IA de la A a la Z: el glosario de IA generativa para líderes empresariales

Este glosario sobre IA generativa se actualizará periódicamente.

¿Tienes la sensación de que todos a tu alrededor utilizan términos como «IA generativa», «modelo de lenguaje grande» o «aprendizaje profundo»? ¿No acabas de entenderlo del todo? Hemos elaborado una guía sobre todo lo que necesitas saber para comprender la tecnología más nueva e impactante que ha surgido en décadas. Exploremos el mundo de la IA generativa.

Hemos recopilado en una lista los términos más básicos, que ayudarán a todos los miembros de tu empresa, independientemente de su formación técnica, a comprender el potencial de la IA generativa. Cada término se define en función de cómo afecta a los clientes y al equipo.

Además, para destacar las aplicaciones reales de la IA generativa, la hemos empleado a la hora de redactar este artículo. Nuestros expertos delimitaron los términos principales y dejamos que una herramienta de IA generativa escribiese un primer borrador de este glosario. Cada definición se ha afinado con una revisión humana a fin de garantizar los estándares necesarios para su publicación, pero el uso de esta herramienta nos permitió ahorrar mucho tiempo.

Términos sobre IA generativa por temática

Antropomorfismo

La tendencia que exhiben las personas a atribuir motivaciones, emociones, características o comportamientos humanos a los sistemas de IA. Por ejemplo, puedes pensar que el modelo o la producción son «malos» en función de las respuestas, aunque no puedan tener emociones, o creer que la IA posee consciencia propia porque logra imitar muy bien el lenguaje humano. Aunque pueda parecer muy real, es fundamental recordar que la IA, por muy avanzada que sea, no tiene emociones ni posee consciencia. Es una gran herramienta, no un ser humano.

• Significado para los clientes: la buena noticia es que los clientes pueden sentirse más conectados o comprometidos con los sistemas de IA que exhiben características similares a las humanas, lo que redunda en una experiencia más cercana y personalizada. La mala noticia es que también pueden sentirse ofendidos o molestos por respuestas que, a su juicio, resulten groseras o indiferentes.
• Significado para los equipos: los equipos deben ser conscientes de este concepto para gestionar las expectativas de los usuarios y garantizar que comprendan las capacidades y limitaciones de los sistemas de IA.

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Inteligencia artificial (IA)

La IA es el concepto amplio que alude al logro de hacer que las máquinas piensen y actúen como humanos. La IA generativa es un tipo específico de IA (más adelante se ofrece información detallada sobre este tema).

• Significado para los clientes: la IA puede ayudar a tus clientes prediciendo lo que probablemente querrán a continuación, en función de sus decisiones pasadas. Les brinda comunicaciones y recomendaciones de productos más relevantes, y puede recordarles tareas futuras de importancia (por ejemplo: «¡Es hora de reordenar!»). La inteligencia artificial hace que todo lo relacionado con su experiencia con tu organización sea más útil, personalizado, eficiente y fluido.
• Significado para los equipos: la IA ayuda a tus equipos a trabajar de forma más inteligente y rápida, ya que automatiza las tareas rutinarias. Esto ahorra tiempo a los empleados, ofrece a los clientes un servicio más rápido y proporciona interacciones más personalizadas, todo lo cual mejora la retención de clientes y aumenta las ganancias de la empresa.

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Redes neuronales artificiales (RNA)

Las redes neuronales artificiales (RNA) son un programa informático que imita la forma en que el cerebro humano procesa la información. Nuestros cerebros tienen miles de millones de neuronas conectadas entre sí, y una RNA (también denominada «red neuronal») cuenta con muchas unidades de procesamiento diminutas que trabajan juntas. Es comparable a un equipo que trabaja al unísono para resolver el mismo problema. Cada miembro del equipo hace su parte y luego comunica sus resultados. Finalmente, se obtiene la respuesta necesaria.

• Significado para los clientes: los clientes se benefician de muchas formas cuando las RNA resuelven problemas y hacen predicciones precisas, como recomendaciones a medida que redundan en una experiencia del cliente más personalizada, más intuitiva y, en última instancia, más satisfactoria. Las redes neuronales son excelentes para reconocer patrones, lo que las convierte en una herramienta esencial a la hora de detectar comportamientos inusuales que puedan indicar un potencial fraude. Esto contribuye a proteger la información personal y las transacciones financieras de los clientes.
• Significado para los equipos: por supuesto, los equipos también se benefician. Pueden prever el abandono de clientes, lo que fomenta la búsqueda de formas proactivas de mejorar su retención. Las RNA también pueden ayudar en el ámbito de la segmentación de clientes; posibilitan que los esfuerzos de marketing sean más específicos y eficaces. En un sistema de CRM, las redes neuronales podrían emplearse para predecir el comportamiento de los clientes, comprender sus comentarios o personalizar recomendaciones de productos.

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Inteligencia aumentada

La inteligencia aumentada viene a ser una fusión de personas y ordenadores para obtener lo mejor de ambos mundos. Los ordenadores son excelentes para manejar una gran cantidad de datos y realizar cálculos complejos rápidamente. Los humanos, por su parte, destacan a la hora de comprender el contexto, encontrar conexiones entre elementos incluso con datos incompletos y tomar decisiones por instinto. La inteligencia aumentada combina estos dos conjuntos de habilidades. No se trata de que los ordenadores nos sustituyan o hagan todo el trabajo en nuestro lugar. Más bien es como si contratásemos a un asistente muy inteligente y bien organizado. 

