El Chat GPT hizo estremecer el mercado de la inteligencia artificial y se convirtió en el asunto del momento, arrojando luz sobre el tema de la inteligencia artificial (IA) generativa. De forma resumida, modelos como el propio Chat GPT o el Gemini (anterior Bard), de Google, se crearon a partir de modelos de lenguaje entrenados previamente y de alto volumen que ayudan a los usuarios a crear textos, imágenes y otros contenidos originales mediante un modelo o instrucción inicial lanzada vía texto.
¿Pero cómo usar herramientas de ese tipo para aumentar el movimiento diario de tu negocio? ¿Solo los profesionales de marketing podrán sacarle provecho a ese tipo de herramienta? En realidad, como lo demuestran los desarrollos y expertise de Salesforce, la inteligencia artificial generativa se puede usar en los más diversos frentes, ya sea para elaborar la base de un pitch de ventas o para optimizar los procesos de atención al cliente.
Acompáñanos e infórmate sobre cómo usar la IA generativa en tu empresa. Estos son los puntos cruciales de este artículo:
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¿Cuál es el concepto de inteligencia artificial generativa?
Como ya lo hemos anticipado, la IA generativa o inteligencia artificial generativa se refiere al uso de IA para crear nuevos contenidos, como texto, imágenes, música, audio y vídeos. Usa modelos fundacionales (modelos de IA grandes) capaces de realizar varias tareas al mismo tiempo, además de resúmenes, preguntas y respuestas, clasificaciones y mucho más.
De esa forma, la inteligencia artificial generativa usa un modelo de Machine Learning para aprender los patrones y las relaciones en un conjunto de datos de contenido creado por humanos. Después, usa los patrones que aprendió para generar nuevo contenido, en una lógica de aprender, agrupar y crear algo nuevo (un pequeño “Frankenstein” de todo lo que comprendió).
La manera más común de entrenar un modelo generativo de IA es usar el aprendizaje supervisado: el modelo recibe un conjunto de contenido creado por humanos y las etiquetas correspondientes. Luego, aprende a generar contenido similar al creado por humanos y etiquetado con las mismas etiquetas.
Así, la inteligencia artificial generativa procesa un vasto contenido, creando insights y respuestas por medio de texto, imágenes y formatos amigables. Partiendo de ese entendimiento, podemos decir que la IA generativa puede usarse para:
- Perfeccionar las interacciones entre los clientes y chatbots, sobre todo por medio de búsquedas y aprendizaje supervisado;
- Buscar un gran volumen de datos, pudiéndosela usar para transformar esos datos en información en formato de resúmenes.
- Ayudar con tareas repetitivas, como responder a solicitudes de propuestas (RFP, por la sigla en inglés), elaborar pitch de ventas, verificar la conformidad de los contratos del cliente y mucho más.
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¿Cuáles son los 3 tipos de inteligencia artificial?
Además de la inteligencia artificial generativa, existen varios otros tipos. Pero 3 de ellos son los más utilizados y los que muy probablemente se conviertan en una tendencia aun mayor en los próximos años. Conócelos aquí y prepárate para usarlos.
1. Aprendizaje de máquina (Machine Learning)
El aprendizaje de máquina es más conocido como machine learning. Esta tecnología posibilita que los sistemas de inteligencia artificial se vayan perfeccionando de una forma gradual. Este es el caso de la IA generativa, por ejemplo.
Por lo tanto, para que se dé esa construcción gradual, la IA opera basándose en un banco de datos rico y bastante robusto. Así, siguiendo los comandos que le da un ser humano, responsable por su aprendizaje, la máquina consulta ese banco para entregar una respuesta o resultado. A medida que las personas utilizan un sistema de machine learning, este se actualiza con nuevos datos e información.
Así, cuando se vuelva a utilizar, tendrá una base aun mayor para consultar; eso es lo que hace que sus entregas y respuestas sean cada vez mejores y más precisas. O sea, el sistema aprende la forma de atender mejor al ser humano.
Existen tres tipos diferentes cuando hablamos de aprendizaje de máquina, a saber:
- Aprendizaje supervisado: el modelo recibe información para producir resultados específicos;
- Aprendizaje no supervisado: se construye un modelo sin información explícita y el propio sistema aprende utilizando métodos de correspondencia de patrón;
- Semisupervisado: se ponen a disposición datos de muestra y el sistema utiliza nuevos datos para hacer mejores previsiones.
Aplicación del Machine Learning
Algunos ejemplos famosos del aprendizaje de máquina son el traductor de Google, que aprende el idioma cada vez más profundamente siempre que se lo utiliza. Lo mismo sucede con los sistemas de Facebook, las bandejas de spam de e-mails y también las sugerencias de streamings como Netflix, plataforma que usa el aprendizaje de máquina para sugerir los contenidos que tienen más probabilidad de interesarles a los usuarios.
