La inteligencia artificial generativa (IA) está cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología, creamos contenidos y dirigimos nuestras empresas a un ritmo que no se veía desde los primeros días de Internet. Las conversaciones en torno a esta apasionante tecnología están por todas partes, y el interés por su potencial en todos los sectores lleva tiempo circulando en las redes, los seminarios web online y los eventos corporativos.
Una reciente encuesta de Gartner reveló que los líderes empresariales creen que la IA generativa es la tecnología que más impacto tendrá en sus negocios en los próximos tres años. En este contexto, es fácil sentirse obligado a sumergirse de cabeza en el mundo de la IA generativa, pero para las pequeñas y medianas empresas (pymes) con tiempo, presupuesto y recursos limitados, ese no suele ser el mejor curso de acción.
Ben Schreiner, responsable de innovación empresarial para pymes en AWS, afirma que, como cualquier inversión en tecnología, "la decisión de implantar la IA generativa debe ser el resultado de un análisis exhaustivo del retorno de la inversión (ROI), respaldado por un caso empresarial bien definido." Antes de hacerlo, es importante entender exactamente qué es la IA generativa y cómo puede ayudar a las pymes.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa crea nuevos contenidos basándose en las indicaciones de los usuarios. Las aplicaciones impulsadas por la IA generativa son capaces de mantener conversaciones y responder a preguntas, así como de crear contenidos como artículos, videos, imágenes y audio. Sea cual sea el caso de uso, el contenido generado se parece mucho al que podría producir un humano, sólo que lo produce en un espacio de tiempo mucho más corto. Estamos hablando de minutos, no horas o días.
Todas las aplicaciones de IA generativa se basan en modelos de base (MF) que se entrenan con enormes cantidades de datos. Los distintos tipos de modelos se entrenan para fines diferentes. Por ejemplo, los grandes modelos lingüísticos (LLM) pueden utilizarse para generar texto, responder preguntas y ayudar a los desarrolladores a codificar, mientras que los FM difusos se utilizan para crear y editar imágenes, videos, así como modelos 2D y 3D.
¿Cómo pueden las pymes utilizar la IA generativa?
El principal beneficio que pueden obtener las pymes del uso de la IA generativa es la eficiencia. Según una encuesta reciente de Prosper Insights & Analytics, la mayoría de las pymes que utilizan actualmente la IA generativa lo hacen para ayudar en investigación (40,3%), otros usos populares son la creación de contenidos (29,6%) y la atención al cliente (26,2%). Aunque estos casos de uso son impresionantes, sólo muestran la superficie de lo que es capaz la IA generativa.
La IA generativa puede utilizarse de formas únicas en distintos sectores. Las instituciones financieras pueden utilizarla para detectar fraudes y mejorar la atención al cliente con chatbots. Las empresas sanitarias pueden simular ensayos clínicos basados en datos de pacientes y acelerar la investigación de años a semanas. Los fabricantes pueden generar nuevos diseños de piezas y automatizar las inspecciones. En el mundo de los medios de comunicación y el entretenimiento, las empresas pueden automatizar la laboriosa traducción a otros idiomas y mucho más.
La importancia de trabajar hacia atrás
Para las pymes con un presupuesto limitado y que disponen de pocas horas, es importante evitar la tentación de implantar la IA generativa antes de tiempo. Como explica Schreiner: "Trabajar hacia atrás a partir de un desafío empresarial o de cliente significativo y realizar una evaluación exhaustiva del rendimiento de la inversión es crucial para tomar una decisión informada. De ese modo, las pymes pueden estar seguras de que los beneficios potenciales de la IA generativa justifican su inversión".
“Una vez que se estableció un caso de negocio, las pymes pueden aprovechar las aplicaciones de IA generativa preentrenadas, como los chatbots y los compañeros de codificación, o crear las suyas propias. Es importante tener en cuenta que esto último puede requerir cierta formación o colaborar con un proveedor externo en función de las capacidades internas disponibles”, agregó el experto.
