La IA generativa al servicio del progreso de tu marca

Hace unos meses tuve la oportunidad de asistir a una conferencia de un abogado experto en inteligencia artificial, en la que se hablaba sobre los vacíos legales que existen sobre el uso de esta tecnología que se ha abierto un importante espacio en nuestras vidas.

Durante la charla, se abordaron las principales complejidades que existen para controlar la autenticidad del contenido generado por IA generativa, la posibilidad de que la información de negocio confidencial de las compañías se filtre al algoritmo de aprendizaje de modelos de inteligencia artificial como el de ChatGPT y también se habló sobre los límites éticos que tenemos que tener en cuenta ante el uso exhaustivo de esta nueva tecnología.

Recuerdo que pensaba, a medida que avanzaba la conferencia, que todos esos vacíos legales existentes podrían llevar a algunas empresas a tener miedo a utilizar inteligencia artificial por los riesgos que supone, y por lo tanto, imponer restricciones de uso a sus equipos de trabajo, lo que eventualmente podría afectar la competitividad y frenar el progreso del negocio.

Tengo que aclarar, antes de continuar, que soy un ávido defensor del uso de la inteligencia artificial y que creo vital para el futuro de la humanidad que exista la posibilidad de alcanzar el desarrollo de inteligencias artificiales generales (más adelante te explico este término) que nos ayuden a romper barreras de conocimiento y nos impulsen como civilización más allá de nuestro planeta.

Sin embargo, reconozco que los retos que tenemos ante esta nueva revolución tecnológica son amplios y complejos, hasta pueden ser desalentadores para algunos, por eso, sentí la motivación de escribir este artículo, en donde más allá de exponer mis creencias sobre este tema que me apasiona, quiero contarte la razón por la que considero que es vital que en tu empresa comiencen a utilizar inteligencia artificial generativa o que incluso si ya la usan, sigan escalando su uso de forma efectiva.

¿Qué es inteligencia artificial?

Antes de entrar en el lío de este asunto, es muy importante que nivelemos el conocimiento. Es probable que hayas escuchado hablar sobre ChatGPT, Gemini, Claude, Llama 3.1 (esta IA de Meta la tienes en tu WhatsApp y en tu Instagram) y algunas otras opciones que han aparecido aparentemente de golpe en nuestras vidas.

¿Pero sabes reconocer exactamente qué es inteligencia artificial y qué no? La inteligencia artificial es un campo del conocimiento de la informática y la ingeniería que busca desarrollar sistemas capaces de cumplir tareas que requieran inteligencia humana.

Algunas de esas tareas pueden ser: el procesamiento del lenguaje, el reconocimiento de voz, la visión e interpretación del mundo y, sobre todo, el aprendizaje continuo a través de impulsos y estímulos del medio ambiente.

¿Tipos de inteligencia artificial?

Las nuevas opciones de modelos de inteligencia artificial que han comenzado a aparecer para uso del consumidor final en los últimos dos años son producto de décadas de investigación y desarrollo de algoritmos, técnicas y ciencia aplicada. Y aunque el avance parece fenomenal, estamos aún en la primera página de esta apasionante novela en la que el ser humano está en el camino de generar o simular la conciencia humana.

Para que lo visualices mejor, es importante resaltar los dos grandes tipos de inteligencia artificial descritos y sobre los que existe un consenso:

• Inteligencia Artificial débil o estrecha: Son modelos de inteligencia artificial pensados para hacer tareas específicas. Este tipo de IA es programada y entrenada a partir de un conjunto de datos para que entienda y desarrolle patrones claros que dictaminan sus inputs y sus outputs. Algunos ejemplos de este tipo de IA son: ChatGPT (y sus similares), Siri, Alexa, Google Assistant, el algoritmo usado por Meta, YouTube y TikTok para recomendar contenido.
• Inteligencia artificial fuerte o general: por ahora solo es un concepto teórico que muchos aspiramos sea posible ver en nuestras vidas. Es la idea de una IA con la capacidad de entender, aprender y aplicar su conocimiento de forma general, muy similar a como pensamos los humanos. Para que este concepto teórico se haga realidad, es muy importante que la IA tenga la posibilidad de alcanzar cierto grado de conciencia, pueda razonar, planear, comunicarse y adaptarse a un mundo cambiante. No existe hasta el momento ninguna Inteligencia Artificial General desarrollada por la humanidad, pero esta es la meta de empresas como OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, entre otras.

¿Usos de la inteligencia artificial? IA generativa y prescriptiva

Aunque parezca que la IA apareció en nuestras vidas súbitamente desde el 2022, lo cierto es que convivimos con ella hace mucho tiempo. Los algoritmos de redes sociales, los asistentes en nuestros celulares, los traductores y muchos otros ejemplos son una muestra de ello. Sin embargo, la gran revolución que lo cambió todo, fue el invento del transformer (transformador), y con este, llegó el nacimiento de la inteligencia artificial generativa.

Este concepto fue introducido por primera vez en el 2017 por investigadores de Google en un artículo denominado “Attention is all you need”. En dicho paper científico, se plantea que a través de mecanismos de atención y de procesamiento paralelo, es posible que las IA adquieran un contexto sobre la información que están procesando.

Si quieres conocer más sobre los transformers y cómo funcionan dentro de las redes neuronales, te recomiendo este video:

El contexto es el elemento fundamental para que tanto el input como el output procesado por un modelo de inteligencia artificial tenga sentido y posibilite generar información a partir de ciertos datos. Es aquí donde nace el uso más reciente que ha revolucionado nuestras vidas: la inteligencia artificial generativa, con la que es posible que una IA como ChatGPT (que por cierto GPT traduce Generative Pre-trained Transformer) sea capaz de entender un input (Prompt) y generar un output en forma de texto, audio o imagen con tal calidad que ha comenzado a desafiar nuestras capacidades creativas como seres humanos.

