¿Qué es la «inteligencia artificial»?
«Inteligencia artificial» se refiere a la capacidad de las máquinas para imitar el comportamiento humano de la forma más engañosa posible. Las aplicaciones de la IA son ya muy potentes y su desarrollo es exponencial. Hace varias décadas que se está trabajando en estas aplicaciones. Sin embargo, el público no conoció las capacidades de la IA hasta finales de 2022, con la primera versión de ChatGPT disponible públicamente.
Desde principios de 2023, aplicaciones como ChatGPT están en boca de todos. Pero, ¿qué significa realmente «GPT»? GPT son las siglas de «Generative Pre-trained Transformer» (Transformador Generativo Preentrenado). Y eso ya nos dice lo que podemos esperar de una IA de esta generación: Hay que entrenarla para que ofrezca resultados.
Hay varios métodos adecuados para este entrenamiento. Los métodos de aprendizaje basados en datos son especialmente adecuados para las conexiones lógicas; el conocimiento experto puede captarse bien con métodos basados en reglas. Sin embargo, estos métodos sólo pueden reproducir relaciones conocidas. Si las condiciones marco esenciales cambian, estos sistemas basados en la experiencia tendrían que entrar ellos mismos en un nuevo territorio. Por tanto, no podrán dar respuestas fiables en tales situaciones.
ChatGPT ha sido entrenado para ejecutar diálogos conducidos en lenguaje natural. Se basa en una gran cantidad de datos con discusiones ya realizadas sobre determinados temas, tomados de muchas fuentes. Los comentarios de los usuarios sobre los resultados iniciales de aplicaciones de IA como ChatGPT han servido para entrenar y dar forma a la aplicación y seguir mejorándola en el futuro. Este aprendizaje reforzado a través del uso está dando lugar a modelos lingüísticos generativos que ahora pueden entablar conversaciones similares a las humanas. En muchos casos, las máquinas que se identifican como interlocutores ya no pueden distinguirse de los humanos en su habla. Es más, incluso pueden presentarse visualmente como avatares en movimiento representados de forma natural y prácticamente indistinguibles de los humanos.
¿Cómo afecta la inteligencia artificial a las empresas?
La disponibilidad de aplicaciones de IA tendrá un fuerte impacto en la gran mayoría de industrias y empresas.
Las aplicaciones de IA generativa pueden utilizarse en todos los ámbitos de actividad para aumentar la eficiencia. Se trata principalmente de tareas administrativas, de pruebas y de interacción repetitivas. Sin embargo, también se ha demostrado que las aplicaciones de IA son capaces incluso de asumir tareas intelectualmente exigentes que antes realizaban profesionales altamente cualificados. Por ejemplo, la planificación, la programación e incluso las tareas creativas ya están siendo realizadas sorprendentemente bien por aplicaciones de IA.
En una época en la que muchos puestos de trabajo no pueden ser ocupados por profesionales cualificados, las aplicaciones de IA no son un inconveniente para las empresas. Por lo tanto, las empresas deberían estudiar detenidamente las oportunidades que ofrecen las aplicaciones de IA.
Apoyo a la toma de decisiones mediante IA
¿Qué decisiones pueden apoyarse en la IA o incluso transferirse a aplicaciones de IA?
Las aplicaciones de IA pueden entrenarse para filtrar qué quejas pueden estar justificadas y cuáles pueden ser injustificadas. Así, los empleados pueden centrarse en los casos más interesantes e inciertos, orientar mejor sus competencias y enriquecer el valor de su trabajo.
En las panaderías con puntos de venta conectados, las aplicaciones de IA pueden generar recomendaciones sobre la cantidad de producción de productos de panadería que tiene sentido en cada caso y lograr así un óptimo de capacidad de entrega y de cantidad de productos sin vender. En su análisis, las aplicaciones de IA incorporan datos históricos de ventas, así como datos meteorológicos y datos sobre acontecimientos locales especiales.
Se ha demostrado que los agricultores que utilizan la IA para el control del riego se benefician simultáneamente de un aumento del rendimiento y de un ahorro en los costes del agua.
Las empresas que utilizan aplicaciones de IA para la toma de decisiones pueden reducir sus riesgos empresariales operativos y gestionar mejor la elevada rotación de personal. Es comprensible, por supuesto, que los expertos experimentados se muestren reacios a ceder la autoridad de la toma de decisiones a una máquina. Las empresas deben centrarse en una interacción fructífera entre las sugerencias recibidas generadas por la máquina y los conocimientos de los expertos. Esto permite que las aplicaciones de IA estén mejor entrenadas y que los expertos ganen confianza en las recomendaciones de la IA.
