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La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un auge significativo en torno a la década de 2020, con innovaciones notables como Dall-e, Midjourney y, en particular, ChatGPT. Para las organizaciones, las herramientas de IA sirven como impulsores cruciales del rendimiento y la competitividad. La transformación ya está en marcha en los departamentos de TI, las divisiones financieras, RRHH, los servicios de atención al cliente, así como en los departamentos de marketing y comunicación.
¿Quieres aprovechar tú también las oportunidades que ofrece la IA? En este artículo, Mozzaik te da las claves para entender los entresijos de la inteligencia artificial y preparar tu estructura para abrazar este cambio en las mejores condiciones. ¡Disfruta de la lectura!
Inteligencia Artificial: Definición e historia
La inteligencia artificial es un concepto que tiene más de 70 años. Presentación.
¿Qué es la Inteligencia Artificial? Definición.
El concepto de inteligencia artificial, o IA, se refiere a diversas herramientas que utilizan algoritmos de cálculo para imitar o simular la inteligencia humana. En otras palabras, la IA es un programa informático que aprovecha los datos para realizar automáticamente tareas como resolver una ecuación, crear una ilustración o escribir un texto.
Breve historia de la inteligencia artificial
La idea de la inteligencia artificial surgió en la década de 1950, cuando el matemático británico Alan Turing exploró la capacidad de las máquinas para replicar la inteligencia humana. Turing ideó una prueba, el "test de Turing", para medir la capacidad de una IA de simular la inteligencia humana durante una conversación. El término "inteligencia artificial " se atribuye al matemático e informático estadounidense John McCarthy en 1955. A lo largo de la segunda mitad del siglo XX, los proyectos de investigación sobre IA continuaron con éxito variable. En 1997, el ordenador Deep Blue de IBM, especializado en ajedrez, derrotó notablemente al campeón mundial Garry Kasparov, marcando un hito significativo.
La década de 2010 fue testigo de importantes avances en IA con el auge del Machine Learning y el Deep Learning basados en redes neuronales artificiales. La IA también entró en la vida cotidiana con el reconocimiento de voz, los motores de búsqueda personalizados, los vehículos autónomos, la traducción automática y los Deepfakes (vídeos alterados mediante IA).
La década de 2020 marca un punto de inflexión en la historia de la inteligencia artificial. El gran público accede a la tecnología a través de herramientas como las IAs generativas de imágenes Dall-e, Stable Diffusion y Midjourney. En particular, a finales de 2022, la empresa estadounidense OpenAI presentó un agente conversacional basado en IA: ChatGPT. En solo dos meses, este chatbot alcanzó los 100 millones de usuarios activos mensuales, convirtiéndose en la aplicación de más rápido crecimiento de la historia. Profesionales y particulares utilizan ahora ChatGPT para encontrar respuestas a sus preguntas, realizar lluvias de ideas, resumir textos, traducir documentos o incluso redactar descripciones de productos, cartas o publicaciones en redes sociales.
Tras ChatGPT, proliferan las herramientas de IA generativa con diversos casos de uso: ayuda a la escritura, creación de contenidos visuales, edición de fotos y vídeos, creación de chatbot, generación de presentaciones, generación de música y voz en off, etc.
Diferentes tipos de inteligencia artificial
Los investigadores identifican dos tipos o etapas principales de IA:
1. Inteligencia Artificial Estrecha (IAN): También conocida como "IA débil", la IAN está entrenada para realizar tareas específicas pero carece de razonamiento o autoconciencia. La mayoría de las IA actuales, como ChatGPT, Siri, el asistente virtual de Apple, el motor de búsqueda de Google y el software de optimización de funciones empresariales, entran dentro de la ANI.
2. Inteligencia Artificial Fuerte (IA Fuerte): La IA fuerte engloba dos categorías que aún no existen: La Inteligencia Artificial General (AGI) y la Superinteligencia Artificial (ASI). La AGI poseería una inteligencia y una consciencia equivalentes a las de un ser humano, mientras que la ASI representa el estadio final en el que la IA supera la inteligencia humana. La AGI y, sobre todo, la ASI preocupan actualmente a los investigadores de la IA, las ONG y los gobiernos, que reclaman una regulación preventiva.
Oportunidades y retos empresariales asociados a la inteligencia artificial
Las nuevas herramientas basadas en la inteligencia artificial tienen el potencial de aportar numerosos beneficios a las empresas. Sin embargo, esta tecnología también conlleva riesgos que hay que prever.
Oportunidades de negocio que ofrece la inteligencia artificial
Según el Informe Global de Tecnología 2023 de KPMG, la inteligencia artificial es"la tecnología más importante para ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos en los próximos años." He aquí por qué:
- Mejora de la productividad: La inteligencia artificial sirve de palanca para aumentar la productividad mediante la automatización de tareas repetitivas. Ayuda a los empleados a ejecutar sus tareas principales de forma más eficiente, como la gestión de riesgos, el análisis predictivo y el diseño de campañas de marketing. Además, permite a los responsables tomar decisiones más informadas.
