Desde el lanzamiento de ChatGPT como herramienta de uso público en noviembre de 2022, la IA Generativa se ha convertido en el eje central de los planes de crecimiento de las grandes tecnológicas y ha disparado al fabricante de chips NVIDIA hasta situarse en el mes de octubre como la compañía de mayor valor en el mundo, superando a Apple por primera vez.
Frente a los sistemas tradicionales de IA predictiva o analítica que llevan décadas en uso, la invención de los transformers (la T en GPT) ha dado lugar a sistemas generativos que son capaces de crear análisis y contenido original a partir de los patrones inferidos de los datos de su entrenamiento, desde textos y música hasta imágenes y videos, y que están camino de revolucionar múltiples industrias.
De entre las herramientas de IA generativa disponibles, los grandes modelos del lenguaje (LLMs) tienen el mayor potencial de impacto en las operaciones habituales de empresas de cualquier sector y tamaño.
Se trata, no obstante, de tecnologías aún en fase de desarrollo y transformación, así como en busca de sus primeros casos de uso de impacto real, al tiempo que se viene demostrando que son por el momento inadecuadas para otros usos imaginables en el futuro, dada su persistente tendencia a las alucinaciones (proporcionando información falsa o errónea) y su manifiesta fragilidad frente a algunas tareas específicas, salvo que se apliquen las técnicas adecuadas para paliar ambas dificultades.
En los dos años transcurridos desde su debut público, son ya muchas las empresas que han comprobado este extremo, tras haber intentado evaluar internamente la utilidad de estos modelos con resultados dispares y a menudo decepcionantes, dados los múltiples retos a los que se enfrentan, que son al tiempo inherentes a estas tecnologías, rápidamente cambiantes, y, a menudo, solo bien comprendidos por los expertos.
Para aprovechar todo el potencial de la IA Generativa, las empresas saben hoy que van a necesitar de un apoyo especializado que les permita navegar sus desafíos y oportunidades, seguir de cerca la rápida transformación de estos a medida que la tecnología madura, así como acometer su implementación responsable y efectiva de forma individualizada a las necesidades, misión y valores de la organización en su conjunto.
Entre ellos, destaca la necesidad de capacitar al personal para utilizar estas nuevas herramientas con directrices claras sobre la automatización de tareas y las particularidades y limitaciones del contenido generado. Además, la IA generativa debe adaptarse al contexto empresarial, lo que exige un profundo conocimiento del sector y una configuración personalizada para cada organización.
La ética y la seguridad también son cruciales, dada la posibilidad de generar contenido falso o perjudicial, lo que requiere marcos robustos y medidas de seguridad específicas. De igual manera, la optimización de recursos presenta un desafío importante, ya que estos modelos demandan infraestructuras de hardware avanzadas e integraciones de software profundas, implicando costes y complejidad considerables.
Dados estos retos, la colaboración con empresas especializadas en IA aplicada se revela esencial dado que aportarán no solo el conocimiento técnico necesario, sino también la orientación estratégica clave para implementar soluciones viables y adaptadas a las necesidades de cada organización.
En las aplicaciones empresariales será vital el desarrollo de soluciones personalizadas y agentes a medida que se adaptan a las necesidades cambiantes de cada empresa al tiempo que permitan el cumplimiento normativo y un uso ético, habilitando a las organizaciones a implementar soluciones de IA de forma responsable, y minimizando los riesgos de una iniciativa fallida al proporcionar el conocimiento y los recursos necesarios para una transición fluida a estos nuevos paradigmas.
Asimismo, es crucial su papel en el análisis de viabilidad, la creación de estrategias realistas de implementación, y la medición del impacto de las soluciones generativas, tareas que pueden resultar complejas de abordar para los equipos internos de IT menos especializados.
En los próximos años, a medida que la IA Generativa avance hacia su madurez, asistiremos a su penetración en todos los ámbitos de la empresa. Al igual que ocurrió con la llegada de la Web, las empresas pioneras en su implementación conseguirán una ventaja competitiva duradera, posicionándose a la vanguardia tecnológica, mientras que sus competidores menos ágiles deberán enfrentar una deuda técnica y organizativa significativa.
Sin el apoyo de expertos en IA aplicada, las empresas corren el riesgo de perder la oportunidad de aprovechar los grandes beneficios que ya hoy proporciona IA generativa, quedándose atrás en la carrera por la innovación digital, lo que convierte esta decisión no solo en una necesidad técnica, sino en una inversión estratégica crucial para asegurar la competitividad y el éxito en la nueva era de la inteligencia artificial.
***Manuel Villa es CEO y cofundador de Silmaril.