Integrar la IA en las interacciones con los clientes
¿Qué interacciones estándar pueden realizar las aplicaciones de IA?
Los chatbots ya pueden realizar bien y con seguridad interacciones estándar con los clientes. Las posibilidades ya van mucho más allá de las aplicaciones de integración de telefonía informática (CTI). Las encuestas a los clientes y la comunicación con ellos para la tramitación de consultas y pedidos pueden contar con el apoyo de aplicaciones de IA o incluso ejecutarse de forma independiente, no sólo por escrito sino también a través del lenguaje natural.
Los casos más complicados pueden ser gestionados por empleados (humanos). La atención debe centrarse en el punto de traspaso entre la máquina y el ser humano. En los sistemas bien diseñados, los clientes ni siquiera notan la transición.
También hay un aspecto dinámico: a medida que aumentan las capacidades de las aplicaciones de IA, los límites se desplazan cada vez más hacia los humanos. Para mantener la eficiencia al nivel más alto razonable en cada caso, es aconsejable revisar continuamente estos límites de los sistemas de interacción y ajustarlos si es necesario.
Procesamiento mediante IA
¿Qué tipo de procesamiento de hechos pueden realizar las aplicaciones de IA?
Los programadores ya disponen de código ejecutable y ejecutable creado para rutinas delimitadas por aplicaciones de IA. El tiempo necesario para informar a una aplicación de IA con una instrucción es significativamente menor que el tiempo necesario para la programación humana.
Las aplicaciones de IA también pueden realizar tareas de diseño en ingeniería mecánica y estructural. Las aplicaciones de IA pueden diseñar módulos de forma específica y ahorrar tiempo a los diseñadores. El trabajo de los diseñadores pasará a consistir, en parte, en escribir instrucciones a las aplicaciones de IA y evaluar y reelaborar sus propuestas de diseño.
Siguiendo con el ejemplo de las reclamaciones, las aplicaciones de IA pueden redactar cartas de respuesta en las que hacen referencia a las cartas del cliente y aceptan los servicios de garantía o los rechazan con una justificación.
Las empresas que utilizan aplicaciones de IA en la tramitación ganan en eficacia y mejoran la calidad del trabajo de sus empleados. El requisito previo es una formación adecuada para que los empleados puedan utilizar las aplicaciones de IA de forma significativa.
Creatividad con IA
¿Qué procesos creativos pueden apoyarse en las aplicaciones de IA?
La creatividad es necesaria tanto en la redacción de textos como en la composición o en el arte. Por desgracia, la creatividad no siempre es recuperable. Las sugerencias que generan las aplicaciones de IA pueden proporcionar impulsos que luego los empleados pueden reelaborar y seguir ejecutando con su propio toque. Esto acorta los procesos creativos y los hace más eficientes. Los empleados trabajan en diálogo con una aplicación de IA en lugar de estar abandonados a su suerte.
Esto cambiará la forma de trabajar de periodistas, redactores, diseñadores gráficos, músicos y otros profesionales. Los que no utilicen aplicaciones de IA en el futuro perderán probablemente eficiencia relativa y sufrirán desventajas competitivas.
¿Cómo deben adaptarse a la IA los profesionales, los directivos y las empresas?
¿Nos sustituirá la IA?
El gran temor es que las aplicaciones de IA sustituyan puestos de trabajo. Estos temores son comprensibles dadas las crecientes capacidades de las aplicaciones de IA. Sin embargo, si observamos la introducción de los ordenadores en los lugares de trabajo y la introducción de la robótica en la fabricación, veremos que estas tecnologías revolucionarias no han provocado pérdidas de puestos de trabajo. Sin embargo, han traído consigo una reorganización de las competencias. La informática personal ha traído consigo nuevos requisitos necesarios para configurar y mantener ordenadores y sistemas informáticos. La introducción de robots industriales ha planteado requisitos relacionados con la programación (enseñanza) y el mantenimiento de estos sistemas robóticos. Algo similar ocurrirá con la introducción de la inteligencia artificial en las empresas. El manejo de estas nuevas aplicaciones debe aprenderse. Por ello, las empresas deben ofrecer a sus empleados programas de formación adecuados. Los especialistas y directivos no deben suprimir las nuevas posibilidades técnicas, sino familiarizarse con ellas para salvaguardar su empleabilidad.
¿Qué puede hacer la IA por nosotros?