• Significado para los clientes: la inteligencia aumentada permite que un ordenador haga cálculos, pero luego los humanos pueden decidir qué acciones tomar según esa información. Esto conduce a mejoras en el servicio, el marketing y las recomendaciones de productos a los clientes.
• Significado para los equipos: la inteligencia aumentada puede ayudarte a tomar mejores decisiones de forma más estratégica. Por ejemplo, un sistema de CRM podría analizar los datos de los clientes y sugerir el momento idóneo para que los equipos de ventas o marketing se pusieran en contacto con un cliente potencial, o para que recomendasen productos que podrían interesarle a un cliente.

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IA conversacional

La IA conversacional nos permite usar el lenguaje cotidiano al interactuar con la inteligencia artificial. Utilizando tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (véase la definición de PLN), el aprendizaje automático y el reconocimiento de voz, la IA puede comprender preguntas e instrucciones, lo que le ayuda a ofrecer mejores respuestas. De este modo, la interacción con la IA se vuelve más natural y sencilla, y no requiere una formación especial. Anteriormente, había que escribir términos extraños en un motor de búsqueda para encontrar lo que se buscaba. Gracias a la IA conversacional, puedes simplemente expresar tu solicitud como lo harías si se la comunicases a otra persona.

• Significado para los clientes: la IA conversacional posibilita un servicio de asistencia conveniente e ininterrumpido mediante chatbots que pueden resolver consultas, proporcionar información de productos o guiar a los usuarios a través de un proceso; todo ello empleando lenguaje natural. Las interacciones se vuelven más fluidas y personalizadas, lo que mejora la satisfacción del cliente.
• Significado para los equipos: la IA conversacional posibilita que tus equipos puedan sencillamente hablar con tu sistema de CRM de forma natural y hacer que este tome medidas por ellos. Así, los representantes de ventas pueden limitarse a solicitar un informe de estado sobre un nuevo cliente potencial, los gestores de marketing pueden solicitar que se cree una nueva campaña y los agentes del servicio de atención al cliente pueden redirigir un pedido. Todo se hace usando con la IA las mismas palabras que emplearían con un compañero.

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Gestión de relaciones con los clientes (CRM) con IA generativa

La CRM es una tecnología que mantiene los registros de los clientes en un solo lugar para que sirvan como fuente única de verdad para cada departamento, lo que ayuda a las empresas a gestionar las relaciones con los clientes actuales y potenciales. La IA generativa puede lograr que la CRM sea aún más potente: plantillas de correos electrónicos personalizados para los equipos de ventas, descripciones de productos de comercio electrónico escritas según el nombre del producto, respuestas contextuales a las incidencias del servicio de atención al cliente, etc.

• Significado para los clientes: una CRM brinda a los clientes una experiencia uniforme en todos los canales de interacción, desde marketing hasta ventas, servicio de atención al cliente y mucho más. Si bien, los clientes no ven los sistemas de CRM, sienten la conexión durante cada interacción con una marca.
• Significado para los equipos: un sistema de CRM ayuda a las empresas a permanecer conectadas con sus clientes, agilizar los procesos y mejorar la rentabilidad. Permite a tus equipos almacenar la información de contacto de clientes actuales y potenciales, identificar oportunidades de ventas, registrar incidencias de servicio y gestionar campañas de marketing; todo desde una única ubicación centralizada. Por ejemplo, pone la información sobre cada interacción con el cliente a disposición de cualquiera que pueda necesitarla. La IA generativa aumenta las posibilidades de los sistemas de CRM, ya que logra que sea más rápido y sencillo conectarse con los clientes a escala: campañas de marketing de generación de oportunidades traducidas automáticamente para llegar a tus principales mercados en todo el mundo, o respuestas recomendadas del servicio de atención al cliente que ayuden a los agentes a resolver problemas rápidamente e identificar oportunidades para ventas futuras.

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Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una forma avanzada de IA que ayuda a los ordenadores a destacar en el reconocimiento de patrones complejos en los datos. Imita la forma en que funciona nuestro cerebro mediante el uso de lo que se denomina «redes neuronales artificiales» (véase Redes neuronales artificiales [RNA] más arriba), donde cada capa es un patrón (como los rasgos de un animal) que te permite realizar predicciones basadas en los patrones aprendidos (por ejemplo: identificar nuevos animales basándose en rasgos reconocidos). Es muy útil para labores como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del habla y la comprensión del lenguaje natural.

