportar importantes beneficios a la productividad de los desarrolladores. Puede ser un potente asistente para tareas de codificación repetitivas como las pruebas y la depuración, liberando a los desarrolladores para que se centren en tareas más complejas que requieren habilidades humanas para resolver problemas. Los CIO deben trabajar con sus equipos de desarrollo para identificar las áreas en las que esta tecnología puede aumentar la productividad y reducir el tiempo de desarrollo.

Por ejemplo, en abril, AWS lanzó Amazon CodeWhisperer, un compañero de codificación que genera sugerencias de código de líneas y funciones completas en tiempo real basándose en los comentarios de los desarrolladores. Los participantes que utilizaron este servicio durante una vista previa completaron en promedio sus tareas un 57% más rápido, y tuvieron un 27% más de probabilidades de completarlas con éxito que aquellos que no la utilizaron. Se trata de un increíble salto hacia adelante en la productividad de los desarrolladores, que reduce el tiempo y aumenta el éxito. Y esto es sólo el comienzo.

• 4) Toma los resultados con cautela

La IA generativa es tan buena como los datos con los que se entrena, y siempre existe el riesgo de sesgos o imprecisiones. A veces, el resultado es una alucinación, una respuesta que parece plausible pero que en realidad es inventada. Así que guíe a sus desarrolladores, ingenieros y usuarios empresariales para que consideren los resultados que obtengan como direccionales, no prescriptivos. Gestione las expectativas empresariales sobre la precisión y tenga en cuenta algunos de los retos especiales que rodean a la IA generativa responsable. Estos modelos y sistemas aún están en sus inicios y no hay sustituto para la sabiduría y el juicio humano.

• 5) Piense detenidamente en la seguridad, la legislación y el cumplimiento

Como ocurre con todas las tecnologías, la seguridad y la privacidad son primordiales, y la IA generativa introduce nuevas consideraciones, incluso en torno a la propiedad intelectual. Los CIO deben trabajar estrechamente con sus equipos de seguridad, cumplimiento y legales para identificar y mitigar estos riesgos, garantizando que esta tecnología se despliegue de forma segura y responsable. Además, hay que tener en cuenta el cumplimiento de la normativa y pensar detenidamente a quién pertenecen los datos que se utilizan.

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La IA generativa tiene el potencial de ser una tecnología transformadora, que aborda problemas interesantes, aumenta el rendimiento humano y maximiza la productividad. Sumérjase ahora, experimente con casos de uso, aproveche sus ventajas, entienda el riesgo y estará bien posicionado para aprovecharla para su negocio.

*El autor es Director de Tecnologia de AWS para Latinoamérica, Canadá y el Caribe