De ChatGPT a interacción con máquinas: cómo está evolucionando la Inteligencia Artificial Generativa

El Cronista | Entrevista exclusiva a Cynthia Martinez, Socia de Business Consulting y Nicolás Ramos, Socio de Technology Consulting.

En diálogo con El Cronista, Cynthia Martínez y Nicolás Ramos de EY Argentina analizan el panorama actual de la Inteligencia Artificial Generativa, su impacto en los negocios y cómo se proyecta al futuro.

Explorar los límites y alcances de la inteligencia artificial y su impacto en los negocios supone un ejercicio desafiante, ante un avance tecnológico que parece no encontrar techo. En el último año y medio algunas de las soluciones de IA han evolucionado rápidamente. Este es el caso de la Inteligencia Artificial Generativa: la tecnología que nos permite crear nuevos contenidos e ideas a partir del aprendizaje que realiza sobre datos e información preexistente.

El debate alrededor del uso de la IA Generativa se centra en los riesgos a la privacidad y seguridad de los datos, su correcta aplicación en las industrias y segmentos de negocio y, no menor: su regulación.

Para profundizar sobre el avance de esta tecnología, Cynthia Martínez, socia líder de Business Consulting de EY Argentina, y Nicolás Ramos, socio líder de Technology Consulting de EY Argentina, analizan en diálogo con El Cronista las implicancias de la Inteligencia Artificial Generativa al interior de los negocios e identifican las mejores prácticas para mitigar sus potenciales riesgos.

"Respecto a su uso, la inteligencia artificial se ha masificado y se utiliza hace mucho tiempo en las empresas y las personas, a veces sin notarlo. Incluso cuando uno trabaja en búsquedas de internet o con las redes sociales, ya hay algoritmos de inteligencia artificial. Lo que sucede con la Inteligencia Artificial Generativa es que además de permitir analizar información y reconocer patrones, permite generar contenido nuevo", explica Nicolás Ramos.

Y agrega: "Hace muchos años que se está desarrollando la inteligencia artificial. La (IA) generativa se empezó a masificar en su uso por la facilidad y la interfaz de los usuarios. Un ejemplo muy claro es ChatGPT: esta herramienta se convirtió en la tecnología con más rápida adopción en la historia que pasó a tener 100 millones de usuarios en solo dos meses. Ya existía la Inteligencia Artificial Generativa de texto de OpenAI pero al ofrecerle al usuario una interfaz fácil de usar, todos adoptaron rápidamente la tecnología".

Estas soluciones se están utilizando para generar texto, imágenes o video, soluciones conversacionales y en algunos casos para la generación de código de programación a partir de requerimientos de los usuarios.

"Hoy lo que estamos viendo es esta tecnología integrada en el engagement con clientes, principalmente en los procesos que tienen que ver con Customer Experience, pero también en procesos más operativos. En cuanto al engagement, se usa para el fortalecimiento de marca, para el branding, inclusive para eficientizar campañas de marketing o para mejorar servicios al cliente", resume Cynthia Martínez.

Asimismo, esta tecnología se utiliza para la automatización de procesos como los motores de búsqueda o de recomendaciones para compras de clientes y personalización de la experiencia en canales digitales.

"En algunas compañías más desarrolladas hemos observado el uso de IA Generativa para acompañar el diseño de productos a través de la co-creación y la elaboración de estrategias para algunos procesos de negocio, en base a comportamientos de consumo. Esto es lo más nuevo de todo", destaca Martínez.

En esa línea, la especialista adelanta que el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en las industrias dependerá de varios factores. En tal sentido se proyecta un uso aún mayor debido a su interfaz simple y accesible, principalmente para eficientizar procesos y abaratar costos.

"En el mediano plazo, entre uno y tres años, prevemos que va a haber una nueva evolución: creemos que la IA Generativa se utilizará para construir una capa sobre otras herramientas de inteligencia artificial y analytics para permitir la comprensión en tiempo real de los datos operativos y de mercado a gran escala. Los efectos de este desarrollo posiblemente los veamos en beneficios más tangibles aplicados a las diferentes industrias como la industria del entretenimiento o en salud", indica Martínez.

En cuanto a su evolución en el largo plazo, sostienen que es compleja su previsibilidad pero que el desarrollo de esta tecnología va a tender a un uso intuitivo entre humanos y máquinas. Sin embargo, el avance y crecimiento exponencial de la IA Generativa trae interrogantes respecto a sus posibles riesgos y la necesidad de brindar un marco de gobierno de uso y desarrollo. 

"Sabemos que esta inteligencia aprende de información que analiza. El problema muchas veces se da en algún sesgo que puede haber en esos datos por lo que hay que tener mucho cuidado en qué tipo de información se utiliza para entrenar a los modelos. Otro de los desafíos tiene que ver con la confidencialidad de la información: muchos de estos algoritmos acceden a grandes volúmenes de información, la pueden procesar e interpretar de una manera muy rápida. Por eso hay regulaciones en todo el mundo respecto a la confidencialidad y privacidad de los datos. Después se encuentran las zonas grises y los riesgos legales. Por ejemplo, si un modelo de inteligencia artificial generativa crea contenido, ¿quién es el autor?, ¿quién tiene los derechos de autor? Son cuestiones legales que hay que ir resolviendo con el tiempo, tratando de generar confianza en el público así como advertencias sobre su uso", explica Ramos.

Por último, los especialistas recomiendan contar con una estrategia de inteligencia artificial en el interior de las organizaciones y un plan de acción concreto en su aplicación: "Nosotros aconsejamos entender en qué situación está cada compañía para que diseñen una "estrategia de inteligencia artificial empresarial". Para esto, les recomendamos a nuestros clientes hacer ejercicios de facilitación de workshops para que identifiquen oportunidades y prioridades, qué riesgos tienen, desarrollen una hoja de ruta y definan una estructura de gobierno. Es central empezar lo antes posible porque esta tecnología está madurando rápidamente", concluyen.