Inteligencia Artificial y Robótica

¿Es tu organización 'turista de la IA'? Así es como puede maximizar su uso de los datos

Hay prisa por adoptar la IA generativa.

Hay prisa por adoptar la IA generativa. Image: Getty Images

Vijay Karunamurthy
Field CTO, Scale AI
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  • Las empresas se están apresurando a adoptar la IA generativa para mejorar su productividad.
  • Pero muchos proveedores de soluciones de IA no hacen el trabajo necesario para que la tecnología funcione en casos de uso específicos.
  • Un nuevo informe que recopila las opiniones de 1600 expertos en aprendizaje automático y líderes empresariales muestra cómo adoptar con éxito esta tecnología.

En los últimos meses, el revuelo en torno a la IA generativa ha inundado el discurso popular. Muchas empresas ya han incorporado la IA generativa a su estrategia empresarial, conscientes de que si no adoptan esta tecnología se quedarán rezagadas respecto a sus competidoras. Consultoras y empresas de la lista Fortune 500 están invirtiendo miles de millones en esta tecnología.

Por eso nos complace compartir la segunda edición del informe Scale Zeitgeist: AI Readiness Report, que va más allá del bombo publicitario que rodea a la IA generativa para ver lo que realmente se necesita para adoptarla en una empresa. El informe refleja las respuestas de más de 1600 profesionales del aprendizaje automático y líderes empresariales que trabajan con IA, abarcando sectores como seguros, servicios financieros, logística, comercio minorista y electrónico y software. Incluimos empresas que están más avanzadas en su adopción de la IA y otras que están empezando a experimentar.

Descubrimos que el 70% de los líderes empresariales cree que la IA es crítica o muy crítica para su negocio en los próximos tres años. Y el 72% aumentará sus inversiones en IA en 2023, en casi todos los sectores.

¿Has leído?

Sin embargo, aunque la mayoría de los encuestados (60%) están experimentando o tienen previsto trabajar con IA generativa en el próximo año, sólo el 21% tiene modelos en producción. Esto refleja la cantidad de trabajo que realmente se necesita para que la IA generativa funcione en casos de uso empresarial. Estos modelos no son simplemente "plug-and-play". Los datos empresariales específicos del dominio deben introducirse cuidadosamente en estos modelos mediante un proceso denominado ajuste fino, y los modelos deben alinearse con las políticas de la empresa y el comportamiento deseado mediante una técnica denominada aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana.

El 59% de las empresas considera la IA crítica o muy crítica para su negocio en el próximo año, y el 69% en los próximos tres años.
El 59% de las empresas considera la IA crítica o muy crítica para su negocio en el próximo año, y el 69% en los próximos tres años. Image: Scale AI

Para la mayoría, hay que superar una brecha tecnológica y de competencias antes de aprovechar plenamente el potencial de la IA generativa. Un tercio de los encuestados menciona la necesidad de más conocimientos, software y herramientas como su reto más importante a la hora de implantar la IA generativa. Como hemos mencionado antes, la mayoría de los proveedores de soluciones son también turistas de la IA y aprovechan el revuelo actual para convencer a las empresas de que pueden ayudarles a implantar la tecnología cuando no son capaces de adoptarla por sí mismas.

Dado que la mayoría de las empresas no disponen de los recursos o las atribuciones necesarios para crear modelos generativos desde cero, deben recurrir a terceros. De las empresas que tienen previsto trabajar con modelos generativos, la gran mayoría busca aprovechar modelos de código abierto (41%) o modelos de API en la nube (37%), mientras que muy pocas buscan construir los suyos propios (22%). Hay excepciones, pero no son la norma. Formar modelos desde cero es caro, lleva mucho tiempo y requiere profundos conocimientos de aprendizaje automático. Sin embargo, si se utilizan los modelos de base existentes, ajustados con datos propios de la empresa, se puede obtener un rendimiento similar sin necesidad de crear un modelo propio.

Cuando se adopta adecuadamente, el impacto de la IA es abrumadoramente positivo: el 89% de los encuestados se beneficia de la capacidad de desarrollar nuevos productos o servicios, el 78% de la mejora de la experiencia del cliente y el 78% de la funcionalidad mejorada de los productos o servicios existentes.

Para que se haga una idea de cómo todos los sectores se beneficiarán de la IA generativa, he aquí algunos casos de uso específicos:

  • Las aseguradoras apuestan por la IA para la tramitación de siniestros (51%), uno de los principales componentes de la eficiencia operativa. Los siniestros suelen ser muy complicados, y la IA generativa destaca a la hora de enrutarlos, resumirlos y clasificarlos correctamente.
  • Las empresas minoristas y de comercio electrónico se centran en los chatbots de clientes (61%), que históricamente no han cumplido su promesa de agilizar las operaciones y ofrecer una mejor experiencia de usuario. Sin embargo, los últimos chatbots generativos que se ajustan a los datos de la empresa ofrecen conversaciones y recomendaciones atractivas que responden dinámicamente a las opiniones de los clientes.
  • Los servicios financieros están creando asistentes para la investigación de inversiones (47%) que analizan estados financieros, datos históricos del mercado y otras fuentes de datos propias, y ofrecen resúmenes detallados, gráficos interactivos e incluso permiten actuar con plugins. Estas herramientas aumentan la eficiencia y la eficacia de los inversores al sacar a la luz las tendencias más relevantes y proporcionar información procesable para ayudar a aumentar la rentabilidad.

Gracias a nuestra investigación y a nuestro trabajo de creación de IA con los clientes, esperamos ver las siguientes tendencias a lo largo del próximo año:

  • Aumento de la inversión en IA: Como la IA generativa es ahora más capaz y está ampliamente disponible, las empresas la están incorporando rápidamente a sus operaciones. El 72% de las empresas aumentará significativamente su inversión en IA cada año durante los próximos tres años.
  • Crecimiento de la aplicación de modelos afinados con datos propios: Por sí solos, los modelos generativos de base son herramientas valiosas. Combinados con los datos propios de una empresa, se convierten en elementos diferenciadores que mejoran la experiencia del cliente, el desarrollo de productos y la rentabilidad.
  • Los modelos también se volverán multimodales: podrán consumir y generar texto, imágenes y vídeo, lo que los hará aún más útiles de lo que son hoy. Asistentes más capaces pueden ampliar la productividad de los desarrolladores, los científicos de datos y los analistas de negocio.

En 2023 se gastarán miles de millones de dólares en IA generativa. Para optimizar estas inversiones, las empresas deben tratar sus datos como una ventaja estratégica. La mejor manera de aprovechar esta ventaja es a través de un ajuste fino de la IA mediante el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana de los modelos básicos.

Las organizaciones deberían empezar a trabajar con IA generativa hoy mismo, en cualquier capacidad, ya que sus competidores sin duda lo están haciendo, desconfiando de los turistas de la IA y buscando nativos de la IA con experiencia en el mundo real. Y lo que es más importante, informándose sobre la IA y leyendo el informe completo hoy mismo.

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