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2. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Este es el tipo de IA que logra comprender el lenguaje estructurado por el ser humano, como lo son los idiomas. La máquina tiene la habilidad de analizar frases y reconocer verbos, sujetos, sustantivos, objetos, entre otras categorías del análisis sintáctico.
Además de esa comprensión, en este tipo de IA, el sistema también es capaz de generar el lenguaje natural desde cero. Esta es una tarea más complicada porque hay muchas variaciones en la gramática y en la estructura de las frases elaboradas en diferentes idiomas.
Aplicación del PNL
El objetivo de uso del Procesamiento de Lenguaje Natural es garantizar que la máquina comprenda la manera en la que el ser humano se comunica. De esa forma, puede entregar resultados con mayor precisión.
Por eso, es más común que el PLN se use en la atención al cliente y en la creación de chatbots. A fin de cuentas, comprende lo que las personas preguntan o están buscando y entregan el mejor resultado de acuerdo a esas entradas.
Esta tecnología también se utiliza en asistentes virtuales, como Siri y Alexa. Es un recurso usado por sistemas, aplicaciones o sitios que realizan la traducción automática de textos o del habla humana.
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3. Robótica
La diferencia de la robótica con respecto a los dos tipos anteriores radica en que no estamos hablando solo de un sistema, sino de una máquina que se mueve de forma autónoma utilizando sensores y motores. Así son los robots, grandes íconos de la inteligencia artificial y lo que en general imaginamos cuando pensamos en el tema.
Están programados para hacer que la máquina realice determinada acción. En una línea de producción de automóviles, por ejemplo, se podrían usar para apretar tornillos o soldar estructuras metálicas.
Aplicación de la robótica
Este es uno de los tipos de inteligencia artificial que beneficia mucho a la industria. Y, en efecto, las líneas de producción pueden estar equipadas con este tipo de maquinaria inteligente. También se utilizan para hacer el trabajo de almacenamiento, para cerrar o armar cajas, realizar el transporte de materiales, entre otros usos.
O sea, la robótica es el tipo de inteligencia artificial que posibilita el desarrollo de vehículos autónomos. Esa tecnología, incluso, es muy beneficiosa para el ser humano porque puede reemplazarlo en situaciones de riesgo, como para evitar que una persona tenga que exponerse a diferentes peligros o situaciones que podrían comprometer su salud. Así, es una opción para preservar la integridad de los trabajadores.
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¿Cuál es la diferencia entre IA generativa e IA discriminativa?
¿Alguna vez has escuchado hablar de la inteligencia artificial discriminativa? Se trata de una pauta reciente que se ha planteado para problematizar la discriminación que se genera por medio de los algoritmos y por el modo de operación de la IA, sobre todo en el momento de realizar contrataciones, de aprobar créditos en instituciones financieras o en cuestiones de seguridad.
A diferencia de lo que muchos pensaban, la IA no es imparcial y ha demostrado que contiene en la base de sus códigos de programación prejuicios sociales, muchas veces naturalizados en aquellos que las programan. Además, la inteligencia artificial discriminativa puede comprometer la confianza y la aceptación de la sociedad con respecto a la IA, perjudicando su desarrollo ético y responsable.
La inteligencia artificial discriminativa puede surgir en varios estadios del proceso de creación y uso de los sistemas de IA, como en la definición del problema, en la recogida y en el tratamiento de los datos, en el entrenamiento y en la evaluación de los modelos y en la implementación y monitoreo de las soluciones. Algunos factores que pueden contribuir a la inteligencia artificial discriminativa son:
- Falta de representatividad y diversidad de los datos y de los desarrolladores, que puede conducir a una visión parcial o limitada de la realidad, ignorando o excluyendo las características, las necesidades y las preferencias de algunos grupos o individuos.
- Reproducción de prejuicios existentes en la sociedad, prejuicios que los datos o algoritmos pueden transmitir o reforzar, generando resultados que discriminan o estereotipan a determinados grupos o individuos, por ejemplo, según su género, raza, etnia, edad, orientación sexual, etc.
- Intereses comerciales o políticos de los controladores de datos, que pueden usar la inteligencia artificial para explorar o manipular a los usuarios o a la sociedad, buscando obtener ganancia o poder, sin tener en cuenta los impactos éticos o sociales de sus actos.
- Opacidad o complejidad de los algoritmos, que pueden dificultar o impedir la comprensión, la explicación, la verificación o el cuestionamiento de los resultados o de los impactos de la inteligencia artificial, reduciendo la transparencia y la rendición de cuentas por parte de los sistemas de IA.
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Y, más todavía, la inteligencia artificial discriminativa puede manifestarse de diferentes formas, dependiendo del origen, de la naturaleza o del efecto del prejuicio o de la discriminación. Algunos tipos de inteligencia artificial discriminativa son:
- Discriminación directa: ocurre cuando la inteligencia artificial usa explícitamente un atributo protegido, como el género, la raza o la etnia, para diferenciar o excluir a ciertos grupos o individuos, violando las normas legales o éticas. Por ejemplo, un sistema de IA que niegue un préstamo bancario basándose en el color de piel del solicitante.