• Significado para los clientes: los sistemas de CRM basados en aprendizaje profundo ofrecen oportunidades para una interacción proactiva. Pueden mejorar la seguridad, hacer que el servicio de atención al cliente sea más eficiente y personalizar las experiencias. Por ejemplo, si tienes la costumbre de comprar equipo nuevo para hinchas antes de cada temporada de fútbol, el aprendizaje profundo conectado a un sistema de CRM podría mostrarte anuncios o correos electrónicos de marketing con la ropa deportiva de tu equipo favorito un mes antes de que comience la temporada, para que el día del partido lo tengas todo listo.
• Significado para los equipos: en un sistema de CRM, el aprendizaje profundo puede emplearse para predecir el comportamiento de los clientes, comprender sus comentarios y personalizar las recomendaciones de productos. Por ejemplo, si aumentan las ventas en un segmento de clientes concreto, un sistema de CRM basado en aprendizaje profundo podría reconocer el patrón y recomendar un aumento del gasto en marketing para llegar a una mayor cantidad de personas incluidas en esa audiencia.

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Discriminador (en GAN)

En una Red Adversaria Generativa (GAN), el discriminador es una especie de detective. Cuando se le muestran imágenes (u otros datos), tiene que adivinar cuáles son reales y cuáles son falsas. Las imágenes «reales» provienen de un conjunto de datos, mientras que las «falsas» las crea la otra parte de la GAN: el generador (véase Generador más adelante). La labor del discriminador consiste en mejorar a la hora de distinguir lo real de lo falso, mientras que el generador trata de mejorar su habilidad en lo referente a la creación de falsificaciones. Este es el equivalente en software a la construcción de la trampa para ratones perfecta. 

• Significado para los clientes: los discriminadores en las GAN son una parte importante de la detección del fraude. Su uso redunda en una experiencia del cliente más segura.
• Significado para los equipos: los discriminadores en las GAN ayudan a tu equipo a evaluar la calidad de los datos o contenidos sintéticos, y contribuyen a detectar fraudes y a elaborar marketing personalizado.

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Modelo de madurez ética de la IA

Un modelo de madurez ética de la IA es un marco que ayuda a las organizaciones a evaluar y mejorar sus prácticas éticas en el uso de tecnologías de IA. Describe las formas en que las organizaciones pueden evaluar sus prácticas éticas de IA actuales y avanzar hacia un uso más responsable y fiable de esta tecnología. Incluye cuestiones relacionadas con la transparencia, la equidad, la privacidad de datos, la responsabilidad y el sesgo en las predicciones. 

• Significado para los clientes: contar con un modelo ético de IA y ser transparente en lo relativo al uso de la IA ayuda a generar confianza y garantiza a tus clientes que estás empleando sus datos de manera responsable.
• Significado para los equipos: evaluar periódicamente tus prácticas de IA y ser transparente en lo relativo al uso de la IA puede ayudarte a cumplir las consideraciones éticas y respetar los valores sociales de tu empresa.

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IA explicable/interpretable (XAI)

¿Recuerdas cuando tenías que enseñar tus deberes en clase de matemáticas? Justo eso le pedimos a la IA que haga. La IA explicable/interpretable (XAI) debe proporcionar información sobre lo que ha influido en los resultados de la IA, lo que ayuda a los usuarios a interpretar sus resultados (¡y a confiar en ellos!). Este tipo de transparencia siempre es importante, sobre todo en el caso de sistemas sensibles, como la atención sanitaria o las finanzas, donde se exigen explicaciones para garantizar la equidad, la responsabilidad y, en algunos casos, el cumplimiento normativo.

• Significado para los clientes: si un sistema de IA puede explicar sus decisiones de forma que los clientes las entiendan, aumenta la fiabilidad y la credibilidad. También incrementa la confianza de los usuarios, especialmente en áreas sensibles, como la atención sanitaria o las finanzas.
• Significado para los equipos: la XAI puede ayudar a los empleados a comprender por qué un modelo realizó una determinada predicción. Esto no solo aumenta su confianza en el sistema, sino que también respalda una mejor toma de decisiones y puede ayudar a perfeccionar el sistema.

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IA generativa

La IA generativa es el campo de la inteligencia artificial que se centra en la creación de nuevo contenido basado en datos existentes. En el caso de un sistema de CRM, la IA generativa puede emplearse para crear una variedad de resultados útiles, desde escribir contenido de marketing personalizado hasta generar datos sintéticos para probar nuevas funciones o estrategias.

• Significado para los clientes: disfrutan de un contenido de marketing de mayor calidad y más específico, que les ayuda a obtener exactamente la información que necesitan, ni más ni menos. 
• Significado para los equipos: se benefician de compilaciones más rápidas para campañas de marketing y procesos de ventas, además de obtener la capacidad de probar múltiples estrategias en conjuntos de datos sintéticos y optimizarlas antes de publicar nada. 

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Red Adversaria Generativa (GAN)

La GAN, uno de los dos modelos de aprendizaje profundo, se compone de dos redes neuronales: un generador y un discriminador. Estas dos redes compiten entre sí: el generador crea una producción basada en alguna entrada, mientras que el discriminador trata de determinar si la producción es real o falsa. El generador ajusta su producción en función del veredicto del discriminador; el ciclo continúa hasta que se logra confundir al discriminador.

• Significado para los clientes: se posibilita un marketing a medida que utiliza imágenes o texto personalizados, como imágenes promocionales personalizadas para cada cliente.
• Significado para los equipos: las GAN pueden ayudar a tu equipo de desarrollo a generar datos sintéticos cuando faltan datos de clientes. Esto es particularmente útil cuando surgen preocupaciones de privacidad relacionadas con el uso de los datos reales de los clientes.