En lugar de rendirse ante la IA, considere lo que la IA puede hacer por su empresa. En concreto, las aplicaciones de IA permiten a las personas liberarse del trabajo rutinario y asumir cada vez más su papel de seres pensantes y creativos. Cuando la IA se utiliza para liberar capacidad humana para tareas desafiantes, los empleados y las empresas pueden salir beneficiados. Los campos en los que la IA puede aportar beneficios concretos a la empresa en el futuro deben identificarse como parte de una estrategia de IA. A continuación, se pueden utilizar proyectos piloto para desplegar aplicaciones de IA seleccionadas de forma selectiva.
La introducción de la IA repercute en nuestra forma de trabajar. Esa es precisamente la intención. Sin embargo, la interacción entre humanos y máquinas debe redefinirse y practicarse. Primero debe establecerse la cooperación. Durante este periodo de transición, los directivos deben mostrarse tolerantes y comprensivos.
La IA puede facilitar el trabajo de las personas y liberarlas de tareas estándar. La capacidad de decisión de las aplicaciones de IA descrita anteriormente, combinada con la capacidad de ejecución, permite llevar a cabo el triaje. La IA se ocupa de los casos claros, mientras que los casos dudosos y más difíciles los resuelven los empleados.
Dado el gran cambio generacional, la IA también puede ayudar a las empresas a retener el conocimiento experiencial que reside en los procesos vividos. Para ello, los conocimientos deben ser absorbidos por la IA siempre que puedan ser recuperados por los empleados. Si esta transferencia de conocimientos sobre hechos y procesos se transfiere bien a los sistemas inteligentes, no importa si en el futuro las sugerencias y recomendaciones proceden de las máquinas en lugar de las personas: lo principal es que el conocimiento esté disponible.
La experiencia que las empresas corren el riesgo de perder debido a la creciente rotación en funciones sencillas también puede ser absorbida por la IA. Las aplicaciones de IA pueden proporcionar una valiosa ayuda a los empleados nuevos e inexpertos en su trabajo y contribuir a garantizar que los procesos funcionen de forma eficaz y eficiente independientemente de las personas.
Paso a paso, las empresas también pueden incorporar aplicaciones de IA en tareas creativas. Los impulsos generados por la IA y las soluciones propuestas pueden ser asumidos por los empleados, adaptados de forma significativa, complementados y redondeados.
No estamos a merced de la inteligencia artificial, sino que podemos determinar nosotros mismos para qué queremos utilizar la IA y cómo. Aquí es donde reside el verdadero reto: reconocer las oportunidades de tratar la IA de forma constructiva y crítica reflexiva al mismo tiempo, y fomentar nuestra propia capacidad de pensar y resolver problemas.
¿A qué deben prestar especial atención las empresas cuando utilizan aplicaciones de IA?
Aspectos estratégicos y operativos a la hora de utilizar aplicaciones de IA
La tecnología de autoaprendizaje de la IA puede crear problemas si grandes porciones de la información disponible se generan con aplicaciones de IA. Esto se debe a que las aplicaciones se basan cada vez más en sus propios resultados anteriores. Esto puede provocar efectos de autorrefuerzo. Los resultados generados amenazan entonces con alejarse cada vez más de la realidad. Por lo tanto, se requiere un alto grado de juicio para los resultados generados por la IA. En particular, si las aplicaciones de IA no proporcionan las fuentes de información, los usuarios deben comprobar cuidadosamente la información ofrecida en cuanto a su contenido de veracidad.
Otro aspecto es significativo: el desarrollo de la tecnología de IA y la mayoría de los datos utilizados por la IA están en gran medida en manos de unas pocas empresas, todas ellas con sede en Estados Unidos: Microsoft con OpenAI, Amazon, Alphabet con Google, así como Facebook. El entrenamiento de las aplicaciones de IA también está en gran medida bajo la dirección de empresas estadounidenses. Por lo tanto, se puede suponer que los resultados están configurados en consecuencia. Los usuarios deben saber esto cuando utilicen sistemas de IA.
Dado que la calidad de los resultados que pueden producir las aplicaciones de IA generativa depende centralmente de la calidad de los datos de que disponen, la digitalización es un primer paso necesario en el camino hacia la inteligencia artificial. En particular, depende de la disponibilidad de datos completos y de calidad en el ámbito de aplicación específico de las empresas.
Las aplicaciones de IA pueden aplicar patrones aprendidos a esta base de datos para producir resultados. Si los datos están a disposición del público, prácticamente cualquiera podría generar resultados similares. Las ventajas competitivas en el futuro vendrán, por tanto, de disponer en exclusiva de conjuntos de datos amplios y relevantes. Por ello, las empresas deberían concienciar a sus empleados del valor de los datos.
