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Desde finales de 2022, el campo de Inteligencia Artificial generativa Inteligencia Artificial pleno auge. Este nuevo dinamismo en el sector hace que la mayoría de las grandes marcas con las que colabora Artefact considerando ahora integrar estas tecnologías en sus aplicaciones empresariales, con el fin de ganar la carrera por la eficiencia y la adopción por parte de sus clientes y empleados. Sin embargo, sus niveles de madurez en la materia son variados: pocas empresas han puesto en marcha casos de uso (el 60 % ha iniciado proyectos y alrededor del 26 % ha lanzado pruebas de concepto), y solo el 3 % las ha industrializado hasta la fecha. ¿Cómo generarán AI generativa un impacto empresarial significativo e inmediato para las empresas?
Cifras – Junio de 2023
Un cambio tecnológico que está impulsando AI por parte de las empresas
Durante los últimos seis meses, las empresas dedicadas a la inteligencia artificial generativa han estado corriendo una maratón, anunciando continuamente importantes avances en el sector. Desde gigantes de la web como Microsoft con AI, Google con PaLM, Amazon con Bedrock y Meta con LLama, hasta desarrolladores de código abierto, muchos AI generativa ofrecen tecnologías que impulsan la innovación en 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 AI 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 todo tipo de procedencias.
No todos los actores están adoptando el mismo enfoque estratégico. Algunos, como AI, se centran en el rendimiento extremo de su modelo, mientras que otros, como Google, también están desarrollando versiones más ligeras —pero eficaces— de sus algoritmos. Estas versiones resultan 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 AI los mercados B2C como AI los B2B. Para las empresas, supone nuevas oportunidades para maximizar su rendimiento, así como el de sus empleados y clientes. Según un informe reciente de Goldman Sachs, esta tecnología podría impulsar la productividad laboral y el PIB de EE. UU. en un 7 % durante los próximos diez años.
Cuatro categorías de aplicaciones basadas en AI generativa AI «potenciar» las operaciones empresariales
El uso de la inteligencia artificial generativa a lo largo de toda la cadena de valor empresarial no es algo nuevo, pero ahora se ha democratizado y se ha generalizado. Algunas grandes marcas y las empresas AI que las respaldan ya están diseñando y poniendo en marcha casos de uso en fase de prueba.
Aunque las posibilidades son infinitas y las aplicaciones dependen de las necesidades de cada empresa, estos usos principales se pueden dividir en cuatro categorías.
El primero se refiere al acceso a data que antes resultaban complejos para puestos con poca o ninguna experiencia data . AI permiten desarrollar herramientas intuitivas para que los usuarios empresariales puedan acceder, consultar y clasificar grandes volúmenes de data, obteniendo paneles de control y nuevos data cuestión de segundos. Los recientes avances en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) facilitan aún más la interacción de estos profesionales con data. El software especializado en campos como las finanzas, el marketing o la logística puede así «potenciarse» mediante funcionalidades generativas que automatizan tareas repetitivas o que requieren mucho tiempo, con el fin de ayudar a estos perfiles en su toma de decisiones. Artefact ha permitido Compañia los equipos de ventas de una Compañia de servicios Compañia con una solución de calificación de clientes potenciales que identifica las intenciones de los clientes y clientes potenciales mediante la detección de señales en grandes volúmenes 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 categoría determinados.
El segundo aspecto se refiere a la relación Compañiacon sus distintos públicos. Estamos colaborando con varias marcas para crear chatbots y centros de atención telefónica basados en AI generativa, AI responder a las solicitudes de los clientes de una forma más pertinente y altamente personalizada, mediante interacciones que se asemejan a una conversación entre dos personas. Además, de estos intercambios se pueden extraer datos que permiten comprender mejor las necesidades y expectativas de quienes contactan con la marca, lo que contribuye a aumentar la satisfacción del cliente.
La tercera categoría, ya muy extendida en la actualidad, es la generación de contenidos. Se trata de una aplicación en rápido crecimiento destinada a desarrollar y adaptar textos, imágenes y sonidos para alimentar las actividades de marketing de las empresas: contenidos web, fichas de productos, mailings, publicidad, presentaciones, etc. Por ejemplo, estamos trabajando en un proyecto de «potenciador de contenidos» para un grupo automovilístico. Esta solución aprovecha los data propios del fabricante data saca partido de un avanzado sistema de monitorización de redes sociales para impulsar la producción de contenido personalizado para la marca. Los profesionales creativos pueden ahora 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 aplicación principal consiste en mejorar la eficiencia de los modelos o procesos logísticos ya existentes. Por ejemplo, las empresas del sector de la bancaseguros suelen contar con varios algoritmos dedicados a la predicción de riesgos o la detección de fraudes. Es posible que estas herramientas no interpreten de la misma manera las diversas señales que captan. En tales situaciones, los agentes humanos deberían poder tomar decisiones de forma rápida y sencilla. Aquí es donde AI añadir una capa de AI generativa para resumir —de una manera comprensible para un humano— las razones que llevaron a los algoritmos iniciales a presentar sus conclusiones.
Una corriente de fondo que está revolucionando la economía y las organizaciones
Nos encontramos en los albores de una revolución en cuanto a su uso, no solo 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 evitar que se cree una brecha demasiado grande entre la fluidez de los usos personales y los profesionales.
Toda la cadena de valor empresarial se verá afectada y, aunque aún nos encontramos en una fase inicial, las primeras integraciones ya son muy prometedoras. Para sacarles el máximo partido hoy y prepararse para el futuro, las marcas deberán madurar rápidamente en este ámbito. Para hacer frente a los retos técnicos, medioambientales y éticos que plantea AI, tendrán que contratar personal para nuevas funciones y formar a los empleados, elegir las tecnologías 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.
