La revolución de la IA está en pleno apogeo, y empresas de todo el mundo recurren a la IA generativa para transformar sus organizaciones. Este nuevo paso en la forma en que los seres humanos interactúan con las computadoras promete revolucionar prácticamente todos los sectores del planeta.

¿Qué es la IA generativa?

La historia de la tecnología está marcada por momentos que marcan un antes y un después: avances que impulsaron nuevas industrias, permitieron la transformación de otras, cambiaron la forma en que las personas interactúan con la tecnología y remodelaron la sociedad. El lanzamiento público del navegador web Netscape en 1994 fue uno de esos momentos, y la introducción del iPhone de Apple hace solo 16 años fue otro. Ahora estamos viviendo un momento igualmente significativo, si no más, con la aparición de la IA generativa. Si bien las aplicaciones de consumo de la IA generativa nos han deslumbrado a todos, con ChatGPT y otros servicios que producen ensayos notablemente pulidos e imágenes de alta calidad en un instante, las implicaciones para las empresas son aún mayores. Por eso, los líderes empresariales de todos los sectores están estudiando dónde y cómo incorporar la IA generativa en sus organizaciones. Aunque muchas grandes empresas, como Koch Industries y la Fuerza Aérea de los Estados Unidos, llevan mucho tiempo transformándose digitalmente con software de aplicaciones de IA empresarial, la aparición de la IA generativa promete acelerar esos esfuerzos a un ritmo vertiginoso. Las oportunidades son enormes; los riesgos de quedarse al margen son demasiado grandes.

¿Qué tiene de especial la IA generativa?

Como su nombre indica, la IA generativa permite a las computadoras generar contenido basándose en un conjunto de algoritmos de IA y aprendizaje automático (ML) aplicados a vastas fuentes de datos. La experiencia del usuario, similar a mantener una conversación, supone un cambio fundamental en el modelo de interacción entre humanos y computadoras. La IA generativa permite al software «aprender» los patrones fundamentales de un corpus de imágenes, texto y archivos de audio, y luego producir rápidamente resultados completos y exhaustivos (aunque en este momento las imprecisiones no son infrecuentes). Estos modelos de IA utilizan una variedad de técnicas, como modelos transformadores, redes generativas adversarias (GAN) y autoencodificadores variacionales. (Ver definiciones).

El usuario escribe una solicitud y el software le da lo que ha pedido. Más allá de ChatGPT, ahora existe Stability.ai, Bard de Google y Bing de Microsoft, equipado con IA generativa, con el eslogan «Haz preguntas reales. Obtén respuestas completas». Para generar contenido, por ejemplo, un ensayo sobre Platón o sobre la historia de la tecnología de IA, los servicios de IA generativa se basan completamente en datos disponibles públicamente. Y eso es lo que se interpone entre las ofertas actuales de IA generativa y lo que se necesita para servir a la empresa.

El acceso a los datos empresariales adecuados es el ingrediente esencial para la IA generativa para las empresas. Una empresa de servicios financieros, por ejemplo, no necesita un sistema de IA generativa que solo aprenda de datos públicos. Necesita un sistema creado para su ámbito (lea La importancia de los modelos de dominio) que genere información completa a partir de sus datos propios. Eso podría incluir tendencias de depósitos, información sobre sus préstamos, etcétera. Lo mismo ocurre con una empresa manufacturera o una institución sanitaria. La IA generativa para las empresas también incorpora datos públicos a través de grandes modelos de lenguaje (LLM). Una empresa de servicios financieros querría incluir datos sobre las tasas de interés en tiempo real, por ejemplo. Pero son los datos empresariales específicos del dominio los que prometen hacer que la IA generativa sea tan transformadora para las empresas.

La diferencia no se detiene ahí. La IA generativa permite que muchas más personas de una organización aprovechen los conocimientos predictivos generados por las aplicaciones de IA empresariales subyacentes. En pocas palabras: la IA generativa disponible para el público crea lo que se le pide basándose en los datos actuales (es decir, pasados) disponibles en la web. La IA generativa en la empresa, por el contrario, puede producir conocimientos vitales basados en lo que va a suceder en un negocio específico, como decirle qué partes de su planta de fabricación necesitarán mantenimiento y cuándo, o qué clientes son propensos a cerrar sus cuentas.