Introducción

Los avances recientes en Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) han marcado el inicio de su era industrial. Con la rápida adopción de herramientas como ChatGPT, que alcanzó los 100 millones de usuarios activos mensuales en tan solo dos meses, los equipos directivos de empresas de todo el mundo están priorizando esta tecnología en sus agendas. Estamos ante el comienzo de una revolución tecnológica tan significativa como lo fue la llegada del Internet.

Para las empresas, la IA Generativa tiene el potencial de transformar la productividad de los empleados y redefinir la forma en la que las organizaciones interactúan con sus clientes: desde marketing personalizado hasta servicios automatizados empáticos y eficientes. Sin embargo, las organizaciones que no adopten esta tecnología rápidamente quedarán rezagadas.

Según el informe «AI Readiness 2023» de Scale, más del 50% de los ejecutivos aceleraron sus estrategias de IA gracias a los avances en modelos generativos, y más del 70% planea aumentar significativamente sus inversiones en IA en los próximos tres años.

Empresas Líderes en IA Generativa

Algunas compañías ya están liderando la implementación:

• General Motors desarrolla asistentes inteligentes para sus autos, entrenados con datos técnicos del vehículo.
• Morgan Stanley equipa a sus asesores financieros con copilotos de IA ajustados a documentos internos.
• Coca-Cola trabaja con artistas digitales para crear contenido visual con IA basado en su identidad de marca.

Pese a estos avances, solo el 21% de las empresas encuestadas tiene modelos generativos en producción, y muchas enfrentan dificultades al pasar de la experimentación a la implementación real.

Desafíos para Adoptar la IA Generativa

• Personalización y ajustes complejos: Los modelos comerciales «listos para usar» necesitan ajustes para alcanzar los estándares empresariales.
• Alucinaciones y seguridad de marca: Los modelos pueden generar datos erróneos o inseguros.
• Privacidad de los datos: Existen preocupaciones sobre la seguridad de datos confidenciales al utilizar soluciones de terceros.

Beneficios de la IA Generativa para las Empresas

• Desarrollo rápido de productos y servicios.
• Interacciones personalizadas con clientes.
• Incremento de la productividad de los empleados.

Mediante integraciones con plugins, la IA puede tomar acciones como realizar pedidos. La recuperación de información permite a los modelos acceder a bases de datos internas para resumir y citar datos propios.

Aplicaciones por Industria

Servicios Financieros

Asistentes inteligentes que analizan datos financieros, generan resúmenes e interactúan con dashboards y plugins.

Retail y eCommerce

Chatbots personalizados, generación automática de imágenes de producto y anuncios en redes sociales.

Seguros

Automatización de procesos complejos de siniestros mediante modelos que resumen, clasifican y enrutan los casos.

Cómo Están Desplegando la IA Generativa las Empresas

La adopción requiere entender la «stack» de la IA Generativa:

1. Modelos base: GPT-4, PaLM 2, Claude, Stable Diffusion.
2. Motor de datos: para personalizar los modelos con datos propios.
3. Plataforma de desarrollo: para probar, comparar y desplegar aplicaciones.

Ventajas de la Personalización

• Los modelos ajustados son más rápidos, precisos y económicos.
• Permiten usar datos internos (por ejemplo, registros de llamadas, documentos legales).
• Ejemplos: Med-PaLM 2, Vicuna-13B, GOAT.

Seguridad y Escalabilidad

• Aplicaciones personalizadas permiten mantener los datos en nubes privadas.
• Se ajustan a sistemas de control de acceso existentes.
• Se pueden incorporar alertas, monitoreo y logging en tiempo real.

Consideraciones para el Despliegue Empresarial

1. Aplicaciones

Construir si necesitas alto rendimiento y seguridad con datos propios. Comprar para casos genéricos o pruebas rápidas.

2. Plataforma de Desarrollo

Construir si eres proveedor de soluciones o necesitas alto control. Comprar para ahorrar tiempo y recursos (ej. Scale Spellbook).

3. Motor de Datos

Construir solo si tienes requisitos extremos de privacidad. Comprar para acelerar el despliegue y usar expertos externos.

4. Modelos Base

Construir si necesitas un modelo con rendimiento especializado. Comprar para acceso inmediato a modelos comerciales robustos (GPT-4, Claude, Cohere).

Cómo Empezar con IA Generativa en tu Empresa

1. Prioriza casos de uso: Busca alto impacto, baja complejidad y bajo riesgo.
2. Define requerimientos: Incluye líderes técnicos y de negocio.
3. Evalúa tus capacidades internas: Talento, herramientas y tiempo.
4. Planifica la transición a producción: Define procesos, roles, riesgos y estructura.

Conclusión

Estamos en una etapa emocionante de la revolución de la IA Generativa. Las empresas que actúen con una estrategia clara, el talento adecuado y herramientas robustas tendrán ventaja competitiva.