Encontrar una Aguja en un Pajar: Estrategias Seguras para que las Empresas Identifiquen Usos Prácticos de la IA Generativa

La IA, especialmente la IA generativa y los modelos de lenguaje grandes (LLMs), ha avanzado significativamente y está lista para una adopción generalizada en diversas industrias. Según McKinsey, las empresas que destacan en IA se comprometen plenamente con estas tecnologías, y los negocios deben adaptarse para no quedarse atrás.

Sin embargo, la seguridad en IA sigue siendo un campo poco desarrollado, presentando riesgos sustanciales para las organizaciones que utilizan esta tecnología. Los incidentes de comportamiento erróneo en IA y aprendizaje automático (ML) son comunes, con algoritmos en sectores como la medicina y la justicia revelando sesgos ocultos que pueden agravar desigualdades sociales y dañar reputaciones.

Un ejemplo notable es el caso del chatbot Tay de Microsoft, diseñado originalmente para mantener conversaciones informales, pero rápidamente afectado por un mal uso, lo que resultó en un desastre de relaciones públicas. Incluso ChatGPT, aclamado por muchos, ha sido criticado por sus limitaciones, destacando las complejidades que acompañan la integración de la IA en entornos empresariales.

Los líderes corporativos reconocen la necesidad de aprovechar el potencial transformador de la IA generativa, pero enfrentan desafíos para identificar casos de uso iniciales mientras navegan por las preocupaciones sobre la seguridad de la IA.

Para abordar esto, centrarse en problemas de "aguja en un pajar" puede ser efectivo. Los problemas de "pajar" son aquellos en los que generar soluciones potenciales resulta complicado para los humanos, pero verificar esas soluciones es sencillo. Estos problemas únicos son ideales para la adopción temprana en la industria, ya que son más prevalentes de lo que se podría pensar.

Aquí hay tres ejemplos de problemas de "pajar":

1. Corrección de Texto

Identificar errores ortográficos y gramaticales en documentos extensos puede ser complicado. Si bien herramientas como Microsoft Word han detectado errores ortográficos durante años, las revisiones gramaticales solo han mejorado recientemente gracias a la IA generativa. Una vez que se señalan posibles errores, los humanos pueden verificarlos fácilmente, haciendo de esto una aplicación ideal de la IA. Servicios como Grammarly utilizan LLMs para ayudar con la corrección de textos.

2. Generación de Código Boilerplate

Aprender la sintaxis y convenciones de nuevas APIs es una tarea que consume tiempo para los ingenieros de software, repetida diariamente en la industria. Herramientas de IA generativa como GitHub Copilot y Tabnine automatizan la generación de código, especialmente para el código boilerplate. Aunque generar código puede ser complicado, verificar su funcionalidad es relativamente simple: los ingenieros pueden realizar pruebas para confirmar su corrección antes de la implementación.

3. Búsqueda de Literatura Científica

Mantenerse al día con el vasto volumen de literatura científica es desalentador incluso para expertos; sin embargo, esos documentos contienen valiosas ideas. La IA puede ayudar generando ideas novedosas basadas en la investigación existente, especialmente en campos interdisciplinarios que requieren un profundo entendimiento de múltiples dominios. Productos como Typeset están avanzando en esta área.

La Importancia de la Verificación Humana

En todos estos casos de uso, la verificación humana es fundamental. Permitir que la IA opere de forma independiente en áreas críticas de negocios implica riesgos significativos, dado el historial de fracasos. Asegurar la supervisión humana del contenido generado por IA aumenta la seguridad y fiabilidad. Al concentrarse en problemas de "pajar", las empresas pueden equilibrar las ventajas de la IA mientras mantienen la toma de decisiones esencialmente humana.

En las etapas iniciales de la integración de LLM, enfocarse en casos de uso de "pajar" permite a las organizaciones adquirir experiencia valiosa en IA mientras abordan preocupaciones clave de seguridad.