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Transformador generativo preentrenado (GPT)

GPT es una familia de redes neuronales entrenadas para generar contenido. Los modelos GPT están preentrenados con una gran cantidad de datos de texto, lo que les permite generar texto claro y relevante basado en indicaciones o consultas de los usuarios.

• Significado para los clientes: los clientes tienen interacciones más personalizadas con tu empresa, centradas en sus necesidades específicas.
• Significado para los equipos: GPT podría usarse para automatizar la creación de contenido orientado al cliente o para analizar sus comentarios y extraer información práctica.

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Generador

Un generador es una herramienta de software basada en IA que crea nuevo contenido a partir de una solicitud o entrada. Aprenderá de los datos de entrenamiento proporcionados y creará nueva información que imite esos patrones y características. ChatGPT de OpenAI es un famoso ejemplo de generador basado en texto.

• Significado para los clientes: mediante el uso de generadores, es posible entrenar chatbots de IA que aprendan de las interacciones reales de los clientes y creen continuamente contenido de mayor calidad y más útil.
• Significado para los equipos: los generadores pueden emplearse para crear conjuntos de datos realistas con fines de prueba o entrenamiento. Esto puede ayudar a tu equipo a encontrar errores en un sistema antes de que comience a funcionar y permitir que los nuevos empleados se pongan al día con tu sistema sin afectar a los datos reales. 

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Fundamentación

En el campo de la IA, la fundamentación (también conocida como «fundamentación dinámica») consiste en garantizar que el sistema comprenda y se relacione con el conocimiento, los datos y las experiencias reales. Es algo así como darle a la IA un modelo de referencia para poder proporcionar respuestas relevantes y significativas en lugar de producciones vagas e inservibles. Por ejemplo, si le preguntas a una IA «¿Cuál es el mejor momento para plantar flores?», una respuesta sin fundamento sería «¡Siempre que te apetezca!». Por el contrario, una respuesta fundamentada te diría que depende del tipo de flor y del entorno local. La respuesta con fundamento muestra que la IA comprende el contexto relativo al modo de realización de la tarea por parte de un ser humano. 

• Significado para los clientes: los clientes reciben respuestas más precisas y relevantes de los sistemas de IA fundamentados, lo que redunda en una experiencia de usuario más intuitiva y satisfactoria, con resultados lógicos predecibles. 
• Significado para los equipos: cuando los equipos puedan desarrollar sistemas de IA más fiables y conscientes del contexto, podrán reducir los errores y malentendidos. Los equipos aún pueden supervisar las interacciones, pero requerirán menos intervención humana para seguir siendo precisas y útiles.

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Alucinación

Una alucinación ocurre cuando la IA generativa analiza el contenido proporcionado, pero llega a una conclusión errónea y produce nuevo contenido que no se corresponde con la realidad ni con sus datos de entrenamiento. Pensemos, por ejemplo, en un modelo de IA que se ha entrenado con miles de fotografías de animales. Cuando se le pida que genere una nueva imagen de un «animal», podría combinar la cabeza de una jirafa con la trompa de un elefante. Si bien pueden ser interesantes, las alucinaciones son resultados indeseables e indican un problema en las producciones del modelo generativo.

• Significado para los clientes: cuando las empresas supervisan y abordan este problema en su software, la experiencia del cliente es mejor y más fiable.
• Significado para los equipos: el control de calidad seguirá siendo una parte importante de un equipo de IA. La supervisión de las alucinaciones y su corrección ayuda a garantizar la precisión y fiabilidad de los sistemas de IA. 

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Human in the Loop (HITL)

Piensa que eres responsable de un equipo y la IA es tu nuevo empleado. Puede que cuentes con un nuevo trabajador con mucho talento, pero aún así, tienes que revisar su trabajo y asegurarte de que sea lo que esperabas, ¿verdad? En eso consiste el proceso de supervisión humana conocido como «human in the loop»: debemos asegurarnos de mantener un control de la producción de la IA y brindar retroalimentación directa al modelo, tanto en las fases de entrenamiento como en las de prueba, así como durante el uso activo del sistema. El proceso de HITL aúna la IA y la inteligencia humana para lograr los mejores resultados posibles.

• Significado para los clientes: los clientes pueden confiar en que los sistemas de IA se han perfeccionado con supervisión humana, lo que garantiza producciones más precisas y éticas. 
• Significado para los equipos: los equipos pueden conformar y perfeccionar activamente los modelos de IA y sus respuestas para ajustarlos a los objetivos y valores de la organización. La supervisión humana garantiza que tu sistema de IA se adapte mejor a las necesidades de tu organización.

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Modelo de lenguaje grande (LLM)

Un LLM es un tipo de inteligencia artificial que se ha entrenado con una gran cantidad de datos de texto. Es una suerte de interlocutor muy inteligente que puede crear texto similar al que produciría un humano basándose en una solicitud concreta. Algunos LLM pueden responder a preguntas, escribir ensayos, crear poesía e incluso generar código. 

