Los retos que tendrá el mundo empresarial con la inteligencia artificial (y cómo superarlos)

Sin duda, la inteligencia artificial ha acaparado la atención este año, y podría llegar a tener un mayor impacto financiero en la economía a nivel mundial, según la Banca de Inversión Goldman Sachs, quien señaló que podría atraer hasta 200 mil millones de dólares en 2025, desde la perspectiva global.

De acuerdo con datos de Goldman Sachs, la IA podría afectar a 300 millones de puestos de trabajo a nivel mundial.


No es la primera ni la última vez que la humanidad se enfrenta a la paradoja de incorporar los beneficios de las nuevas tecnologías y lidiar con sus efectos secundarios. En el contexto actual, la reasignación de la fuerza laboral es mucho más difícil y depende directamente del nivel educativo y la capacitación del país.

Respecto al sistema ChatGPT, este se posiciona como la aplicación de mayor crecimiento en la historia. Su lanzamiento se dio en noviembre de 2022, y el primer mes tenía 100 millones de usuarios registrados al día. De acuerdo con Bloomberg, Latinoamérica accedió este año un total de 303 millones de visitas a ChatGPT, las cuales se dividen en Brasil 2.2%, Colombia 1.9%, México 1.7%, Chile 0.72%, Argentina 0.71%, Perú 0.71%, Ecuador 0.7%, y República Dominicana 0.4%. Posicionándose Brasil en el décimo país que más la utiliza, seguido de Colombia en el 14 y México en el 16. Estas visitas en su mayoría son usuarios de entre 18 y 34 años, perfiles jóvenes y especialmente masculinos. 

Argentina es un país que está particularmente interesado en la Inteligencia Artificial. Según un informe de Kantar, 6 de cada 10 argentinos conocen el concepto de IA, y 4 de cada 10 reconocen que impactará en su forma de trabajo. Y aunque los primeros en introducirse en el tema fueron los jóvenes y adolescentes, los centennials, el número de interesados en esta tecnología crece a diario.

Los modelos generativos de IA (GenAI), como el ChatGPT, parecen generar un gran debate en torno a su potencial para transformar nuestra vida cotidiana. Pero ¿qué ocurre en el entorno empresarial? ¿Cómo aprovechar esta tecnología?

Aunque la IA Generativa, que no es otra cosa que generar contenido original como textos e imágenes a partir de data existente, es aún bastante incipiente, nos encontramos en un punto de inflexión. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) que busca que las máquinas comprendan y manipulen el lenguaje humano está causando sensación. En multitud de sectores, estos modelos GenAI pueden ayudar a facilitar la búsqueda de información a los usuarios y a proporcionar una capacidad de búsqueda en toda la empresa basada en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) de los datos empresariales, que se traslada a la rama de la IA y se ocupa de dar a las computadoras la capacidad de comprender textos y palabras habladas de la misma manera que los seres humanos. 

En la medida que dichas herramientas abren paso en las empresas y la sociedad, podrían impulsar un aumento del 7 %, o casi 7 mil MDD en el PIB mundial y elevar el crecimiento de la productividad en 1.5 puntos porcentuales en un período de 10 años, señala Goldman Sachs Research.

Sin embargo, aunque la IA pueda impactar millones de puestos de trabajo, la sustitución de los humanos por la máquina sólo ocurre donde existen actividades repetitivas y de baja complejidad. Un trabajo que implique creatividad, pensamiento crítico y estratégico, mirada analítica, empatía y ética no será eliminado del mapa. De hecho, este tipo de trabajo se optimizará con el apoyo de la IA generativa, que ofrece soluciones con alta velocidad, calidad y profundidad, en la medida de las capacidades del usuario. 

Es Imposible pensar que la tecnología por sí sola, basada en datos, pudiera entender los modismos argentinos, por la data que obtiene en texto y audio para que pueda ser entendida por los motores de procesamiento. Hay plataformas de chatbot que entienden el significado del lenguaje coloquial de algunas regiones. Sin embargo, lo interesante de esta tecnología es analizar los retos a futuro que este panorama supone, por ello Infor se dio a la tarea de clasificarlos:

Las empresas que necesiten crear sus propios modelos de lenguaje específicos deben estar atentas a tres riesgos principales:  

Confiabilidad: aunque el contenido generado a partir de un gran modelo lingüístico parece original, en realidad está imitando un patrón basado en un conjunto de datos de entrenamiento similar al que ha sido expuesto. Muchas veces, se puede generar información falsa, con la misma pregunta y por tanto crear respuestas diferentes.

Privacidad: los datos y las condiciones que comparten los usuarios se utilizan para entrenar al modelo mayor. La generación y el intercambio de contenido específico del negocio debe cumplir con estrictos requisitos legales y de privacidad de datos; por ejemplo, cuando las empresas realizan una Evaluación de Impacto de Protección de Datos (DPIA), deben garantizar el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

Parcialidad: el contenido generado por la IA está hecho a la medida, en función de la solicitud de entrada. También se puede entrenar el modelo utilizando sólo puntos de datos favorables sin exponerlo al panorama completo. En última instancia, puede moldear el resultado de la forma que desee, tanto útil como perjudicial.

Una forma de combatir estas amenazas es aplicar filtros de moderación adecuados en la interfaz de usuario final. Sin duda, para el uso empresarial, se debe seguir un enfoque "humano en el medio", es decir, todo el contenido generado debe ser dirigido por una persona real antes de ser desplegado para su consumo habitual. El control y la moderación de humanos serán necesarios durante algún tiempo para aumentar la precisión y coherencia de los contenidos generados, ayudar a reducir los sesgos sociopolíticos y garantizar que la ventaja competitiva de una empresa no se vea comprometida.

Es evidente que en los próximos cinco a diez años, las inversiones en la tecnología aumentarán considerablemente, tanto en términos de generación de mejores modelos como en el espacio del hardware, con chips más rápidos y potentes y la necesidad de más anchos de banda de red. 

Los ChatGPT y otros modelos de GenAI representan soluciones disruptivas que ya están ayudando a los consumidores a refinar el proceso de búsqueda, automatizar la creación de contenidos e impulsar la productividad individual. Aunque esperamos que las empresas adopten rápidamente esta potente tecnología, también esperamos que sean conscientes de los riesgos potenciales, la imprecisión y los problemas de privacidad que conlleva. Naturalmente, es sólo cuestión de tiempo que el espacio GenAI madure y aborde estas preocupaciones.

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