Cada vez son más las compañías que utilizan herramientas como ChatGPT para mejorar su productividad y automatizar tareas.
La inteligencia artificial generativa es una rama de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos y redes neuronales avanzadas para la generación de contenido original a partir de datos existentes. Este contenido puede estar en formato texto, imagen, audio o vídeo. Aunque no se trate de una tecnología novedosa, este tipo de herramientas está viviendo una evolución constante gracias a la mejora en las prestaciones de los procesadores y el uso de grandes volúmenes de datos de entrenamiento. Además, el hecho de que cada vez sean más los usuarios y usuarias que los emplean y que ponen a prueba este tipo de herramientas, conlleva ir mejorando de forma progresiva su entrenamiento y su eficacia.
Una de las herramientas más representativas de la inteligencia artificial generativa es ChatGPT. De hecho, existe cierta tendencia a denominar de forma genérica a estos sistemas como ChatGPT, cuando realmente puede que no tengan nada que ver con la solución desarrollada por OpenAI. El caso es que se están creando ya distintas herramientas de inteligencia artificial generativa que tienen un impacto directo en las empresas. Algunos de los usos más habituales son las aplicaciones, portales web y extensiones para navegadores de internet que permiten resumir textos amplios. Es frecuente que necesitemos que alguien compendie un informe amplio, que revisemos noticias e informaciones, especialmente procedentes de la competencia, y que dispongamos de herramientas denominadas de inteligencia competitiva para conocer qué hace la competencia. IAs generativas como ChatGPT nos permiten realizar estos trabajos de manera rápida y eficaz.
También es habitual que en una empresa celebre videoconferencias y que uno de los asistentes se encargue de realizar un resumen de dicho encuentro y recordar a cada uno las labores a llevar a cabo. La IA ahora permite realizar de forma automática esos resúmenes, generar notas, incluir capturas de imágenes de presentaciones que hayamos realizado en dicha videoconferencia y establecer “deberes” a cada uno de los asistentes.
Se están empezando a desarrollar aplicaciones capaces de generar vídeos en base a palabras o diseñar presentaciones sobre temas concretos sin necesidad de que tengamos que hacer nada. Planteamos una idea y la IA genera un texto de contenido, selecciona las imágenes más adecuadas para dicho texto y diseña una presentación en formato PDF o PowerPoint que podemos utilizar para cualquier evento o charla en la que participemos.
Más complicado. Que no tenemos ideas para generar un contenido vinculado con la presentación de un producto, una campaña de marketing o una idea de negocio; le podemos pedir a una herramienta de inteligencia artificial generativa que nos presente alternativas como si fuese una tormenta de ideas. Incluso, existen aplicaciones capaces de ofrecernos inspiración para continuar con el capítulo del libro que estamos escribiendo, el cómic que estamos dibujando o el tema musical que estamos componiendo.
Una parte del tiempo que invertimos en nuestro día a día en el trabajo consiste en revisar el correo electrónico y contestar mensajes. La inteligencia artificial generativa también aporta soluciones que consisten en acceder a nuestra cuenta de correo y proponernos respuestas a cada uno de los mensajes que recibimos. A medida que validamos respuestas e interactuamos con dicha IA, esta va a aprendiendo y es factible que en un futuro pueda contestar mensajes de forma casi autónoma.
Este tipo de soluciones también se aplican a las redes sociales. Ya hay plataformas web y extensiones de navegador basadas en IA generativa que permiten automatizar respuestas e interactuar en redes sociales como Twitter. Quienes gestionan redes sociales de manera habitual saben que hay que invertir mucho tiempo en generar contenido de calidad y dar una respuesta eficaz a los y a las usuarias. La IA generativa también nos permite ahorrar tiempo en estos casos.
Otros usos de la inteligencia artificial generativa se refieren a la posibilidad de transcribir audios gracias a herramientas de procesamiento del lenguaje natural o traducir textos de forma casi inmediata en cualquier idioma del mundo y con un porcentaje muy alto de eficacia, especialmente entre los idiomas más utilizados. La IA nos puede ayudar a entender textos complejos, generar funciones de Excel, programar en distintos lenguajes, crear logotipos o comprobar si un texto ha sido generado, precisamente, por inteligencia artificial.
Además de su uso a través de apps y páginas web, es posible integrar herramientas de IA generativa en los sistemas de cualquier empresa a través de APIs, SDKs o plugins. Algunos ejemplos de integración incluyen la incorporación de ChatGPT en sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM), plataformas de comercio electrónico y/o aplicaciones de servicio al cliente.
Estos son algunos de los usos habituales que las empresas ya están haciendo de la IA generativa. En determinados casos estos servicios son gratuitos y en otros de pago. Generalmente, existen opciones gratuitas con un uso limitado para poder probar la eficacia de la herramienta. La IA generativa está empleando con frecuencia los modelos de suscripción enterprise, freemium y SaaS.
Esta irrupción de la IA está conllevando transformaciones en muchas empresas vinculadas con la capacitación de los y las empleadas de cara al uso de estas nuevas herramientas. También está sobre la mesa el hecho de que algunos puestos de trabajo ya se están viendo afectados por estos sistemas. Su incidencia es evidente en empleos relacionados con la comunicación, el marketing, la atención al cliente, la educación o la generación de contenidos en general. En cualquier caso, el incipiente grado de madurez de estos sistemas hace que todavía sea necesaria la supervisión humana para validar los contenidos que genera.
Con todo, la premisa para las empresas antes de adoptar soluciones basadas en inteligencia artificial generativa, al igual que ocurre con otras tecnologías, es detectar qué necesidades tenemos, qué labores queremos llevar a cabo y, una vez definidas estas cuestiones, investigar si existen soluciones tecnológicas que nos permitan dar solución a nuestros problemas con unos costes que sean amortizables. Las tecnologías no deben de marcar las necesidades de las empresas, sino que deben de estar a su servicio.