• Significado para los clientes: los chatbots personalizados ofrecen interacciones similares a las humanas, lo que brinda a los clientes soluciones rápidas y sencillas a problemas habituales de formas que no dejan de sentirse auténticas.
• Significado para los equipos: los equipos pueden automatizar la creación de contenido orientado al cliente, analizar sus comentarios y responder a sus consultas.

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Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la forma en que los ordenadores pueden aprender cosas nuevas sin estar programados para ello. Por ejemplo, cuando le enseñas a un niño a identificar animales, le muestras imágenes y le ofreces comentarios. A medida que ven más ejemplos y reciben información, aprenden a clasificar los animales en función de características únicas. De manera similar, los modelos de aprendizaje automático generalizan y aplican su conocimiento a nuevos ejemplos, aprendiendo de datos etiquetados para realizar predicciones y tomar decisiones precisas.

• Significado para los clientes: cuando una empresa comprende mejor lo que los clientes valoran y desean, alcanza mejoras en los productos o servicios que ofrece, o incluso optimiza el desarrollo de otros nuevos que satisfagan mejor las necesidades de su clientela.
• Significado para los equipos: el aprendizaje automático se puede emplear para predecir el comportamiento de los clientes, personalizar el contenido de marketing o automatizar tareas rutinarias.

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Sesgo de aprendizaje automático

El sesgo de aprendizaje automático tiene lugar cuando un ordenador aprende a partir de una visión limitada o unilateral del mundo, y luego comienza a tomar decisiones sesgadas cuando afronta algo nuevo. Esto puede deberse a la decisión deliberada de los humanos que introducen los datos, la incorporación accidental de datos sesgados o las suposiciones erróneas del algoritmo durante el proceso de aprendizaje, todo lo cual conduce a resultados sesgados. En cualquier caso, la conclusión es la misma: se elaboran producciones injustas porque la comprensión del ordenador es limitada y no considera todas las perspectivas por igual.

Ejemplo: si un modelo de aprobación de préstamos se basa en datos históricos que muestran una tendencia de aprobación de préstamos según ciertos factores demográficos (como el sexo o la etnia), puede aprender y perpetuar esos sesgos en resultados futuros. Esto podría dar lugar a predicciones inexactas, sesgos y respuestas ofensivas. La situación no obedece a un prejuicio del sistema, sino a un sesgo en los datos de entrenamiento. Afectará significativamente a la precisión y eficacia del sistema, así como a la igualdad y la confianza de los clientes.

• Significado para los clientes: trabajar con empresas que se impliquen activamente para superar los sesgos genera experiencias más equitativas y genera confianza.
• Significado para los equipos: es importante comprobar y abordar los sesgos para garantizar que todos los clientes reciban un trato justo y oportuno. Comprender el sesgo de aprendizaje automático y conocer los controles de tu organización ayuda a que tu equipo confíe en tus procesos.

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Modelo

Se trata de un programa que se ha entrenado para reconocer patrones en los datos. Podrías tener un modelo que prediga el clima, traduzca idiomas, identifique imágenes de gatos, etc. Al igual que un modelo de un avión es una versión más pequeña y simple de uno de verdad, un modelo de IA es una versión matemática de un proceso real.

• Significado para los clientes: el modelo puede ayudar a los clientes a obtener recomendaciones de productos mucho más precisas. 
• Significado para los equipos: el modelo puede ayudar a los equipos a predecir el comportamiento de los clientes y segmentarlos en grupos.

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Procesamiento de lenguaje natural (PLN)

El PLN es un campo de la inteligencia artificial que se centra en cómo los ordenadores pueden comprender, interpretar y generar el lenguaje humano. Es la tecnología que impulsa, entre otras cosas, los asistentes virtuales activados por voz, las aplicaciones de traducción de idiomas y los chatbots.

• Significado para los clientes: el PLN permite a los clientes interactuar con sistemas usando el lenguaje humano normal en lugar de comandos complejos. Los asistentes activados por voz son el ejemplo más claro. Esto hace que la tecnología sea más accesible y fácil de usar, lo que mejora la experiencia de usuario.
• Significado para los equipos: el PLN puede emplearse para analizar los comentarios de los clientes, impulsar los chatbots o automatizar la creación de contenido orientado al cliente. 

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Parámetros

Los parámetros son valores numéricos que se ajustan durante el entrenamiento para minimizar la diferencia entre las predicciones de un modelo y los resultados reales. Juegan un papel crucial a la hora de dar forma al contenido generado y garantizar que cumpla con criterios o requisitos específicos. Definen la estructura y el comportamiento del LLM y lo ayudan a reconocer patrones para que pueda predecir los siguientes elementos cuando genera contenido. Establecer parámetros requiere un delicado equilibrio: si hay muy pocos, la IA puede no ser precisa, pero si hay demasiados, se excederá el uso de la potencia de procesamiento y la IA podría estar demasiado especializada.

• Significado para los clientes: los modelos de IA con una mayor cantidad de parámetros pueden realizar mejores predicciones y generar texto más similar al que produciría un humano, con lo que los clientes disfrutan de respuestas más precisas y coherentes.
• Significado para los equipos: los equipos pueden ajustar y optimizar los modelos de IA de manera más efectiva, lo que resulta en un mejor rendimiento y producciones más fiables, sin crear un sistema que desperdicie innecesariamente potencia de procesamiento o que se vuelva demasiado especializado en un conjunto concreto de datos de entrenamiento.

