Santo Domingo. –La firma internacional de consultoría empresarial McKinsey & Company presentó una guía sobre la Inteligencia Artificial generativa, en medio del entusiasmo que rodea la temática de ChatGPT, Bard, Claude,Midjourney y otras herramientas de creación de contenido.
Los directores ejecutivos identificarán cuáles serían los valores y oportunidades con los que pudieran revolucionar sus negocios.
“La IA generativa se puede utilizar para automatizar, aumentar y acelerar el trabajo; actualmente un modelo básico de IA, puede crear un resumen ejecutivo para un informe técnico de 20,000 palabras sobre computación cuántica, redactar una estrategia de comercialización para un negocio de poda de árboles y proporcionar cinco recetas diferentes para los diez ingredientes en el refrigerador de alguien. No obstante, se continúa mejorando la precisión de resultados”, explicó Antonio Novas, socio y gerente de McKinsey en República Dominicana.
Más que un chatbot
La IA generativa puede habilitar capacidades en una amplia gama de contenido, incluidas imágenes, video, audio y códigos de computadora realizando varias funciones en las organizaciones tales como:
Clasificar y editar por medio del ingreso de descripciones de transacciones y documentos de clientes en donde se puedan identificar transacciones fraudulentas, y el uso de redactores inteligentes que puedan corregir la gramática y convertir un artículo para que coincida con la voz de la marca de un cliente.
Resumir y responder preguntas a través de un asistente de producción que pueda crear un video destacado basado en las horas de metraje de un evento o resumiendo los puntos clave de la presentación de un ejecutivo, y respondiendo dudas a partir de un «experto virtual» basado en IA generativa sobre los procedimientos operativos.
Cada una de estas acciones tiene el potencial de crear valor al cambiar la forma en que se realiza el trabajo a nivel de actividad en las funciones comerciales y los flujos de trabajo.
Usar la IA generativa de manera responsable
La IA generativa plantea una variedad de riesgos que los directores ejecutivos planean mitigar para proteger su negocio y ganarse la confianza digital de los consumidores. En este sentido, la imparcialidad deberá asegurarse para evitar sesgos algorítmicos debido a datos de entrenamiento imperfectos; la propiedad intelectual debería tenerse en cuenta por igual, para evitar la infracción de materiales protegidos por derechos de autor, marcas registradas, patentados o legalmente protegidos.
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También sería necesario prestar atención a la privacidad en aquellos casos donde los usuarios ingresen información que luego termine en los resultados del modelo haciendo a las personas fácilmente identificables, pues la IA generativa también podría usarse para crear y difundir desinformación, falsificaciones e incitación al odio.
Por último, el impacto organizacional, social y ambiental, desde la perspectiva que mide en qué forma se verá modificada la fuerza laboral, los grupos y comunidades, conociendo que el desarrollo y la capacitación de modelos básicos pueden tener consecuencias ambientales perjudiciales como el aumento de las emisiones de carbono (La capacitación de un modelo de lenguaje grande puede emitir alrededor de 315 toneladas de dióxido de carbono).
Productividades de la IA
Para mejorar la productividad de los ingenieros en los procesos de IA, se implementa un producto de finalización de código que se integra con el software que usan los ingenieros para codificar los modelos. La investigación de Mckinsey demostró que tales herramientas pueden acelerar la generación de los códigos de un desarrollador hasta en un 50 por ciento.
Ayudar a los gerentes de relaciones a mantenerse al día con la información y los datos públicos
En este ejemplo, un gran banco corporativo decidió usar IA generativa para mejorar la productividad de los gerentes de relaciones creando una solución que escanea documentos y puede proporcionar rápidamente respuestas sintetizadas a preguntas planteadas para optimizar la experiencia del usuario.
Liberar a los representantes de atención al cliente para actividades de mayor valor
El servicio al cliente rápido es un diferenciador competitivo. Este ejemplo es basado en los representantes de atención al cliente de una empresa que manejaba cientos de consultas entrantes al día, al ser largos los tiempos de respuesta, provocaban la insatisfacción de los usuarios, la empresa introdujo un Bot de servicio al cliente de inteligencia artificial generativa para manejar la mayoría de las solicitudes de los clientes a partir de un modelo base que garantizaba respuestas alineadas con el lenguaje correcto y el tono establecido para la empresa.
Acelerar el descubrimiento de fármacos
En este ejemplo, los científicos de investigación en el descubrimiento de fármacos en una empresa farmacéutica tenían que decidir qué experimentos ejecutar a continuación, basándose en imágenes de microscopía.
La empresa decidió crear una herramienta que ayudaría a los científicos a comprender la relación entre la química de los fármacos y los resultados microscópicos registrados para acelerar los esfuerzos de I+D.
