En el dinámico entorno empresarial actual, la incorporación de la Inteligencia Artificial Generativa ha ganado terreno de manera notable.
Desde la creación de contenido digital hasta la atención al cliente virtual, pasando por asistentes de programación, agentes de innovación, prototipaje acelerado y orientación educativa, la región ha sido testigo de una creciente adopción de estas soluciones basadas en IA.
Numerosas empresas han incorporado la IA Generativa en sus operaciones, permitiéndoles automatizar diversas tareas como la generación de textos, imágenes, sonidos e incluso programas de software. Sin embargo, el panorama regional en este campo presenta matices.
Según Fernando Orozco, Líder Regional de la Práctica de Inteligencia Artificial de GBM, si bien la experimentación
con la IA Generativa es alta, aún subsisten barreras culturales, de inversión y de confianza que necesitan ser abordadas para que se produzca un aumento sustancial de soluciones respaldadas por esta tecnología.
¿Qué define exactamente a esta forma de inteligencia? En esencia, es un segmento de la inteligencia artificial que se basa en modelos de datos preentrenados para ejecutar tareas que involucran la síntesis de nuevo contenido. Estos sistemas se centran en crear contenido que no emerge de la nada, sino que replica estructuras de conocimiento previamente asimiladas y las aplica en nuevos contextos.
La distinción clave aquí es que esta inteligencia no es simplemente un algoritmo; es un modelo.
Esto implica que el sistema ya ha procesado datos de entrenamiento y está listo para desempeñar tareas. A diferencia de la inteligencia artificial convencional, esta variante no requiere una gran cantidad de datos para su funcionamiento, lo que la hace especialmente atractiva para las empresas.
Pueden implementar sistemas de IA con una base de habilidades sin la necesidad de un extenso proceso de entrenamiento y recopilación de datos.
No obstante, el uso de esta tecnología no está exenta de riesgos, de los cuales se debe tener sumo
cuidado:
Alucinación: La inteligencia artificial podría generar contenido sin un patrón lo suficientemente coherente, creando información ficticia. Por ejemplo, un caso en Estados Unidos involucró a un abogado que solicitó a ChatGPT ejemplos de antecedentes jurisprudenciales, pero el sistema generó citas basadas en apariencias en lugar de en
sentencias reales.
Sesgo: La IA absorberá patrones de una base de conocimiento, pero si esta base está sesgada o carece de diversidad, el sistema replicará dicho sesgo en sus resultados.
Seguridad de los datos: La configuración incorrecta puede llevar a fugas de información, como sucedió con unos ingenieros de una gran empresa que utilizaron ChatGPT para obtener ayuda para resolver un problema en un código de programación y terminaron filtrando propiedad intelectual, poniendo en riesgo la confidencialidad de sus desarrollos.
