Cómo pueden beneficiarse las empresas de la inteligencia artificial

Sería difícil encontrar otro tema tan ampliamente discutido como la inteligencia artificial. Muchos expertos la consideran el avance tecnológico más importante del siglo XXI hasta ahora. El lanzamiento del chatbot ChatGPT a finales de 2022 permitió que el público en general pudiera experimentar con sus propios ojos las impresionantes capacidades de la IA en acción. Incluso en ese momento, la mayoría de las personas ya estaban familiarizadas con diferentes aplicaciones de IA, como los asistentes virtuales activados por voz, como Siri de Apple, o los sistemas avanzados de asistencia al conductor en automóviles modernos. Pero el rápido desarrollo y los nuevos usos que han surgido, como la generación de texto e imágenes, fueron y siguen siendo asombrosos.
A diferencia del software clásico que sigue reglas y algoritmos creados por el hombre, la IA aprende analizando datos. Esto le permite reconocer patrones y tomar decisiones de manera independiente, sin necesidad de estar programada explícitamente para hacerlo. Con el entrenamiento adecuado, los modelos de IA pueden adaptarse a condiciones nuevas y cambiantes y mejorar con el tiempo, siempre que se les suministre datos de alta calidad y correctos. Este efecto puede observarse en herramientas de generación de imágenes como Midjourney, que ofrece resultados cada vez más precisos y sofisticados con cada nueva versión.

Para las empresas, las preguntas clave son: ¿qué aplicaciones deberían transformarse mediante inteligencia artificial y qué objetivos desean alcanzar con ello? “Identificamos cinco capacidades fundamentales de la IA: percepción, análisis, comprensión del lenguaje, generación de contenido y procedimientos de optimización”, añade Andreas Liebl.
La IA sensorial se basa en información proveniente de cámaras, micrófonos o sensores. Se utiliza, por ejemplo, en el aseguramiento de calidad en procesos de producción o en vehículos autónomos. En cambio, la IA analítica puede realizar predicciones de ventas y precios, así como planificar de manera predictiva procesos de producción, logística e intervalos de mantenimiento.
Actualmente, la IA generativa está causando gran impacto. Estos sistemas generan contenido de forma autónoma según las indicaciones del usuario. “Aquí ya estamos implementando modelos basados en RAG para las empresas. RAG significa Retrieval Augmented Generation”, explica Liebl. “Se trata de modelos de lenguaje que analizan diversas informaciones de datos internos y bases de datos a los que tienen acceso. Esto puede ayudar a los usuarios a leer manuales, analizar contratos o compilar grandes volúmenes de datos de clientes, por ejemplo.” Incluso los chatbots, que responden automáticamente a preguntas de clientes en sitios web empresariales, pertenecen a esta categoría.

El siguiente paso en el desarrollo de la inteligencia artificial, según Andreas Liebl, es lo que se conoce como IA basada en agentes. “Estos sistemas, con la ayuda del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje, podrán automatizar por completo incluso etapas de trabajo complejas”, explica el experto. En el futuro, esta tecnología podría gestionar de forma autónoma cadenas de suministro completas, optimizar procesos en tiempo real y reaccionar ante interrupciones imprevistas de manera dirigida. Este tipo de modelos incluso podría utilizarse en desarrollo para escribir de forma autónoma el código de nuevo software. “Esta tecnología aún se encuentra en una etapa temprana de desarrollo”, afirma Liebl, “pero pronto tendrá el potencial de hacer que las aplicaciones más diversas sean mucho más eficientes”.
Mayor productividad, menos errores, reducción de costos y mayor flexibilidad son algunas de las promesas que la IA ofrece a las empresas. Sin embargo, Liebl advierte que esto no garantiza que las organizaciones puedan beneficiarse de inmediato. “Me gusta compararlo con correr un maratón. Solo porque compre los mejores tenis para correr, no significa que pueda recorrer toda la distancia de inmediato. Debo empezar poco a poco y mejorar de manera progresiva. Con la IA es exactamente igual. No basta con adquirir una aplicación. Las empresas deben entender la IA como una competencia que debe desarrollarse, junto con la cultura adecuada, la infraestructura de datos y una buena gobernanza. Solo entonces una empresa estará verdaderamente preparada para implementar esta tecnología de manera significativa.”