Ha pasado poco más de un año desde que ChatGPT llegó al ámbito público. Si observas este fenómeno desde una perspectiva de tecnología B2B, no subestimes el impacto de la tecnología de consumo. Innovaciones como las aplicaciones de transporte compartido con rastreo en tiempo real han moldeado las expectativas sobre los tiempos de entrega instantáneos en sectores como la distribución comercial de alimentos y bebidas.
Aún estamos en las etapas iniciales de entender cómo la IA generativa afectará los entornos empresariales. Mientras que los modelos de lenguaje grandes (LLMs) ya están avanzando en áreas como marketing y recursos humanos, encontrar métodos eficaces de integración para industrias como la construcción, fabricación y transporte—especialmente aquellas en transformación digital—sigue siendo un desafío pendiente.
A continuación, algunos puntos clave sobre cómo las empresas pueden utilizar la IA generativa hoy y cómo esta tecnología está preparada para evolucionar en 2024 y más allá.
La Colaboración entre Humanos y IA Mejora el Enfoque Estratégico
Muchos empleados dedican demasiado tiempo a tareas administrativas como la entrada de datos y la gestión de mensajes. Una encuesta reciente de Zapier indica que el 76% de los trabajadores pasa menos de tres horas semanales en iniciativas estratégicas. Agilizar estas tareas administrativas es esencial para redistribuir el tiempo hacia trabajos más impactantes, y la IA conversacional puede desempeñar un papel importante en este proceso.
La IA puede optimizar tareas relacionadas con la entrada, recuperación y entrega de datos, desde generar respuestas para soporte al cliente hasta crear contenido para redes sociales. Es crucial que la aplicación exitosa de la IA en estas áreas requiera una estrecha colaboración entre usuarios humanos y sistemas de IA. Mientras que la IA sobresale en la generación de contenido, la supervisión humana asegura precisión, uso ético y respuestas contextuales adecuadas.
Los LLMs No Son Soluciones Universales para Todas las Industrias
Aunque los LLMs son poderosos en muchos aspectos, como resumir información y generar contenido, no son una solución universal, especialmente en industrias que involucran operaciones físicas como el transporte o la construcción. Estos sectores enfrentan desafíos complejos que a menudo requieren una combinación de tecnologías. Por ejemplo, un LLM debe trabajar junto con diversas capacidades de procesamiento de datos, incluyendo validación automática y consultas.
Además, la escala y complejidad de los datos en operaciones físicas—que pueden incluir video, sensores y datos de ubicación—no pueden ser interpretadas completamente por los LLMs más avanzados por sí solos.
Mirando hacia el Futuro: La IA Explicable Fomentará la Confianza y la Adopción
En las operaciones físicas, el siguiente hito en el desarrollo de la IA se centrará en integrar la IA con el Internet de las Cosas (IoT) y proporcionar información en tiempo real derivada de conjuntos de datos diversos. El valor de estas percepciones depende del entendimiento de los usuarios sobre los orígenes y significados de los datos.
Para mejorar la confianza en las soluciones de IA, se espera que las organizaciones prioricen la IA explicable (XAI). La XAI desmitifica los procesos de toma de decisiones detrás de los sistemas de IA, ofreciendo claridad sobre cómo la IA interactúa con los datos. Esta transparencia es clave para desarrollar la confianza del usuario y conducirá a sistemas más confiables.
Por ejemplo, un agente de IA avanzado que ejecuta flujos de trabajo puede utilizar XAI para explicar su proceso de toma de decisiones, empoderando a los usuarios para guiar al agente hacia los resultados deseados.
La Especialización en IA Intensificará la Competencia por el Talento
Aunque los modelos de IA se nutren de vastos conjuntos de datos, lograr resultados efectivos a menudo requiere herramientas adaptadas a industrias específicas. En 2024, anticipamos la continua evolución de la IA generativa con un enfoque hacia el conocimiento específico del dominio y la adaptabilidad en tiempo real. Las necesidades de IA para una empresa de petróleo y gas, por ejemplo, diferirán significativamente de las de una firma de logística. Esta convergencia de la IA generativa con la experiencia de la industria dará lugar a percepciones valiosas que mejorarán la toma de decisiones en diversos sectores.
A medida que la IA se integre más en productos y marcos operativos, la demanda de talento especializado en IA aumentará en 2024. Además de la experiencia en aprendizaje automático, estadísticas y programación, habrá una necesidad de habilidades específicas para aplicaciones de IA en diversos dominios.
Además, las organizaciones deben invertir en la capacitación de los empleados en múltiples funciones para aprovechar efectivamente las herramientas de IA, como capacitar al personal de recursos humanos en asistentes de IA. Las empresas que priorizan la capacitación ahora estarán mejor posicionadas para el éxito; una encuesta de McKinsey & Co. muestra que los líderes en IA tienen más de tres veces más probabilidades de volver a capacitar a su fuerza laboral en comparación con los rezagados.
La IA generativa tiene un inmenso potencial para la innovación en 2024 y más allá. Sin embargo, para aprovechar plenamente su poder, debemos recordar que los humanos siguen siendo el núcleo del avance tecnológico. Los prompts y datos correctos son cruciales para que la IA resuelva problemas, pero priorizar al personal es clave para garantizar el éxito a largo plazo.
Clasificación