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IA predictiva

La IA predictiva identifica patrones basados en eventos pasados para predecir resultados futuros. Convierte los datos de tus clientes existentes en información práctica que puede respaldar una mejor toma de decisiones y fortalecer las relaciones con los clientes.

• Significado para los clientes: tener una marca que comprende su historia y sus preferencias resulta en comunicaciones más personales y experiencias a medida. Por ejemplo, la IA predictiva puede ayudar a las empresas a ofrecer recomendaciones de productos personalizadas según las compras anteriores del cliente y sus interacciones con la marca. 
• Significado para los equipos: la IA predictiva mejora los procesos de toma de decisiones, aumenta la eficiencia y ayuda a las empresas a ofrecer servicios personalizados. Por ejemplo, la IA predictiva puede emplear datos de clientes existentes para recomendar el mejor momento del día para enviar un correo electrónico o un mensaje de texto a un cliente en función del rendimiento de pasadas comunicaciones, lo que mejora la experiencia del cliente y el éxito de las campañas.

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Defensa de solicitudes

La proactividad en lo que respecta a los términos y las temáticas que el modelo de aprendizaje automático no debe abordar es una forma de protección frente a hackers y producciones dañinas. Las medidas de seguridad, como los comandos «No abordes contenidos ni generes respuestas sobre los que no tengas datos o bases» o «Si experimentas un error o no puedes determinar con certeza la validez de tu respuesta, contesta que no lo sabes», son una excelente manera de defenderse de los problemas antes de que surjan.

• Significado para los clientes: no se proporcionan respuestas con información, términos y temáticas que puedan ser ofensivos, confusos o incorrectos. 
• Significado para los equipos: se evitan quebraderos de cabeza antes de que sucedan asegurándose de no proporcionar información que los clientes no deseen obtener o temáticas que no se quieran vincular a la marca o que puedan generar complicaciones legales en relación con los derechos de autor.

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Ingeniería de solicitudes

La ingeniería de solicitudes implica descubrir cómo formular una pregunta para obtener exactamente la respuesta que se necesita. Se trata de elaborar o elegir cuidadosamente la entrada (solicitud) que se le da a un modelo de aprendizaje automático para obtener la mejor producción posible.

• Significado para los clientes: cuando tu herramienta de IA generativa recibe una solicitud bien formulada, es capaz de ofrecer una producción a la altura. Cuanto mejor y más relevante sea la solicitud, mejor será la experiencia de usuario final.
• Significado para los equipos: puede utilizarse para solicitar a un modelo de lenguaje grande que genere un correo electrónico personalizado para un cliente o para analizar los comentarios de los clientes y extraer la información práctica más relevante.

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Red-Teaming

Si estuvieras a punto de lanzar un nuevo sistema de seguridad en tu organización, contratarías a expertos para probarlo y encontrar potenciales vulnerabilidades, ¿verdad? El término «red-teaming» o «equipo rojo» proviene de una táctica militar que asigna a un grupo la labor de probar un sistema o proceso en busca de debilidades. En lo referente a la IA generativa, los miembros del equipo rojo crean desafíos o solicitudes destinados a hacer que la IA genere respuestas potencialmente dañinas. De este modo, se aseguran de que la IA se comporte de manera segura y no genere inadvertidamente experiencias negativas para los usuarios. Es un método proactivo para garantizar la calidad y seguridad de las herramientas de IA.

• Significado para los clientes: los clientes disfrutan de sistemas de IA más sólidos y fiables que se han puesto a prueba frente a potenciales vulnerabilidades, lo que garantiza una experiencia de usuario más segura y responsable.
• Significado para los equipos (internos): los equipos pueden identificar y abordar vulnerabilidades potenciales en los sistemas de IA, lo que redunda en modelos más resilientes y fiables.

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Aprendizaje reforzado

El aprendizaje reforzado es una técnica que enseña a un modelo de IA a encontrar el mejor resultado mediante prueba y error, mientras recibe recompensas o correcciones de un algoritmo en función de su producción a partir de una solicitud. Entrenar una IA se parece como enseñarle un nuevo truco a tu mascota. En este caso, el algoritmo es el entrenador, el modelo de IA es tu mascota y tú eres su dueño. Mediante el aprendizaje reforzado, la IA prueba distintos enfoques como lo haría una mascota. Cuando lo hace bien, recibe un premio o una recompensa del entrenador, al igual que este lo corrige cuando se equivoca. Con el tiempo, al comprender qué acciones generan recompensas y cuáles no, la IA mejora en sus tareas. Por último, el dueño de la mascota (o sea, tú) puede brindar comentarios más específicos, a fin de adaptar las respuestas a su hogar y estilo de vida. 

• Significado para los clientes: los clientes disfrutan de sistemas de IA que mejoran y se adaptan continuamente en función de los comentarios, sobre todo gracias a la interacción con los humanos. Esto ayuda a garantizar interacciones más relevantes y precisas a lo largo del tiempo. 
• Significado para los equipos: tus equipos pueden utilizar el aprendizaje reforzado para entrenar modelos de IA de manera más eficiente, lo que posibilita una mejora rápida basada en comentarios reales personalizados para tu uso.

