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Desde finales de 2022, el campo de la Inteligencia Artificial generativa está en pleno auge. Este nuevo dinamismo del sector hace que la mayoría de las grandes marcas apoyadas por Artefact se planteen ahora integrar estas tecnologías en sus aplicaciones empresariales, para ganar la carrera de la eficacia y la adopción por parte de sus clientes y empleados. Sus niveles de madurez al respecto, sin embargo, son variados: pocas empresas han puesto en marcha casos de uso (el 60% han iniciado proyectos, alrededor del 26% han lanzado POC), y sólo el 3% los han industrializado todavía. ¿Cómo crearán las tecnologías generativas AI un impacto empresarial significativo e inmediato para las empresas?
Cifras - junio de 2023
Un cambio tecnológico que acelera el uso de AI por las empresas
Durante los últimos seis meses, los actores de la Inteligencia Artificial generativa han estado corriendo una maratón, anunciando continuamente importantes avances en este campo. Desde gigantes de la Web como Microsoft con Open AI, Google con PaLM, Amazon con Bedrock y Meta con LLama, hasta desarrolladores de código abierto, muchos actores de AI generativa ofrecen tecnologías que impulsan la innovación en las aplicaciones empresariales. Por ejemplo, GPT integra el motor de búsqueda Bing y la suite ofimática de Microsoft, mientras que todos los productos de Google se beneficiarán de PaLM 2. Amazon y Meta están empezando a integrar su AI generativa en sus productos publicitarios. Y la reciente aparición de cientos de soluciones de código abierto facilita el acceso a este tipo de tecnología a desarrolladores de todos los ámbitos.
No todos los actores adoptan el mismo enfoque estratégico. Algunos, como Open AI, se centran en el rendimiento ultrarrápido de su modelo, mientras que otros, como Google, también están desarrollando versiones más ligeras -pero eficaces- de sus algoritmos. Estas versiones son más eficientes para la integración local en los dispositivos de los usuarios (móviles, ordenadores de sobremesa, altavoces conectados), así como en software "empresarial" especializado.
Este ecosistema dinámico fomenta el uso de AI generativa tanto en los mercados B2C como B2B. Para las empresas, representa nuevas oportunidades de maximizar su rendimiento, así como el de sus empleados y clientes. Según un reciente informe de Goldman Sachs, esta tecnología podría impulsar la productividad laboral y el PIB de EE.UU. en un 7% en los próximos diez años.
Cuatro categorías de aplicaciones basadas en la generativa AI para "aumentar" las operaciones empresariales
El uso de la Inteligencia Artificial generativa en toda la cadena de valor empresarial no es nuevo, pero ahora su uso se ha democratizado y multiplicado. En el caso de algunas grandes marcas y de las empresas de servicios AI que les prestan apoyo, ya se están diseñando e implantando casos de uso en fase de prueba.
Aunque las posibilidades son ilimitadas y las aplicaciones dependen de las necesidades de la empresa, estos usos principales pueden dividirse en cuatro categorías.
El primero se refiere a la accesibilidad a data, antes compleja, para funciones con escasos o nulos conocimientos de análisis de data . Las capacidades de AI permiten desarrollar herramientas intuitivas para que los usuarios empresariales puedan acceder, consultar y clasificar volúmenes muy grandes de data, obteniendo cuadros de mando y nuevos data en cuestión de segundos. Los recientes avances en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) facilitan aún más la interacción de estas profesiones con data. El software especializado en campos como las finanzas, el marketing o la logística puede así "aumentarse" mediante funcionalidades generativas que automatizan tareas repetitivas y/o lentas para ayudar a estas funciones en su toma de decisiones. Artefact ha permitido a los equipos de ventas de una empresa de servicios Compañia apoyarse en una solución de cualificación de clientes potenciales que identifica las intenciones de los clientes y prospectos detectando señales en volúmenes muy grandes de data. Los minoristas internacionales también pueden gestionar mejor los inventarios y optimizar las políticas de precios cruzando numerosos parámetros para comprender mejor las causas del aumento o la disminución de las ventas de un producto o una categoría determinados.
El segundo se refiere a la relación de Compañiacon sus distintos públicos. Trabajamos con varias marcas en la creación de chatbots y centros de llamadas basados en la tecnología generativa AI para responder a las peticiones de los clientes de forma más pertinente y personalizada, en interacciones que se asemejan a una conversación entre dos personas. De estos intercambios también puede extraerse información para comprender mejor las necesidades y expectativas de los clientes de la marca, lo que aumenta su satisfacción.
La tercera categoría, ya muy utilizada en la actualidad, es la generación de contenidos. Se trata de una aplicación en plena expansión que permite desarrollar y adaptar textos, imágenes y sonidos para alimentar las actividades de marketing de las empresas: contenidos de sitios web, fichas de productos, mailings, publicidad, presentaciones, etc. Por ejemplo, estamos trabajando en un proyecto de "sobrealimentación de contenidos" para un grupo automovilístico. Esta solución aprovecha el sitio web data , propiedad del fabricante, y saca partido del seguimiento avanzado de las redes sociales para impulsar la producción de contenidos personalizados para la marca. Ahora, los profesionales creativos pueden liberarse de tareas que consumen mucho tiempo, como la adaptación de conceptos, y centrarse en su valor añadido: la ideación y la estrategia.
La cuarta gran aplicación es la mejora de la eficacia de modelos o procesos logísticos preexistentes. Por ejemplo, las empresas del sector de la bancaseguros suelen disponer de varios algoritmos dedicados a la predicción de riesgos o la detección de fraudes. Estas herramientas pueden no tener la misma interpretación de las distintas señales que captan. En tales situaciones, los agentes humanos deben ser capaces de tomar decisiones rápida y fácilmente. Aquí es donde puede añadirse una capa de AI generativa para resumir -de forma digerible para un humano- las razones que llevaron a los algoritmos iniciales a presentar sus conclusiones.
Una corriente que trastorna la economía y las organizaciones
Estamos en los albores de una revolución de uso, no sólo en la vida cotidiana, sino también en las aplicaciones empresariales. La Inteligencia Artificial Generativa es tan intuitiva y fácil de usar que pronto se implantará en las empresas, para no crear una brecha demasiado grande entre la fluidez de los usos personales y profesionales.
Toda la cadena de valor empresarial se verá afectada y, aunque aún estamos en las primeras fases, las primeras integraciones ya son muy prometedoras. Para sacarles el máximo partido hoy y prepararse para el futuro, las marcas tendrán que adquirir rápidamente madurez en la materia. Para hacer frente a los retos técnicos, medioambientales y éticos que plantea AI, tendrán que contratar nuevas funciones y culturizar a los empleados, elegir las tecnologías generadoras de AI adecuadas, establecer una gobernanza apropiada, identificar casos de uso con las unidades de negocio y garantizar la transparencia, la ética y el impacto medioambiental de las aplicaciones desarrolladas.