- Discriminación indirecta: ocurre cuando la inteligencia artificial usa un atributo no protegido, pero sí correlacionado con un atributo protegido, para diferenciar o excluir a ciertos grupos o individuos de forma implícita o no intencional. Por ejemplo, un sistema de IA que niegue un préstamo bancario basándose en el código postal del solicitante, siendo que este dato puede estar asociado a su ingreso u origen.
- Discriminación sistémica: ocurre cuando la inteligencia artificial reproduce o amplía las desigualdades existentes en la sociedad que afectan a determinados grupos o individuos de forma estructural o histórica. Por ejemplo, un sistema de IA que recomiende candidatos para una vacante de empleo basándose en los datos de contrataciones anteriores, las cuales podrían reflejar un patrón de exclusión o de preferencia por ciertos perfiles.
- Discriminación individual: ocurre cuando la inteligencia artificial afecta negativamente la vida de una persona específica a causa de un error, de una falla o de una decisión injusta o arbitraria. Por ejemplo, un sistema de IA que identifique erróneamente a una persona como sospechosa de un delito a causa de un parecido facial con el verdadero culpable.
Lo que caracteriza a los modelos generativos es que se enfocan en el aprendizaje constante. Sin embargo, cabe resaltar que una IA generativa puede, de hecho, convertirse en una IA discriminativa, sobre todo si sus producciones, como resúmenes y vídeos, utilizan información de connotación prejuiciosa.
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¿Cómo usar la IA generativa en tu negocio?
Entre los principales usos de la inteligencia artificial generativa en tu negocio, podemos destacar estos:
Desarrollo de nuevas líneas de negocio
Todos los días surgen negocios que ni siquiera podrían existir antes de la IA generativa y de los modelos de lenguaje. Podrían existir acaso como idea, pero, ahora, pueden desarrollarse de forma rápida y económica. Siendo así, aprovecha esta facilidad tecnológica para pensar fuera de la caja e, incluso, desarrollar nuevos productos y servicios basados en la IA.
Popularización del análisis de datos
Es de inmensa importancia ser capaz de incorporar una capa de lenguaje natural en el análisis de datos. En una empresa, eso pone el poder de aprender con los datos en las manos de todos, no solo en las de los científicos de datos.
Las preguntas pueden ser tan simples y directas como las que harías en una reunión. Puedes preguntar, por ejemplo: “¿Cómo han cambiado mis clientes en los últimos tres años?” La respuesta debe venir en un lenguaje simple y de fácil comprensión, sin que un analista de datos necesite traducirla.
Creación de imágenes, infográficos y vídeos
Con algunas instrucciones, cualquier persona que quiera construir un porche, por ejemplo, podrá obtener imágenes increíbles en instantes. Las imágenes son arte derivado, claro, pero también son interactivas, lo que significa que los diseñadores pueden usar las imágenes como punto de partida para ahorrar tiempo.
Haz una prueba: sube un archivo a tu app de IA generativa y pídele que lea y cree imágenes y gráficos basándose en los datos. Verás cómo la IA también puede analizar imágenes y vídeos en tan solo minutos.
Búsquedas supercharged
Una búsqueda interna puede arrojar mucho más que listas de contenido. Los resultados de búsqueda creados con IA generativa pueden incluir respuestas a preguntas relacionadas, proporcionando insights que vayan más allá del simple término de búsqueda digitado.
Esos resultados provienen de preguntas de seguimiento, que el mecanismo formula incluso antes de que llegues a pensar en ellas. De hecho, Google está enriqueciendo su propio mecanismo de búsqueda con IA generativa, con descripciones y evaluaciones de búsquedas simples de compras.
Agilidad en el desarrollo de softwares
No se trata solo de crear aplicaciones interesantes, aunque eso sea una parte importante del beneficio de mezclar el desarrollo con la IA generativa. También cuentas con el beneficio de automatizar tareas repetitivas, detectar fallas de seguridad y documentar la funcionalidad del código.
Un reciente estudio de McKinsey arrojó que la IA generativa puede ayudar a los desarrolladores a iniciar el primer borrador de un nuevo código insertando prompts en su ambiente de desarrollo integrado (IDE) para la creación de software.
SEO asertivo
Se puede perfeccionar el SEO preguntándole a las herramientas de IA generativa sobre las palabras clave que tengan un mejor rendimiento. Es un buen lugar para iniciar una búsqueda abarcadora de palabras clave, obtener estimaciones de volúmenes de búsquedas y ver cómo les está yendo a tus competidores.
Más ideas de marketing
Acelera el proceso creativo usando la IA generativa para la generación de ideas. ¿Necesitas un concepto para que el equipo pueda empezar el brainstorming? Genera ideas rápidamente y ve eliminándolas a partir de ahí. ¿No logras encontrar lo que necesitas en un sitio de banco de imágenes para apoyar campañas? Pídele a la IA generativa que cree algunas que combinen con tu texto.
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