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Seguridad

La seguridad de la IA es un campo interdisciplinario centrado en la prevención de accidentes, usos indebidos u otras consecuencias dañinas que podrían resultar de los sistemas de IA. Así es como las empresas se aseguran de que estos sistemas se comporten de forma fiable y conforme a los valores humanos, lo que minimiza el daño y maximiza los beneficios de la IA. 

• Significado para los clientes: cuando saben que existen sistemas de seguridad robustos, los clientes pueden confiar en que los sistemas de IA priorizan su bienestar, lo que garantiza una experiencia de usuario más segura.
• Significado para los equipos: los equipos pueden desarrollar e implementar sistemas de IA con confianza, sabiendo que se han mitigado los potenciales riesgos y que el sistema se ajusta a los estándares éticos y los valores de la organización.

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Análisis de los sentimientos

El análisis de los sentimientos implica determinar el tono emocional tras las palabras para comprender las actitudes, opiniones y emociones de un hablante o escritor. Se utiliza comúnmente en CRM para comprender las opiniones de los clientes o las conversaciones en redes sociales sobre una marca o un producto. Es propenso a sesgos algorítmicos, ya que el lenguaje es inherentemente contextual. Es difícil incluso para los humanos detectar el sarcasmo en el lenguaje escrito, por lo que determinar el tono es algo subjetivo. 

• Significado para los clientes: los clientes pueden expresar sus opiniones a través de nuevos canales, lo que resulta en decisiones más fundamentadas por parte de las empresas con las que interactúan.
• Significado para los equipos: el análisis de los sentimientos puede emplearse para comprender cómo se sienten los clientes acerca de un producto o una marca, según sus comentarios o publicaciones en redes sociales, lo que puede respaldar muchos aspectos relativos a la gestión y reputación de la marca o el producto.

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Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado tiene lugar cuando un modelo aprende a base de ejemplos. Se asemeja al sistema educativo: el profesor le proporciona al estudiante (el modelo) diversas preguntas y las respuestas correctas. El estudiante las memoriza y, con el tiempo, aprende a responder preguntas similares por su cuenta. Es muy útil entrenar sistemas que reconozcan imágenes, traduzcan idiomas o predigan resultados probables (véase Aprendizaje sin supervisión más adelante).

• Significado para los clientes: mayor eficiencia y sistemas que aprenden a comprender sus necesidades a través de interacciones pasadas.
• Significado para los equipos: puede emplearse para predecir el comportamiento de los clientes o segmentarlos en grupos, en función de datos históricos.

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Toxicidad

La toxicidad es un término general que describe una variedad de lenguaje ofensivo, irrazonable, irrespetuoso, desagradable, dañino, abusivo u odioso. Desafortunadamente con el tiempo, los humanos han empleado términos que pueden causar daño a otras personas. Los sistemas de IA, al igual que los humanos, aprenden de todo lo que encuentran. Por eso, si encuentran términos «tóxicos», es posible que los utilicen sin entender que son ofensivos.

• Significado para los clientes: los clientes pueden sentirse más seguros y respetados al interactuar con plataformas y servicios que supervisan y mitigan activamente la toxicidad. Esto garantiza una experiencia de usuario más positiva e inclusiva, libre de contenido dañino u ofensivo.
• Significado para los equipos: tienen la capacidad de crear un ambiente de trabajo más inclusivo y respetuoso al abordar la toxicidad. Las herramientas que detectan y eliminan el lenguaje tóxico pueden ayudarte a mantener una imagen de marca positiva, lograr que tus clientes se sientan más seguros y reducir el riesgo de una crisis de relaciones públicas.

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Transformador

Los transformadores son un tipo de modelo de aprendizaje profundo y resultan especialmente útiles a la hora de procesar el lenguaje. Destacan en la comprensión del contexto de las palabras en una oración porque crean sus producciones basándose en datos secuenciales (como una conversación en curso), no solo en puntos de datos individuales (como una frase sin contexto). El nombre «transformador» proviene de la forma en que pueden transformar datos de entrada (como una oración) en datos de producción (como una traducción de dicha oración).

• Significado para los clientes: las empresas pueden mejorar la experiencia del servicio de atención al cliente con chatbots de IA personalizados. Estos pueden analizar el comportamiento anterior del cliente y brindar recomendaciones de productos a medida. También generan respuestas automatizadas (pero con un toque humano), lo que posibilita una vía de comunicación más atractiva con los clientes.
• Significado para los equipos: los transformadores ayudan a tu equipo a generar contenido orientado al cliente e impulsan los chatbots, que pueden encargarse de las interacciones básicas con los clientes. Los transformadores también pueden realizar sofisticados análisis de los sentimientos en función de los comentarios de los clientes, lo que te ayuda a responder a sus necesidades adecuadamente. 

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Transparencia

El concepto de «transparencia» a menudo se usa indistintamente como sinónimo de «explicabilidad». Ayuda a las personas a comprender por qué se toman decisiones concretas y qué factores son responsables de las predicciones, recomendaciones o producciones de un modelo. La transparencia también implica sinceridad en lo que respeta a cómo y por qué motivo se utilizan los datos en los sistemas de IA. Ser honesto y directo sobre estos temas sienta las bases de una férrea confianza y asegura que todos estén en sintonía, además de fomentar la fiabilidad de las experiencias impulsadas por IA.