Tan buena como los datos con los que se entrena
Uno de los principales puntos fuertes de los software de IA generativa es que pueden personalizarse con los propios datos de una empresa. Schreiner explica: “Las pymes deberían considerar la posibilidad de almacenar sus datos de forma segura en la nube -la misma nube que el modelo de lenguaje que pretenden utilizar- para hacer este proceso lo más fácil y seguro posible”.
Muchas pequeñas empresas luchan por separar los datos de buena calidad de los malos y sufren a causa de fuentes de datos fragmentadas y en silos. La adopción de una estrategia de datos en la nube, respaldada por arquitecturas de datos modernas como los lagos de datos (repositorio de datos centralizado, escalable, flexible y rentable), puede remediar esta situación y dejar a las pymes en una posición sólida para implantar la IA generativa.
La elección del modelo -tanto el tipo como el tamaño- también importa a la hora de crear aplicaciones de IA generativa. "La cantidad de datos necesarios para lograr cualquier caso de uso variará, y las pymes deben evitar elegir un modelo que supere con creces la cantidad de datos necesarios para lograr sus objetivos", explica Schreiner. "Experimentar con diferentes modelos antes de comprometerse con uno es clave para seguir siendo rentable".
Uso responsable de la IA
La IA generativa es un territorio nuevo tanto para las empresas como para los responsables políticos. Schreiner señala: “Existen múltiples dimensiones del uso responsable de la IA que las pymes deben tener en cuenta, como la facilidad, la equidad, la gobernanza, la privacidad, la seguridad, la solidez y la transparencia”.
Los parámetros legales en torno al uso de la IA generativa están evolucionando rápidamente. Mantenerse al día de las últimas leyes sobre infracción de derechos de autor y propiedad intelectual (PI) es esencial para cualquier empresa que utilice IA generativa. Las pymes deben evitar compartir contenidos que se parezcan mucho a los de otras empresas o creadores, al tiempo que deben tomar medidas para evitar que sus propios datos se utilicen para entrenar a otros modelos.
"Las pymes también deben pensar en la equidad algorítmica en relación con la representación diversa e inclusiva y la detección de sesgos", dijo Schreiner. “Los Guardrails permiten a las pymes definir un conjunto de temas denegados que son indeseables en el contexto de su aplicación. Esto permite a los modelos detectar y filtrar automáticamente el contenido no deseado en los datos de formación, los mensajes de entrada y los resultados generados”.
Aunque la IA generativa puede crear contenidos persuasivos, no siempre se puede confiar en ella como fuente fiable de información. Al igual que con cualquier contenido publicado por una pyme, es aconsejable verificar de forma independiente la exactitud de lo que se dice, o se muestra, antes de compartirlo públicamente.
La mayoría de las pequeñas empresas aún no utilizan IA generativa
Aunque puede resultar tentador empezar a utilizar la IA generativa lo antes posible, el miedo a perderse algo no es un argumento comercial justificable. Sin embargo, es cierto que aquellos que están considerando de forma activa -y cuidadosa- la implementación de la IA generativa van ganando.
Volviendo a la encuesta de Prosper Insights & Analytics, el 18,7% de las pymes ni siquiera escuchó hablar de ChatGPT y el 32% escuchó hablar de ella pero no sabe lo que es. Es importante que los propietarios de pymes y los responsables de la toma de decisiones recuerden estas cifras siempre que se sientan presionados a implantar precipitadamente la IA generativa.
Lo esencial
La IA generativa está replanteando las posibilidades de las pymes y la decisión de implantarla será probablemente una de las más importantes, si no la más importante, que tomarán los propietarios de pequeñas empresas en las próximas décadas, así que ¿por qué precipitarse?
Trabajar hacia atrás a partir de un desafío significativo, realizar una evaluación exhaustiva del rendimiento de la inversión, garantizar la preparación de los datos y establecer políticas claras para el uso responsable de la IA, son esenciales para las pymes que quieran hacer de la IA generativa un éxito en su negocio.