Así mismo, la IA prescriptiva, es decir, aquella que no solo predice resultados futuros, sino que adicionalmente suministra recomendaciones para alcanzar ciertos objetivos planteados, también ha sido impulsada gracias al surgimiento de los transformers y su uso se ha visto favorecido por la creciente necesidad de muchas compañías de utilizar datos de negocio para tomar decisiones estructuradas de cara al futuro.

No obstante, no debemos confundirnos. La IA generativa no tiene las mismas capacidades que una IA prescriptiva. Sus objetivos son diferentes y se caracterizan por tener finalidades distintas. Algunas personas creen que tecnologías como ChatGPT y similares tienen la capacidad de generar modelos predictivos, y aunque estas herramientas pueden ayudarnos a analizar datos, contribuyendo a que se profundice el análisis de la información suministrada por el usuario, su finalidad no es generalista ni predictiva.

La importancia de escalar la productividad con IA generativa

Existe un fenómeno que viven de primera mano todos los negocios que quieren solidificar su presencia digital y es la proliferación de contenido que ahora es necesario producir para cada uno de los medios y canales.

Existen múltiples puntos de contacto que requieren la producción o curación del contenido: en redes sociales las marcas deben crear contenido altamente interactivo y viral teniendo en cuenta el tono y particularidad de cada plataforma; el video es el formato por excelencia y se necesita producir este material para diferentes medios y propósitos; hay que trabajar con influencers y creadores de contenido para lograr capturar la cada vez más dispersa atención de las audiencias, con el fin de lograr su consideración; en ecommerce se debe garantizar una correcta entrega de descripciones, fotos e información general de productos en todos los etailers donde se esté comercializando los productos; todo el contenido que vive en páginas web debe ser curado y mejorado para SEO en Google; y así, hay muchos otros frentes que se deben cubrir para tener una estrategia digital sólida que impulse el negocio.

Ante este escenario en el que el contenido es el rey, se necesitan cada vez más equipos y personas altamente especializadas y con suficiente criterio, tanto en las compañías como en las agencias creativas y de medios. Esto eleva el costo operacional y aleja cada vez más la posibilidad de que pequeñas y medianas empresas puedan competir en justa lid.

La revolución digital ha llevado a la complejización del contenido y es ahí donde la IA generativa juega un papel clave al ser el gran nivelador entre compañías, startups y emprendimientos. Ahora equipos pequeños de trabajo pueden duplicar su capacidad productiva al tener una IA que ayuda a la estructuración, curación y auditoría de contenido.

Sin embargo, no todo lo que brilla es oro. La IA generativa debe ser abordada con cierta reserva, ya que es propensa a alucinar cuando no sabe cómo generar un output ante un prompt sobre el que no tenga todos los datos y la información. Adicionalmente, estas herramientas tienen la característica de entregar contenido identificable, lo que facilita a Google y otras plataformas encontrarlo y de cierta forma castigarlo o reseñarlo si no hay creatividad humana de por medio.

En ese sentido, la IA generativa debe ser una herramienta que se use sabiamente por los equipos de trabajo, previniendo el abuso y tratando de incentivar su adopción para aspectos como:

• La generación de borradores, storyboards o prototipado general de una idea con el fin de agilizar el proceso inicial de ideación, presentación y aprobación.
• Realizar lluvias de ideas o brainstorming para saber cómo abordar un tema, por ejemplo, obtener insights para una campaña de marca o crear la estructura general de una presentación.
• Estructurar de forma general textos SEO para luego ser desarrollados enteramente por un equipo de trabajo.
• Desarrollar código de forma ágil y segura para crear la estructura de ciertas soluciones y activos digitales.
• Imaginar assets gráficos (imágenes) sobre las que se puede seguir trabajando para obtener un key visual o elemento de marca.

Estos son ejemplos sanos de cómo utilizar una IA generativa para impulsar una tarea que al final sea terminada y mejorada por un humano. Y para la muestra un botón: esta página web, así como este artículo, han sido potenciados gracias a la IA al obtener ideas, código, fuentes de información y otros aspectos.

Conclusión

Creo fielmente que es posible que las compañías y sus equipos usen de forma responsable la IA generativa, sin embargo, es importante que se establezca una gobernanza y unas políticas claras y efectivas para que se minimicen los riesgos y se potencien los resultados. No utilizar desde ahora los modelos de inteligencia artificial tanto en tu empresa como en tu vida profesional es un grave error que mina la competitividad y la posibilidad de escalar tus esfuerzos.

Te recomiendo este artículo en el que abordo una opción para que cualquiera pueda de forma local, en su propio computador, correr los modelos actuales de IA generativa, eliminando los riesgos de privacidad que asustan a muchas empresas. Adicionalmente, vale la pena mencionar que OpenAI (empresa detrás de ChatGPT), así como otros proveedores, ofrece un API que cualquier usuario puede utilizar con total privacidad y seguridad sobre los datos para que estos no sean usados para continuar el entrenamiento de sus modelos.

Si llegaste hasta acá y te tomaste el trabajo de leer todo este artículo, te felicito y te agradezco. Te invito a que experimentes con las opciones de inteligencia artificial disponibles y te vuelvas un early adopter de estas tecnologías, seguramente tu vida y tu carrera te agradecerán el tiempo invertido. Recuerda que puedes contactarme para que continuemos esta conversación o abordemos otros temas.