• Significado para los clientes: cuando tus clientes puedan comprender y confiar en las decisiones impulsadas por IA, y entender cómo se utilizan sus datos, depositarán una mayor confianza en tus productos o servicios.
• Significado para los equipos: los equipos pueden explicar y justificar mejor las decisiones impulsadas por IA, lo que genera una mayor confianza de los interesados y un menor riesgo de reacciones negativas en el seno de la organización.

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Aprendizaje sin supervisión

El aprendizaje sin supervisión es el proceso que permite a la IA encontrar patrones ocultos en sus datos sin guía alguna. Se trata de permitir que el ordenador explore y descubra relaciones interesantes entre los datos. Imagina que tienes una gran bolsa que contiene las piezas mezcladas de un puzzle, pero no dispones de la imagen de la caja para consultarla, por lo que no sabes lo que estás haciendo. El aprendizaje sin supervisión es como descubrir cómo encajan las piezas, buscando similitudes o grupos sin saber cuál será el resultado final.

• Significado para los clientes: cuando descubrimos patrones o segmentos ocultos en los datos de los clientes, podemos ofrecer experiencias completamente personalizadas. Los clientes obtendrán las ofertas y recomendaciones más relevantes, lo que en última instancia mejorará su satisfacción.
• Significado para los equipos: la capacidad de obtener información valiosa y una nueva comprensión de datos complejos. Permite a los equipos descubrir nuevos patrones, tendencias o anomalías que pueden haberse pasado por alto, lo que redunda en una mejor toma de decisiones y una planificación estratégica más eficiente. Esto mejora la productividad e impulsa la innovación en la organización.

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Validación

En el campo del aprendizaje automático, la validación es un paso que se utiliza para comprobar y evaluar el rendimiento de un modelo durante el proceso de entrenamiento o una vez que este haya concluido. El modelo se pone a prueba con un subconjunto de datos (el conjunto de validación) que no ha visto durante el entrenamiento, a fin de garantizar que realmente esté aprendiendo y no solo memorizando respuestas. Es como un examen sorpresa a mitad de semestre para la IA. 

• Significado para los clientes: los modelos mejor entrenados crean programas más fáciles de usar, lo que mejora la experiencia de usuario general.
• Significado para los equipos: la validación les sirve para garantizar que un modelo que predice el comportamiento de los clientes o los segmenta funcione según lo previsto.

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Retención de datos cero

La retención de datos cero significa que las solicitudes y producciones se borran y nunca se almacenan en un modelo de IA. Así pues, si bien no siempre puedes controlar la información que un cliente comparte con tu modelo (aunque siempre es buena idea recordarle lo que no debe compartir), sí que puedes controlar lo que sucede a continuación. Establecer medidas de seguridad y acuerdos de política de retención de datos cero con modelos de IA externos garantiza que ni tu equipo ni terceros puedan usar la información.  

• Significado para los clientes: genera confianza en que la información que comparten no se utilizará para otros fines. 
• Significado para los equipos: elimina la posibilidad de que la información que los clientes comparten con tu modelo, ya sea información personal identificable (PII) o datos de otro tipo, pueda usarse de maneras que ni ellos ni tú aprobaríais.

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Zona de Desarrollo Próximo (ZDP)

La Zona de Desarrollo Próximo (ZDP) es un concepto educativo. Por ejemplo, cada año los estudiantes mejoran sus habilidades matemáticas desde la suma y la resta, pasando por la multiplicación y la división, hasta llegar a ecuaciones complejas de álgebra y cálculo. La clave para avanzar es aprender progresivamente esas habilidades. En el campo del aprendizaje automático, la ZDP alude al momento en que los modelos se entrenan en tareas progresivamente más difíciles, lo que mejorará su capacidad de aprendizaje.

• Significado para los clientes: cuando tu IA generativa está entrenada adecuadamente, es más probable que produzca resultados precisos. 
• Significado para los equipos: puede aplicarse a la formación de los empleados para que puedan aprender a realizar labores más complejas o a usar mejor las funciones de los sistemas de CRM. 

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Da el siguiente paso con la IA generativa

La IA generativa tiene el potencial de ayudar a todos tus equipos a conectarse más con tus clientes, fomentar la creatividad y aumentar la productividad. Desde un punto de vista empresarial, casi no hay parte de tu organización que la IA no pueda optimizar. Las aplicaciones de ventas, servicios, marketing y comercio pueden utilizar el poder de la IA generativa para ofrecer mejores soluciones y más personalizadas a tus clientes, además de hacerlo con rapidez. 

Al permitir que la IA nos ayude con las tareas más rutinarias, consistentes en ayudar a nuestros clientes, podremos liberar a nuestros equipos humanos para que hagan lo que mejor saben hacer: generar nuevas ideas y formas de colaborar, todo mientras creamos las conexiones únicas que solo los humanos pueden forjar. 

Ahora que te has puesto al día con la IA generativa para CRM, obsérvala en acción.