La IA generativa también genera negocio

La IA generativa también genera negocio

La IA generativa también genera negocio

La IA generativa bien usada puede crear innovación y progreso. Repito, bien usada.

Cuando se anunció el lanzamiento del Airbus A380 a finales de la década de los años 80 corría por el mundo de la aviación un chiste respecto al papel de los pilotos en este tipo de aviones, los cuales iban a tener un alto grado de automatismo para volar, sin necesidad apenas de contar con la intervención humana. Se decía que en la cabina de vuelo habría un perro y un piloto. El papel del perro era morder al piloto en el supuesto de que este tuviera la tentación de manejar el avión en algún momento. ¿Cuál era entonces el papel del piloto? Dar de comer al perro durante el trayecto.

¿Ocurrirá algo similar con la inteligencia artificial (IA) generativa? ¿Nos suplantará y tendrá un perro para que le demos de comer, al perro o la propia IA con nuestros datos? No necesariamente, más bien tendremos nuevas oportunidades.

¿Qué es esto de la IA generativa?

Hablamos de la inteligencia artificial, como si fuera algo único, pero en realidad existen distintos tipos de inteligencia artificial. La IA consiste en la simulación de algunos de los procesos del pensamiento humano (algunos, no todos), tales como el razonamiento, la planificación, la resolución de problemas, el utilizar conceptos abstractos o el aprendizaje. Dicho sea de paso, para esta simulación utilizamos las matemáticas. La inteligencia artificial no tiene nada de transcendental, ni es el toque divino de un dedo humano. Solo matemáticas.

Con estas matemáticas hemos sido capaces de diseñar sistemas capaces de generar contenidos, textos, imágenes o sonidos, a partir de datos ya existentes (llamado datos de entrenamiento) y en respuesta a las indicaciones que les demos. Es lo que se conoce como IA generativa. Su fundamento consiste en identificar patrones existentes en los datos de entrenamiento y generar nuevos datos de naturaleza similar. Le podemos indicar que nos hable como lo haría Yoda, el maestro Jedi de la Guerra de las Galaxias, y con la fuerza bien podría.

Dependiendo del tipo de datos que queramos generar se han diseñado una serie de aplicaciones especializadas. Así, para la creación de textos de propósito general tenemos ChatGPT o Bard; o bien para elaborar imágenes disponemos de DALL-E, Stable Diffusion, o Midjourney.

Las respuestas chatgepetinas de la IA generativa nos pueden llevar del asombro a la amenaza. También a pensar en oportunidades de negocio. La IA generativa puede impactar en los negocios en cuatro dimensiones: reducción de costes, incremento de la productividad, mejora de la experiencia de cliente y aceleración de la innovación.

Nos sustituye, nos complementa

Un artículo académico de Open IA, el dueño de ChatGPT, expone que el 80% de los puestos de trabajo podrían tener al menos un 10% de sus tareas afectada por este tipo de IA, y casi el 20% ver afectada su actividad en un 50%. Inevitablemente las empresas ven ahí una reducción de costes. IBM, BT o Dropbox anuncian despidos o parones en las contrataciones debido, entre otras razonas, a la irrupción de la inteligencia artificial. La IA generativa ha supuesto un cambio de tendencia: se ha pasado de automatizar tareas de naturaleza repetitiva, a automatizar actividades consideradas como creativas. Así tenemos la noticia de un actor de doblaje sustituido por una IA generativa. Pero no solo es cuestión de arte. Los servicios profesionales, la asesoría jurídica o la consultoría también se pueden ver afectados. Jugosa reducción de costes para las empresas, pero que también puede llevar a un impacto negativo en su imagen de cara a la sociedad.

No tenemos porqué convertirnos en esclavos de las máquinas. Si lo hacemos, quizás ahorremos costes, pero no por mucho tiempo.

Una visión alternativa es utilizar la IA generativa como apoyo en los procesos y de esta forma mejorar la productividad. GitHub, plataforma en Internet para el desarrollo de software y control de versiones, ha lanzado GitHub Copilot X basado en IA generativa para asistir a los programadores en la elaboración de código. Actualmente este apoyo en la IA generativa se está aplicando de manera informal por los trabajadores, que recurren, por ejemplo, a ChatGPT para la búsqueda de información y la elaboración preliminar de documentos. Bien utilizado, esto supone mejora de la productividad; mal utilizado, riesgos de seguridad y elogio de la vaguería. Por ello, muchas grandes corporaciones están prohibiendo el uso de ChatGPT hasta conseguir regular internamente su uso de forma segura y realmente productiva.

