5 conclusiones de la inteligencia artificial generativa para los CEOs

Si usted no está hablando de inteligencia artificial generativa, puede estar seguro de que sus competidores sí lo están haciendo. Aunque aún es pronto, una cosa está clara: esta innovadora tecnología cambiará para siempre el mundo de los negocios. ¿Qué primeros pasos deben dar los líderes empresariales a medida que nos adentramos en esta nueva era que está redefiniendo la relación entre el ser humano y la computadora?

Para obtener algunas respuestas, hemos reunido recientemente a destacados investigadores, innovadores tecnológicos y ejecutivos en nuestro Emerging Tech Exchange. He aquí lo que piensan y dónde centrarán sus esfuerzos.

Aún no hemos visto nada
Han pasado muchas cosas desde finales del año pasado, cuando los modelos generativos de IA, que utilizan el aprendizaje profundo para crear imágenes, texto y otros tipos de contenido a partir de indicaciones, entraron en la corriente dominante. Aunque el ritmo de la innovación ha sido vertiginoso y los nuevos modelos multimodales (un único modelo de IA que funciona con diferentes tipos de datos) son ahora el tema de moda, aún es muy pronto. Es de esperar que ese progreso exponencial continúe y más vale que te prepares para sentirte un poco incómodo. Eso no significa sacrificar los fundamentos. Sólo hay que ser intencionado con los casos de uso, mantener los ojos bien abiertos a la posibilidad de consecuencias imprevistas y dar prioridad a un enfoque ético y responsable de cómo desarrollar y utilizar la IA generativa.
Empezar es importante para cualquier empresa
Aunque hay muchas incógnitas sobre cómo evolucionará la tecnología y cómo gestionar los nuevos riesgos, no puede permitirse esperar. La inteligencia artificial generativa no sólo redefinirá el panorama tecnológico, sino que es un disruptor único en una generación que cambiará nuestra forma de trabajar y remodelará la mayoría de los sectores, tanto para creativos como oficinistas. La tecnología puede integrarse en todo tipo de procesos empresariales, aplicaciones y productos para impulsar tanto la automatización como la innovación. De hecho, pensar a gran escala sobre cómo aprovechar la IA generativa podría ser el verdadero reto. Aun así, para muchas empresas, se trata de dar ese primer paso. Interactuar con modelos de IA generativa a nivel personal y empresarial es una manera empezar a desmitificar la tecnología y abrirse a posibilidades transformadoras.
Cambiará lo que se construye e innova
Asistiremos a la aparición de un nuevo tipo de debate: crear o comprar. En el pasado, este debate solía reservarse a las aplicaciones empresariales: ¿necesitamos una aplicación a medida o basta con una estándar? Ahora se aplica a todo tipo de I+D (investigación y desarrollo), especialmente a nuevos productos y servicios. A medida que los modelos de IA generativa sigan avanzando, podrían superar rápidamente a las innovaciones en las que las empresas llevan años invirtiendo. Algunas de las más audaces pueden estar dispuestas a reducir sus pérdidas (significativas) y empezar de nuevo con estos modelos en el núcleo, centrándose en el diez por ciento que es realmente diferenciador para su mercado o industria. En lugar de desarrollar un producto o capacidad desde cero, pueden concentrarse en cómo perfeccionar el modelo básico de IA para sus aplicaciones específicas. También es posible que examinen detenidamente los activos clave a la hora de formular su estrategia, incluidos los datos de que disponen (o que podrían generar sintéticamente), la experiencia funcional y en el sector de que disponen y los socios comerciales de su ecosistema. Las empresas y tecnologías con las que elijan construir el futuro serán probablemente relaciones críticas.
La cuestión del talento de la IA se complica aún más
Aunque la democratización de la tecnología ha ido en aumento gracias a las herramientas de «bajo código» y «sin código», los modelos de IA generativa de dominio público y de clase empresarial la llevan a un nivel completamente nuevo. No se necesitarán grandes equipos de científicos de datos para aplicar la IA de forma innovadora, pero seguirán estando muy solicitados. Su experiencia funcional y sectorial y su criterio serán necesarios para entrenar estos modelos para casos de uso específicos de una forma que tenga en cuenta los prejuicios. También será crucial asegurarse de que sus equipos de innovación sean realmente interfuncionales, una práctica líder que todavía no se da en muchas empresas. Los responsables de estrategia y producto serán fundamentales, por supuesto, pero también lo serán los de riesgos, los jurídicos (privacidad, protección de la propiedad intelectual, derechos de autor), los de datos e incluso los de compras (licencias). Todos estos equipos, desde los ejecutivos hacia abajo, deben recibir formación no sólo sobre cómo aprovechar de forma responsable las nuevas y potentes herramientas de IA, sino también sobre nuevas formas de pensar y trabajar. Será esencial tener en cuenta el elemento humano junto con la tecnología.
La IA responsable debe ser prioritaria
Desarrollar e implantar la IA de forma responsable no es un concepto nuevo. Es una disciplina en auge que existe desde hace tanto tiempo como la IA y que se centra en mitigar riesgos clave, como la seguridad o los problemas sociales. Si antes era importante, ahora lo es aún más, dada la escala y la velocidad a la que se está desarrollando la IA generativa. Las organizaciones deben establecer las barandillas adecuadas para tener en cuenta los riesgos específicos y las implicaciones para la confianza en cada fase del desarrollo. Esto incluye áreas convencionales como la ética y la comprensión de los posibles riesgos de sesgo algorítmico, así como nuevas consideraciones como las relacionadas con poder confiar en la calidad de los resultados, comprender si algo está generado por IA o por humanos y cuestiones de propiedad intelectual y derechos de autor. Trabajar en ecosistemas de confianza será clave para resolver algunos problemas. Los marcos son excelentes puntos de partida para este esfuerzo, pero el contexto es clave. Las empresas líderes deben reforzar la medición y la transparencia, además de demostrar su compromiso mediante informes voluntarios.