Otras ventajas competitivas serán aprovechadas por la especial calidad de la consulta del rendimiento. La formulación de las llamadas prompts influirá en la calidad de los resultados que produzca una aplicación de IA. Por lo tanto, los recursos de datos internos y la experiencia interna en prompting tendrán un impacto decisivo en la competitividad de las empresas.
En cualquier caso, las empresas deben desarrollar y aplicar una estrategia de digitalización integrada que incluya los requisitos para utilizar la inteligencia artificial. La estrategia de digitalización es un requisito previo para una estrategia de IA basada en ella.
Aspectos legales del uso de aplicaciones de IA
En el desarrollo, la parametrización y el uso de aplicaciones de IA surgen problemas legales.
Si se crean aplicaciones de IA para terceros o se encargan aplicaciones de IA a terceros, este servicio de desarrollo se realiza sobre la base de un contrato de obra y servicio, en el que deben regularse las prestaciones y la responsabilidad por defectos. Para evitar problemas, tanto las prestaciones como el uso previsto deben especificarse en términos concretos. En particular, debe acordarse si el desarrollador o el cliente van a entrenar la aplicación de IA. Para evitar el fenómeno del sesgo de la máquina, los requisitos de calidad de los datos de entrenamiento también deben acordarse con la mayor precisión posible. Debe excluirse que la aplicación de IA infrinja con sus resultados las leyes y directrices, por ejemplo, las prohibiciones de discriminación. Con respecto a los datos de formación, también debe garantizarse la protección de los datos personales. Los clientes que obtengan datos de formación de terceros deben obtener confirmación del cumplimiento de estos requisitos. También se suele recomendar a los clientes que los desarrolladores de IA certifiquen la trazabilidad. Sin embargo, esto difícilmente será posible en la práctica debido a los complejos procesos de toma de decisiones y a la capacidad de aprendizaje de las aplicaciones de IA. Los usuarios de aplicaciones de IA deben cumplir las normativas sectoriales específicas que se aplican, por ejemplo, a las aplicaciones en la sanidad, el transporte por carretera o los mercados financieros. Los clientes deben obtener confirmación de sus desarrolladores de que se cumple la normativa aplicable. Por ejemplo, las partes afectadas deben ser informadas cuando las decisiones son tomadas por una aplicación de IA; en algunos casos, incluso está prohibido que las decisiones sean tomadas únicamente por una aplicación de IA (préstamos).
La calidad de la formación y de los datos de formación determina en gran medida la calidad de las aplicaciones de IA. Los datos de formación probados son correspondientemente valiosos. Por lo tanto, es esencial acordar quién será el propietario de los valiosos datos de entrenamiento tras una parametrización satisfactoria.
Mientras que el software puede protegerse con derechos de autor, los algoritmos y las parametrizaciones no. Es importante saber que las aplicaciones de IA difícilmente pueden protegerse mediante derechos de autor o patentes porque se basan en algoritmos y su parametrización. Sólo la ventaja fáctica en el mercado es susceptible de protección.
También es interesante la cuestión jurídica aún no resuelta de a quién pertenecen los resultados producidos creativamente por las aplicaciones de IA (imágenes, textos, películas, construcciones, etc.). La seguridad jurídica sólo puede lograrse mediante un acuerdo vinculante y aplicable entre el desarrollador de la aplicación de IA, el proveedor de los datos de formación, el formador y la empresa que utiliza la aplicación de IA.
Hay otro aspecto: si se quieren integrar aplicaciones de IA en productos inteligentes que están cubiertos por la responsabilidad por productos defectuosos, esa responsabilidad por productos defectuosos se extiende también a las aplicaciones de IA que se incorporen. Las empresas que utilizan aplicaciones de IA son plenamente responsables de las consecuencias de ese uso. Las aplicaciones de IA, aunque tomen decisiones autónomas, no son entidades jurídicamente independientes. La responsabilidad recae siempre en la empresa que utiliza la aplicación de IA. La trazabilidad de las decisiones proporcionadas por las aplicaciones de IA no suele ser posible debido a la complejidad de los procesos de toma de decisiones. Las empresas sólo pueden eludir su responsabilidad si pueden demostrar que los errores que han provocado daños a terceros pueden atribuirse a errores en la red neuronal o a los datos de entrenamiento o al propio entrenamiento que los proveedores de servicios proporcionaron o realizaron, o que la aplicación de IA se utilizó para un fin no previsto.
Hasta que la legislación no aborde de forma concluyente el uso de las aplicaciones de IA, las empresas deben tomar sus propias medidas organizativas y contractuales para hacer frente a los riesgos legales.