Clientes contentos, innovación sin límites

Esta IA generativa como apoyo se puede llevar a procesos de negocio y aplicarla directamente a la mejora de la experiencia de cliente. Open IA diseña aplicaciones personalizadas para empresas, basadas en su ChatGPT, de tal manera que éstas las puedan integrar en sus páginas web con el objetivo de ofrecer más servicios a sus clientes. Por ejemplo, Expedia lo utiliza para facilitar la planificación de los viajes o Shopify para que sus usuarios puedan crear descripciones de los productos que quieran vender en su plataforma. Atalassian, dueña de Jira, Confluence o Trello, dispone de su virtual teammate como asistente para cualquier tipo de dudas o para elaborar resúmenes de reuniones. En la misma dirección se mueve Micrsoft 365 Coplit, capaz de sugerirte textos para Word o de crear imágenes para PowerPonint generadas por Dall-E.

Dado que la IA generativa genera nuevos contenidos, ¿por qué no usarla para crear nuevos productos? Es su aplicación en el campo de la innovación. Las empresas farmacéuticas ven grandes posibilidades en este tipo de IA para el descubrimiento de nuevas moléculas que les lleve a nuevos medicamentos, ya sean genéricos o incluso adaptados a ciertos pacientes. Pero su uso va más allá. La IA generativa se puede usar como fuente de entrenamiento, para otras IA (como el machine learning) o para las personas. Mediante la IA generativa se pueden crear, por ejemplo, imágenes de radiografías para formar a médicos, ejercicios docentes para alumnos, o casos legales para mejorar la asesoría jurídica.

No todo tiene que ser dar de comer a un perro que nos vigila. No tenemos porqué convertirnos en esclavos de las máquinas. Si lo hacemos, quizás ahorremos costes, pero no por mucho tiempo. Si nos apoyamos en la IA generativa, podemos crear nuevas oportunidades nunca vistas.

Publicado en Cinco Días

 

ODS con inteligencia

ODS con inteligencia

ODS con inteligencia

La IA puede aportar soluciones para llevar a cabo un desarrollo sostenible

Imaginemos que hace unos días me encontraba en un congreso científico. La primera parte del congreso había transcurrido sin mucha novedad en las exposiciones. Correspondía ahora ese café de media mañana que sirve de networking, que no es otra cosa que hablar y relacionarse con otros colegas. Yo removía mi café expreso con la cucharilla, ausente de la conversación en la que me encontraba networkeando, en un movimiento automático y repetitivo.

Desperté a la realidad cuando me enganché, como un oyente intruso, a la conversación de otras dos personas que a mi lado formaban su propio corrillo.

  • ¡A ver qué nos cuentan ahora sobre los ODS!
  • Espero que sea más interesante que lo escuchado hasta el momento. Sin duda, la inteligencia artificial está ayudando a los ODS.
  • No sin riesgos.
  • Lo iremos viendo, pero de momento hay grandes esperanzas.

La interlocutora comenzó a relatar todo su conocimiento sobre las iniciativas de inteligencia artificial relacionadas con los ODS.

Buenos objetivos con buena inteligencia artificial

La inteligencia artificial es una herramienta y como tal, podemos usarla para unos fines u otros. Uno de tales fines bien puede, y deben, ser los ODS.

En este sentido, el reconocimiento de imágenes junto con el aprendizaje automático (machine learning) resulta de especial utilidad. Por ejemplo, se ha utilizado para identificar zonas expuestas a altos niveles de pobreza analizando las imágenes por satélite de las regiones en estudio. Mediante el reconocimiento de imágenes se pueden reconocer infraestructuras, tales como carreteras, zonas urbanas, embalses o granjas, y analizar su nivel de construcción y mantenimiento. Esto permite conocer el nivel de desarrollo de cada zona. Por lo general, el acceso a estas zonas es complicado y la información sobre ellas escasa. Este sistema permite analizar grandes zonas de forma eficaz y precisa.

Detrás de estas mismas tecnologías de reconocimiento de imágenes y machine learning se encuentran sistemas que pueden alertar sobre desastres climáticos o bien identificar rápidamente la malnutrición infantil. En este último caso, mediante técnicas de reconocimiento facial se puede analizar en poco tiempo si un niño sufre desnutrición, identificando de forma temprana patrones incipientes causados por la inanición, para así poder poner remedio antes de que sufra las consecuencias de la falta de alimento.