- Mejora de la experiencia de los empleados: La IA es un vector de mejora de la experiencia del empleado. Los empleados se liberan de sus tareas más tediosas, realizan fácilmente actividades complejas, ahorran tiempo en la búsqueda de conocimientos, reciben rápidamente información clara y personalizada sobre los procesos de RRHH y acceden a formación adaptada a sus necesidades individuales.
- Valioso aliado para el conocimiento del cliente: La IA es un valioso aliado para optimizar el conocimiento del cliente, ofrecerle una mejor experiencia, aumentar su satisfacción y fidelizarlo. Los equipos comprenden mejor las expectativas de los clientes en cuanto a productos, servicios o acciones de marketing, lo que les permite perfeccionar las ofertas y la comunicación. Gracias a los Chatbots y Voicebots de relación con el cliente, los compradores también pueden beneficiarse de un servicio de atención al cliente rápido y personalizado sin sobrecargar a los equipos de ventas.
Retos relacionados con la adopción de la inteligencia artificial en las empresas
Aunque la inteligencia artificial mejora la eficiencia operativa y el rendimiento general de la organización, no está exenta de riesgos. Existen importantes retos asociados a la adopción de la IA:
- Sesgos y cuestiones éticas: Las IA pueden reproducir o exacerbar sesgos, cometer errores o plantear problemas éticos, especialmente cuando el algoritmo se basa en una suposición básica sesgada, criterios incorrectos o se ha entrenado con una base de datos no representativa. Amazon, por ejemplo, experimentó IA sesgada con su software de contratación discriminatorio (ahora descatalogado).
- Funcionamiento opaco: El funcionamiento opaco de las IA, como destaca la consultora Deloitte, coloca a las empresas en una posición de dependencia de terceros. Esta falta de transparencia también plantea dudas sobre la protección de datos confidenciales, secretos comerciales, datos personales de empleados y clientes, y derechos de autor.
- Impacto en el empleo: Se espera que la adopción de herramientas de IA por parte de las organizaciones altere los aspectos humanos. Según el banco de inversiones Goldman Sachs, se espera que se automaticen hasta 300 millones de puestos de trabajo en todo el mundo. Europa y Estados Unidos se verán especialmente afectados, con dos tercios de los puestos de trabajo expuestos a la automatización en estas regiones. A la inversa, como vuelve a subrayar Deloitte, las empresas tendrán que formar o contratar empleados para que adquieran las (aún escasas) competencias relacionadas con la implantación, las pruebas y la gestión de las herramientas de IA.
¿Cómo prepararse para la llegada de la IA a las empresas?
Para aprovechar plenamente la inteligencia artificial, reducir los riesgos asociados y convertirla en una verdadera ventaja competitiva, las organizaciones deben prepararse para la llegada de esta tecnología a su estructura. A este respecto, deben explorarse dos vías:
Formación de empleados en inteligencia artificial
La llegada de la inteligencia artificial a las empresas transformará los métodos de trabajo, perturbará el mercado laboral y planteará problemas de seguridad y contratación. Para facilitar el cambio y protegerse de los riesgos asociados a la adopción de la IA, es esencial formar a sus equipos en el uso de la tecnología y concienciarlos sobre las oportunidades y los riesgos asociados a ella (protección de datos confidenciales, sesgos algorítmicos, riesgos jurídicos, etc.).
Según una encuesta de Ifop-Talan publicada en mayo de 2023,"el 68% de los franceses que utilizan IA generativas en el lugar de trabajo lo ocultan a su superior jerárquico." Para evitar estos abusos, es necesario establecer una política sobre el uso de la IA y la protección de datos sensibles, incluso si aún no ha adoptado esta tecnología. La necesidad es real, como indica la misma fuente:"El 72% de los franceses considera que no tiene conocimientos suficientes para utilizar las IA generativas."
Estructuración de los datos de la empresa
Para poner en marcha un proyecto de IA, es posible utilizar datos externos y/o internos, es decir, información producida y almacenada por la empresa (listas de clientes, contratos, informes de ventas, etc.). Para que estos datos puedan ser explotados por la inteligencia artificial, deben someterse a un tratamiento previo.
En resumen, para que los datos brutos puedan ser explotados por la IA, hay que realizar varias operaciones:
- Limpieza de datos: Eliminación o corrección de datos falsos o incompletos para obtener una base de datos fiable (representativa) para el entrenamiento de la inteligencia artificial.
- Estructuración de datos: Organizar los datos según un formato específico adecuado al tipo de datos y a las restricciones algorítmicas para que la IA pueda procesarlos más fácilmente.
- Anotación de datos: Marcado o etiquetado de datos mediante metadatos para que los algoritmos de aprendizaje automático puedan comprenderlos y procesarlos eficazmente.
