La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una tecnología que está redefiniendo los límites de lo que es posible y que podría ser el “Artista Residente” en el departamento de TI de tu empresa.
Según un estudio de SalesForce:
Tres de cada cinco trabajadores (61%) utilizan actualmente o planean utilizar IA generativa.
Atrás quedó la idea de que la IA es solo para automatizar tareas repetitivas o analizar grandes conjuntos de datos. La IA generativa, en colaboración con seres humanos, puede ser una herramienta valiosa para facilitar y acelerar procesos de innovación.
Desde automatizar la escritura de código hasta fortalecer la ciberseguridad, esta tecnología está cambiando radicalmente las estrategias de TI en las empresas modernas.
¿Quieres saber cómo la IA generativa puede convertirse en el aliado óptimo de tu compañía para superar a la competencia?
Te traemos este interesante artículo con el que podrás descubrir cómo esta revolucionaria tecnología está transformando la forma en que las empresas abordan los desafíos de TI, y cómo puedes aprovecharla para llevar tu negocio al siguiente nivel.
¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) forma parte de la categoría de Machine Learning. Se trata de una forma de aprendizaje automático diseñado para generar nuevos datos que son coherentes y realistas, basados en los datos de entrenamiento con los que se les ha alimentado.
Estos algoritmos suelen utilizar arquitecturas de redes neuronales, como las redes generativas antagónicas (GANs, por sus siglas en inglés) o las redes neuronales recurrentes (RNNs), para modelar distribuciones de datos complejas.
En otras palabras, estas herramientas digitales funcionan un poco como un juego entre dos equipos: uno intenta crear cosas que parezcan reales y el otro intenta adivinar si lo que se creó es real o no.
Estas herramientas aprenden observando mucha información, como imágenes o textos. Una vez que hayan aprendido lo suficiente, pueden ayudar a producir desde fotos y escritos hasta música y voz. Es como tener un artista digital que ha estudiado mucho y ahora puede hacer sus propias creaciones.
La capacidad de generar nuevos datos hace que estos modelos sean especialmente útiles para tareas como la simulación, la mejora de datos, la generación de contenido y muchas otras aplicaciones en diversos campos.
¿Cómo la Inteligencia Artificial Generativa está impactando en los departamentos TI de las empresas?
La consultora Gartner señala:
Las empresas de capital riesgo han invertido más de 1700 millones de euros en soluciones de inteligencia artificial generativa en los últimos tres años.
La IAG tiene el potencial de transformar los departamentos de Tecnología de la Información (TI) en las empresas de varias maneras significativas. Aquí te presentamos algunas de ellas:
Automatización de Tareas Rutinarias
La IAG puede ser como un empleado supereficiente que nunca se cansa. Puede generar scripts o códigos para automatizar tareas rutinarias que consumen mucho tiempo.
Imagina que cada vez que un nuevo empleado se une a la empresa, la IAG automáticamente configura su entorno de trabajo, instala las aplicaciones necesarias y hasta les da una pequeña orientación virtual. ¡Eso libera mucho tiempo para el equipo de TI!
Soporte Técnico 24/7
Un LLM (Large Lenguaje Model) puede estar disponible todo el tiempo para resolver problemas técnicos básicos. Si alguien olvida su contraseña en medio de la noche, la IAG puede manejar el proceso de restablecimiento sin requerir intervención humana, permitiendo que el equipo de TI se enfoque en problemas más complejos.
Seguridad Mejorada
Es posible entrenar a un LLM con muchos patrones de ciberataques y aprender a reconocer cuándo algo no está bien. Podría monitorear el tráfico de la red en tiempo real y detectar actividades sospechosas, generando alertas para el equipo de seguridad o incluso tomando medidas preventivas.
Desarrollo y Pruebas
La IAG puede generar casos de prueba para nuevas aplicaciones, asegurando que sean robustas y estén libres de errores.
También podría ayudar en el desarrollo de software, generando partes del código que son repetitivas o siguen un patrón común, acelerando así el ciclo de desarrollo.
Análisis de Datos y Toma de Decisiones
Con la Inteligencia Artificial Generativa es posible analizar grandes conjuntos de datos y generar informes detallados, gráficos y visualizaciones que ayuden en la toma de decisiones.
Imagina que un bot entrenado te entrega cada mañana un informe con las métricas clave, tendencias y recomendaciones basadas en el análisis de datos del día anterior.
Personalización y Experiencia del Usuario
Ayudar a personalizar y automatizar la experiencia del usuario en aplicaciones y servicios internos es viable con la IAG. Por ejemplo, podría generar contenido o flujos de trabajo personalizados para diferentes departamentos o roles dentro de la empresa.
Innovación
Finalmente, con IAG manejando muchas de las tareas rutinarias, el equipo de TI puede centrarse más en la innovación y en proyectos de mayor impacto.
Pueden experimentar, aprender y aplicar nuevas tecnologías, sabiendo que tienen un “colaborador” confiable que les respalda en las tareas diarias.
Riesgos y limitaciones de la IAG
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una tecnología emocionante con un gran potencial, pero también viene con su propio conjunto de riesgos y limitaciones que es importante tener en cuenta:
Riesgos
- Uso Malintencionado: La capacidad de generar contenido realista puede ser explotada para crear desinformación, como deepfakes que imitan a personas reales diciendo o haciendo cosas que nunca ocurrieron.
- Sesgo en los Datos: Si los datos de entrenamiento contienen sesgos, la IAG también los replicará. Esto puede perpetuar estereotipos y prejuicios existentes.
- Seguridad: Al igual que cualquier otra tecnología, la IAG es susceptible a ataques. Un atacante podría, por ejemplo, intentar engañar a un modelo generativo para que revele información sensible.
- Derechos de Autor: La generación de contenido como texto, imágenes o música plantea preguntas sobre la propiedad intelectual y los derechos de autor.
Limitaciones
- Falta de Creatividad Original: Aunque puede generar contenido nuevo, la IAG no es “creativa” en el sentido humano. No puede inventar algo completamente nuevo o innovador; solo puede trabajar dentro de los límites de sus datos de entrenamiento.
- Costo Computacional: Los modelos generativos suelen requerir una gran cantidad de recursos computacionales, lo que puede ser costoso y poco práctico para pequeñas empresas.
- Interpretabilidad: Los modelos de lenguaje, especialmente los más complejos, pueden ser “cajas negras” que son difíciles de entender y explicar. Esto puede ser un problema en contextos donde la transparencia es crucial.
- Calidad y Coherencia: Aunque la IAG puede generar contenido que parece realista a primera vista, todavía hay desafíos en términos de generar contenido que sea coherente y de alta calidad en todos los contextos.
Entender estos riesgos y limitaciones es importante para cualquier persona o empresa que esté considerando implementar tecnologías de IAG.
Es considerable abordar estos desafíos de manera proactiva y ética para aprovechar al máximo los beneficios de la IAG mientras se minimizan sus riesgos.
En VALTX somos conscientes de las nuevas posibilidades que la tecnología generativa impulsada por la Inteligencia Artificial puede ofrecer a las empresas.
Desde hace años estamos integrando en nuestros procesos de Hiperautomatización y RPA aprendizaje de máquina para brindar soluciones tecnológicas de alta complejidad, basada en tecnologías disruptivas e innovadoras.
