IAG a nivel empresarial. No hace mucho tiempo, la inteligencia artificial era una tecnología prácticamente en estudio. Dentro del ámbito puramente de negocio, muy pocas personas sabían bien qué era y, sobre todo, cuál sería el camino para que su aplicación en los procesos empresariales fuera una realidad.
El siguiente gran salto de IAG ya está aquí: se están resolviendo los retos relacionados con la seguridad y el contexto empresarial
En la actualidad, ha demostrado ya su valía en una amplia variedad de contextos, desde los relacionados con la automatización de tareas, hasta la toma de decisiones en base a tendencias o patrones o, y especialmente, en todo lo relacionado con una mayor personalización dirigida a clientes y empleados.
IAG o IA generativa
Además, desde hace relativamente poco, ha añadido una velocidad adicional a su despliegue gracias a los modelos de IA generativa (IAG) a gran escala, tales como ChatGPT, Stable Diffusion, Whisper, DALL-E 2, Codex o la reciente Google Bard. Estos servicios, cada vez más extendidos, son capaces de obtener un nivel de precisión sin precedentes en el reconocimiento del habla o de vídeo, al generar textos o imágenes “originales” o incluso insertar líneas de código como respuesta a peticiones del usuario.
Según el informe Artificial Intelligence Index Report 2023, aquellos que han integrado la IA en sus procesos están viendo beneficios tangibles relacionados con la reducción de costes y el aumento de los ingresos. Pero, más allá de los datos, llama la atención lo instaurado que está en el día de las empresas y la conciencia tan clara que hay en torno a la necesidad de su implantación.
La IA es ya imprescindible cuando se trata de automatizar y hacer más eficientes determinados procesos internos
Esto lo hemos podido experimentar en las conversaciones desarrolladas a lo largo de este número. Más allá de los típicos bots conversacionales, la IA es ya una tecnología imprescindible cuando se trata de automatizar y hacer más eficientes determinados procesos internos (por ejemplo, el área de middleware de Mutua Madrileña) o llegar a conclusiones basándose en grandes volúmenes de datos para, por ejemplo, mejorar la experiencia del empleado (Carlos Manero sobre HP DaaS+ Hybrid) o dar una nueva dimensión a la minería de procesos.
IAG a escala empresarial
Pero el siguiente gran salto ya está aquí. Uno de los grandes problemas de la IAG, más allá de los problemas derivados de las denominadas alucinaciones o del sesgo en su uso, es la seguridad y confidencialidad de la información, y la necesidad de dar un contexto específico a la fuente de datos de la que se alimenta.
En esta línea argumental, recientemente se celebró en Madrid el Microsoft AI & Innovation Summit, un congreso en el que se habló del futuro de la IA, y también de la futura disponibilidad de la plataforma de IAG de Microsoft (gracias al acuerdo con Open AI) a través de Azure, para que las empresas puedan utilizar esos modelos sobre sus propios datos y de forma privada. ¿El siguiente paso?
