Inteligencia artificial generativa (I): aplicaciones, beneficios y riesgos para las empresas

La inteligencia artificial generativa (GAI por sus siglas en inglés) y su despliegue es un tema candente en los últimos años. Los últimos meses han supuesto un boom, ocasionado por la generalización del conocimiento y el uso de ChatGPT. La versión pública de esta herramienta llegó a 100 millones de usuarios en solo dos meses. Bard, Claude, Midjourney y otras aplicaciones de creación de contenido también se han ido popularizando. Es comprensible por tanto que los CEO, managers, responsables empresariales o emprendedores se pregunten si estamos ante una tecnología sobrevalorada  o ante una oportunidad revolucionaria. Y si es este último es el escenario, ¿cuál es el valor para mi negocio?

Especialmente en el ámbito empresarial. Esta tecnología ha permitido a las empresas innovar y crear de formas nunca antes imaginadas.  Resúmenes ejecutivos, redacción de artículos, copys, publicidad adaptada a medios, locución, generación de videos, escritura de código… son algunas de las posibilidades de creación de contenido que ofrece la IA generativa.

La desventaja de tal versatilidad es que, por ahora, la IA generativa a veces puede proporcionar resultados con problemas de precisión o falta de fiabilidad. Sin embargo, con el entrenamiento adecuado, la IA generativa no sólo puede abrir nuevos casos de uso para las empresas, sino también acelerar, escalar o mejorar los existentes.

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La Inteligencia Artificial Generativa, mucho más que un chatbot

Queda claro que la Inteligencia Artificial generativa es mucho más que un chatbot. La inteligencia artificial generativa es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación de nuevos datos a partir de un conjunto de datos ya existentes. Es decir, puede crear imágenes, videos, textos o incluso música a partir de un conjunto de datos que se le haya proporcionado. Se basa en el aprendizaje profundo o deep learning, una técnica de aprendizaje automático que permite a las máquinas aprender a través de las conocidas como redes neuronales.

La GAI se basa en dos componentes principales: el generador y el discriminador. El generador es responsable de crear nuevos datos a partir de un conjunto de datos existente, mientras que el discriminador es responsable de evaluar si los nuevos datos responden a la demanda que se le pide: por ejemplo, distinguir si en una fotografía aparece un determinado objeto. A medida que el generador crea nuevos datos, el discriminador evalúa su autenticidad y proporciona retroalimentación al generador. Con el tiempo, el generador aprende a crear datos que son cada vez más fiables.

La implementación de la GAI en una empresa puede ser un proceso complejo y desafiante. Primero, se debe determinar qué tipo de datos se desea generar y qué modelo generativo es el adecuado para el trabajo. Luego, se debe entrenar el modelo generativo utilizando un conjunto de datos existente. Una vez que el modelo ha sido entrenado, se puede utilizar para generar nuevos datos. Es importante tener en cuenta que la GAI no es una solución mágica para la innovación empresarial y que puede requerir tiempo y recursos para implementarla correctamente.

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Los riesgos

Aunque la GAI tiene muchas ventajas, también presenta desafíos únicos. Uno de los mayores es el sesgo en los datos. Si los datos utilizados para entrenar el modelo no son representativos de la población en general, los datos generados por el modelo también estarán sesgados.

Propiedad intelectual: los datos pueden generar riesgos de infracción de normas de protección de derechos de autor, marcas registradas, patentes o protección legal. Incluso cuando se utiliza la herramienta de IA generativa de un proveedor, las organizaciones deberán comprender qué datos se incluyeron en la capacitación y cómo se utilizan en los resultados de la herramienta.

Privacidad: podrían surgir problemas de privacidad si los usuarios ingresan información que luego termina en los resultados del modelo en una forma que hace que las personas sean identificables. La IA generativa también podría usarse para crear y difundir contenido malicioso, como desinformación, falsificaciones profundas e incitación al odio.

Seguridad: los malos actores pueden utilizar la IA generativa para acelerar la sofisticación y la velocidad de los ataques cibernéticos. También se puede manipular para proporcionar resultados maliciosos. Por ejemplo, a través de una técnica llamada inyección rápida, un tercero le da a un modelo nuevas instrucciones que engañan al modelo para que entregue una salida no deseada por el productor del modelo y el usuario final.

Explicabilidad: la IA generativa se basa en redes neuronales con miles de millones de parámetros, lo que desafía nuestra capacidad para explicar cómo se produce una respuesta determinada.

Confiabilidad: los modelos pueden producir diferentes respuestas a las mismas indicaciones, lo que impide que el usuario evalúe la precisión y confiabilidad de los resultados.

Impacto organizacional: la IA generativa puede afectar significativamente a la fuerza laboral, y el impacto en grupos específicos y comunidades locales podría ser desproporcionadamente negativo.

Impacto social y ambiental: el desarrollo y la capacitación de modelos básicos pueden tener consecuencias sociales y ambientales perjudiciales. Entre las primeras, cambios radicales de difícil adaptación para las personas. En los segundos, incremento de las emisiones de carbono por el consumo elevado de energía.

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Poder transformador

La inteligencia artificial generativa es una tecnología disruptiva que tiene el potencial de transformar la forma en que las empresas innovan y crean. Aunque presenta desafíos únicos, la GAI puede ayudar a las empresas a crear contenido de forma rápida y eficiente, personalizar el contenido para audiencias específicas y reducir los costos de producción. Con el tiempo, se espera que la GAI se convierta en una herramienta cada vez más importante para la innovación empresarial.