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La inteligencia artificial nos reemplazará a todos o nos salvará. O ambos. Es difícil decirlo al leer las conversaciones en los medios actuales. Lejos de los titulares, se están llevando a cabo conversaciones más prácticas sobre inteligencia artificial. Ocurren en salas de juntas, líneas de negocios y equipos de desarrollo cuando las personas intentan distinguir las exageraciones de la realidad. Nos propusimos responder algunas de las preguntas de nivel ejecutivo que escuchamos con frecuencia. Además, queríamos abordar una pregunta en particular: ¿Cuáles son algunos de los casos de uso de la IA en el mundo real? También queríamos incluir algunos estudios de casos para darle vida a las cosas, como la IA que ayudó a Suecia a producir un whisky de malta galardonado. No estamos bromeando. El podcast 101 Ways parecía el foro perfecto para una conversación estimulante sobre la IA, por lo que Oliver Happy (director de producto) se sentó con Jon Parish (director de ingeniería) para discutir los entresijos de la IA y sus casos de uso en el mundo real. Aquí están los aspectos más destacados de la conversación. ¿Qué es la inteligencia artificial y de dónde viene? La IA engloba todo lo relacionado con la inteligencia artificial. Tus recomendaciones de Spotify serían un ejemplo básico de inteligencia artificial. Ha existido durante mucho tiempo, con la primera red neuronal artificial inventada en 1943. La inteligencia artificial estuvo confinada al mundo académico hasta la década de 1970, cuando luego desapareció del mapa. Nadie pensó mucho en ello hasta la década de 2010, cuando la potencia del procesador y el almacenamiento de datos se volvieron más baratos y más disponibles. Luego, Silicon Valley lo recogió y ¡boom! El ritmo de desarrollo se ha disparado en los últimos años, haciéndolo parecer tan nuevo. ¿Cuáles son algunos conceptos básicos de la IA? Hay IA generalista y hay inteligencia artificial especializada. Puedes elegir uno u otro o ambos. La IA generalista, como aclaró Jon, la proporcionan servicios como ChatGPT. Puede proporcionar asistentes de IA al personal para resumir documentos, escribir contenido, traducir contenido y analizar datos. La IA especializada se adapta más a las necesidades específicas de una empresa y utiliza los datos de una empresa. Un ejemplo de una aplicación de IA especializada podría ser la típica lista de recomendaciones para los visitantes de un sitio web. Las empresas deben plantearse algunas preguntas antes de decidir qué tipo de IA utilizar. Estos incluyen: ¿Qué datos tenemos? ¿En qué cantidades? ¿Y por qué período? Para que la IA funcione bien, tiene que procesar una gran cantidad de datos que se remontan a años atrás. Además, los datos de la IA especializada deben estar “limpios”, es decir, etiquetados y categorizados correctamente para que la IA haga su magia. El coste de limpiar los datos después de archivarlos es elevado; Por lo tanto, las empresas deben asegurarse de que los datos estén preparados para la IA desde el momento de su adquisición. ¿Cuánto tiempo pasa antes de que haya un retorno de la inversión? Acumular años de datos listos para IA requiere inversión y tiempo. Por tanto, parece razonable suponer que la IA es una inversión a largo plazo. Eso es cierto, pero se pueden obtener beneficios a corto plazo, dijo Jon. Las empresas pueden extraer rápidamente información de sus datos en crecimiento utilizando sistemas de análisis de datos. Además, pueden aprovechar el tiempo antes de que la IA entre en juego para integrar datos en sus procesos de toma de decisiones y pasar a estar basados en datos. ¿Cuáles son algunos casos de uso de la IA? Volviendo al tema de la IA generalista, todos conocemos a personas que utilizan servicios como ChatGPT para resumir informes, escribir correos electrónicos y mantener chats en línea similares a los humanos. Muchas empresas utilizan servicios generalistas de IA para respaldar las ventas y el marketing, las finanzas y la contabilidad y el servicio al cliente. Las empresas especializadas en IA utilizan la tecnología para respaldar el desarrollo de productos. Jon utilizó el ejemplo de las aplicaciones de fotografía para teléfonos inteligentes. La tecnología permite a los usuarios realizar cambios significativos en sus fotografías, como eliminar a una persona, sin dejar ningún rastro a simple vista. Lo que sorprendió a Oliver (como era de esperar) es que una empresa sueca creó un modelo de inteligencia artificial especializado para comprender cómo crear un whisky de malta galardonado. ¡Y funcionó! ¿La IA viene con letra pequeña? Hay algunas cuestiones críticas a considerar con la inteligencia artificial. Uno de los más importantes es “fallar silenciosamente”. Con la IA, nunca recibes un mensaje de error. Él siempre lo intentará; Puede parecer que todo está funcionando. Pero puede que ese no sea el caso. Piénselo de esta manera: su IA resume el contenido y el resultado es preciso el 90% de las veces. Eso significa una tasa de error de 1 entre 10. ¿No es alta? Es necesario identificar los errores y evaluar su frecuencia. Además, la IA generalista sólo es adecuada en determinados campos. Como coincidieron Jon y Oliver, el lenguaje utilizado en derecho y atención médica, por ejemplo, es especializado y requiere experiencia. Por lo tanto, a las organizaciones en estas áreas les gustaría utilizar IA especializada en lugar de IA generalista para respaldar sus aplicaciones de asistente de IA. ¿Qué enfoque debería adoptar respecto de la IA? Comience por buscar servicios de inteligencia artificial de uso general en los que pueda registrarse y utilizar. Puede que no transforme la forma en que funciona su empresa de la noche a la mañana, pero podría proporcionar a los empleados un asistente de inteligencia artificial para ayudarlos a trabajar de manera más productiva. Jon confirmó que un enfoque serio de la IA comienza con la creación de una base de datos de la que se pueda derivar valor. Esta base incluye una forma eficaz de almacenar y gestionar datos para que puedan impulsar las aplicaciones de IA. También necesitamos tener conversaciones sobre capacitación y gobernanza de datos. Lo más importante es que las empresas empiecen a familiarizarse con la tecnología y la terminología de la IA para poder empezar a tener conversaciones productivas sobre el mejor camino a seguir. ¿Busca información sobre casos de uso de IA en el mundo real? Podemos ayudar. Para escuchar más de expertos de la industria como Jon y Oliver, consulte nuestra serie de podcasts Team Takeover.
