Madrid
Tras un año récord en inversiones tecnológicas como fue 2023, este ejercicio volverá a romper nuevos techos, ya que cerca del 90% de los altos directivos sitúan la IA entre las tres prioridades que quieren impulsar durante los próximos meses. Así lo resumía la prestigiosa consultora BCG en su informe AI Radar del 12 de enero de 2024. Y es que parece claro que la "asignatura" de IA Generativa será una de las troncales que tocará examinarse a finales de año y veremos cuántos empresarios la consiguen aprobar… ¡Más vale prepararse con antelación!
En esta serie de artículos trataremos de proporcionar la orientación necesaria para navegar con solvencia por estas aguas. Esta primera entrega nos ayudará a contextualizar la asignatura y a conocer el Plan de Estudios que seguiremos.
Contexto de la asignatura
Los humanos somos buenos analizando cosas. Las máquinas son incluso mejores. Las máquinas pueden analizar un conjunto de datos y encontrar patrones para una multitud de casos de uso: detección de fraude o spam, previsión de la hora de entrega de un pedido o predicción de qué vídeo de TikTok mostrar a cada usuario. Esto se llama AI Analytics o IA tradicional.
Pero los humanos no solo somos buenos analizando cosas, también somos excelentes creadores. Escribimos poesía, diseñamos productos, creamos videojuegos y producimos código. Hasta hace poco, las máquinas no tenían capacidad para competir con los humanos en las tareas creativas, estaban limitadas al análisis y al trabajo cognitivo repetitivo. Sin embargo, las máquinas ya han conseguido ser buenas en crear cosas con sentido y estética. Esta nueva categoría se denomina IA Generativa, y es lo realmente revolucionario: ¡La máquina está generando algo nuevo en lugar de analizar algo que ya existe!
Este momento no ha llegado por casualidad sino que es el culmen de décadas de avances tecnológicos: 6 décadas de la Ley de Moore nos han dotado de la capacidad para procesar trillones de datos, 4 décadas de Internet (aceleradas por el COVID-19) nos han proporcionado billones de tokens de datos digitalizados, y 2 décadas de computación móvil y en la nube han puesto un superordenador en la palma de nuestras manos. Y el 30 de noviembre del año 2022 salió el genio de la lámpara cuando una empresa llamada OpenAI introduce en el mercado ChatGPT, un asistente de generación de texto con capacidades hasta hace poco solo propias de la ciencia ficción. El resto es historia: ChatGPT llegó a los 100 millones de usuarios en tan solo dos meses, el 92% de las Fortune 500 utilizan IA Generativa y el mapa de aplicaciones empresariales de IA no deja de aumentar, ¡a día de hoy hay más de 12.000!
Lo más sorprendente es que el avance tecnológico no parece que se vaya a detener (al menos a corto plazo), y es que estamos entrando en un círculo virtuoso: más aplicaciones de IA atraen a más usuarios, más usuarios generan más datos y esos datos mejoran las aplicaciones de IA... La IA Generativa está encaminada no solo a ser más rápida y barata, sino también mejor que los humanos en las tareas creativas. Cada industria que requiere de humanos para crear trabajo original -desde las redes sociales hasta los videojuegos, desde la publicidad hasta la arquitectura, desde la programación hasta el diseño gráfico, desde el diseño de productos hasta el derecho, desde el marketing hasta las ventas- está lista para reinventarse.
Algunas tareas pueden ser completamente reemplazadas por la IA Generativa, a esto se le conoce como "AI Automation". En otras tareas tiene más sentido desarrollar un ciclo iterativo entre humano y máquina para desbloquear un resultado mejor, conocido como "AI Augmentation". De igual manera la IA Generativa también está transformando el catálogo de productos y servicios que ofrecen las empresas a sus clientes, lo que llamamos "AI Products & Services". A pesar del potencial de la IA Generativa, debemos de ser conscientes de los riesgos y problemas en torno a su implementación (y poder actuar en consecuencia). Cuestiones como el uso de datos, la seguridad de los modelos y los costes de inferencia están lejos de ser resueltas.
Plan de estudios
En los próximos artículos de esta serie desarrollaremos un Plan de Estudios único centrado en desbloquear el potencial de la IA Generativa, una invitación a sumergirse en el presente de la tecnología y la innovación. Este camino educativo está diseñado no solo para informar, sino para inspirar y preparar a los empresarios para liderar en su industria:
1. En el curso de AI Augmentation, exploraremos cómo identificar las tareas que, enriquecidas con IA, pueden elevar la productividad en su empresa. Aprenderemos las mejores prácticas para su implementación y cómo medir el impacto real de las mismas.
2. En el curso de AI Automation, le orientaremos en la selección de tareas aptas para ser automatizadas, compartiendo conocimientos esenciales sobre el despliegue de dichas automatizaciones y cómo medir su efectividad.
3. En el curso de AI Data Analytics, profundizaremos en el arte de transformar datos en decisiones estratégicas, identificando las técnicas más efectivas para extraer valor de la información de las distintas áreas de su negocio.
4. En el curso de AI Products & Services, investigaremos cómo la IA Generativa puede ser un catalizador para la innovación en su catálogo de productos y servicios, creando experiencias únicas y aportando valor a sus clientes.
5. En el curso de AI Strategy, ofreceremos una serie de perspectivas estratégicas clave que le ayudarán a desarrollar una estrategia de IA robusta y orientada al largo plazo.
Esperemos que esta primera entrega les haya resultado de utilidad. Confiamos en haber proporcionado una visión clara sobre el Plan de Estudios que seguiremos y el contexto de la asignatura. Emplazamos al lector a la próxima entrega, donde presentaremos un borrador que servirá de orientación inicial para su estrategia de IA Generativa. Les recomendamos que aprovechen esta oportunidad para no perder momentum respecto a su competencia.'
Pablo Yusta es CEO de AI Consortivm