La inteligencia artificial es una herramienta y como tal, podemos usarla para unos fines u otros: por ejemplo, los ODS

No todo es reconocimiento de imágenes. El análisis masivo de datos también ayuda al cumplimiento de los ODS. En Colombia se ha creado un banco genético de semillas de fríjoles, yuca y forraje con el objetivo de poder adaptarlas a posibles cambios climáticos. La iniciativa, que ha recibido una subvención de 17 millones de dólares de la Fundación Bezos para la Tierra, incorpora además técnicas de inteligencia artificial para conocer con antelación el posible crecimiento de las semillas y evitar, entre otras cosas, problemas por falta de biodiversidad en la naturaleza.

Relacionado específicamente con el ODS 3 Salud y Bienestar, la inteligencia artificial se viene utilizando en la investigación de fármacos, ya sea para predecir la toxicidad de los medicamentos, sus propiedades fisicoquímicas o bien generar nuevas medicinas. Con ello se consigue reducir el tiempo de investigación, pasando de años a meses.

  • Como ves –concluyó la interlocutora–, muchas posibilidades de la inteligencia artificial para los ODS.
  • El problema –respondió su compañero de café– es el uso indebido que se pueda hacer de estas posibilidades.

 

La cosa de puede torcer

La inteligencia artificial no está exenta de riesgos. Esto no significa dejar de usarla, sino saber cómo usarla. Conducir un vehículo también tiene riesgos y no por ello vamos andando a todos los sitios, sino que conocemos los riesgos y aprendemos a cómo movernos por las ciudades. La Unión Europea es muy consciente de esto posibles riesgos y está elaborando una legislación para regular la inteligencia artificial.

Según su borrador actual, existen ciertos usos de la inteligencia artificial que tienen un riesgo inaceptable, como son la manipulación de las personas, especialmente de grupos vulnerables. Otros usos de la inteligencia artificial se consideran de riesgo alto e incluyen actividades relacionadas con el reconocimiento facial, la gestión de infraestructuras, la educación, el empleo, el control de fronteras o la migración de personas. Estamos hablando de los ámbitos de los ODS.

Los ODS abordan acciones sobre grupos especialmente vulnerables, susceptibles de aceptar cualquier riesgo por un pequeño beneficio. El reconocimiento facial para identificar la malnutrición se puede convertir en clasificación de personas; el análisis de infraestructuras puede servir para el control de la población; la investigación de semillas o de nuevos fármacos puede acabar favoreciendo solo a grupos reducidos, sin garantizar su acceso universal. No digo que vaya a ocurrir, digo que puede ocurrir. Por ello tenemos que estar vigilantes.

La inteligencia artificial no está exenta de riesgos. Esto no significa dejar de usarla, sino saber cómo usarla.

Otro dilema es la huella de carbono que genera la inteligencia artificial. Hemos hablado de sistemas de inteligencia artificial que alertan sobre desastres climáticos, mientras la propia inteligencia artificial genera toneladas de CO2. Se estima que el entrenamiento de GPT3, el modelo de lenguaje detrás de ChatGPT, generó 500 veces más carbono que un solo viajero en un vuelo de ida desde Nueva York a San Francisco. Otra cuestión que resolver y en ello estamos.

  • Como ves –concluyó el científico con un gesto de incertidumbre–, luces y sombras…
  • Habrá que iluminar las luces.

 

Estupidez artificial

Los dos científicos se separaron y disolvieron en la masa de asistentes. Inevitablemente me vino a la cabeza la idea de estupidez artificial, que consiste en dejar que la inteligencia artificial decida por nosotros. En pensar que solo existe un camino para la inteligencia artificial y que ese camino excluye o limita al ser humano.

La inteligencia artificial puede ser nuestra aliada o nuestra enemiga para el cumplimiento de los ODS. Depende de nosotros. Para evitar caer en la estupidez artificial aplicada a los ODS, propongo 4 sencillos pasos:

  1. Analizar las consecuencias, buenas y malas, de una inteligencia artificial para el desarrollo de un objetivo ODS.
  2. Pensar de qué principios partimos para aplicar una inteligencia artificial. Si queremos buscar, por ejemplo, la equidad o garantizar la autonomía humana.
  3. Explicar cómo funciona una inteligencia artificial: la forma en la que actúa, sus limitaciones o sus posibles sesgos.
  4. Por último, y más importante, dejar que la persona decida en qué medida quiere que la inteligencia artificial medie en su vida, por muy loable que sea el objetivo.

Concluyó el café y todos volvimos a la siguiente ponencia, sobre el uso de la inteligencia artificial para el desarrollo de los ODS.

Publicado en El Español

 

Pin It on Pinterest