Forrester presenta las claves de la IA generativa para los directivos tecnológicos

Según el último informe publicado por Forrester Research, la gran mayoría de los directivos tecnológicos de las empresas no conocen por completo el valor de la inteligencia artificial generativa (IAG). Su correcta implementación permite la creación de contenido, el desarrollo de software y la gestión del conocimiento de un modo eficiente.

Pero al igual que sucede con otras herramientas, el informe señala la necesidad de que los expertos conozcan más sobre qué es la IAG, sus usos y sus consecuencias a corto-medio plazo. De hecho, y aunque resulta curioso, el analista de Forrester, Rowan Curran, afirma que muchas personas no asocian a ChatGPT de OpenAI con el concepto de IA generativa.

Los departamentos de tecnología de las empresas deben estar capacitados para comprender estas herramientas y comprender el valor de ChatGPT, que parte del modelo turbo GPT-4 o GPT 3.5.  La IA generativa es un modelo de lenguaje grande (LLM), aparentemente capaz de pensar como un humano, pero en realidad ajustada a los datos con los que ha sido entrenada.

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) debe ser comprendida como una rama de la inteligencia artificial enfocada en la creación de contenido original. Para ello, se vale de algoritmos y redes neuronales avanzadas que le permiten aprender de textos e imágenes para producir un contenido innovador y eficaz. Sin duda, es el primer paso hacia una nueva interfaz de usuario basada en la voz.

No obstante, y tal y como apunta Daniel Castro, director del Centro para la Innovación de Datos, no debe ser vista como un sustituto de la experiencia humana, sino como una herramienta para aumentar las habilidades humanas.

Posibles confusiones

Los expertos de Forrester apuntan que suele confundirse el uso del chat en una aplicación de IA generativa como ChatGPT con los chatbots simples que vemos comúnmente en las páginas webs corporativas. Estos últimos no se basan en IA generativa, ya que las respuestas que ofrecen se basan en una serie de preguntas específicas de un tema para el que han sido entrenados, de tal modo que no son capaces ni de razonar ni de mantener una conversación.

Su amplia variedad de usos

A pesar de que aún se encuentra en fase de desarrollo, Forrester apunta que la aplicación de la IA generativa puede generar grandes ventajas en la estructura empresarial. Así pues, lo más importante sería el aumento de la productividad de los desarrolladores mediante herramientas de generación de texto a código.

También permite a los diseñadores visuales idear rápidamente con generadores de texto a imagen y capacitar a los especialistas en marketing para la creación de descripciones de productos que coincidiesen con el lenguaje y su marca. De igual modo, los ejecutivos podrían crearse avatares sintéticos de ellos mismos sin necesidad de tener que grabarse en vídeo.

Los beneficios de la IAG en los diferentes sectores, en líneas generales, contribuyen a la creación de contenido publicitario y de marketing, pero también a la investigación científica para analizar grandes cantidades de datos. Así pues, se conseguirá encontrar patrones difíciles de detectar de otro modo.

Una herramienta para todos

Si algo caracteriza a la IA generativa es su capacidad para permitir que cualquier persona pueda crear un software, al tener un código bajo o estar disponible sin código. Para ello se parte de descripciones, de tal manera que una persona sin experiencia en programación podría llegar a crear conceptos muy interesantes.

Con la IAG es posible pasar de la investigación a la resolución, ya que ahorrará esfuerzos, tiempo y dinero a las empresas a la hora de realizar los análisis necesarios en aspectos relevantes como las ventas, los gastos o el grado de satisfacción de sus clientes. Hablamos de una resolución diferenciada, personalizada, ágil y consciente del contexto, resolviendo todo tipo de problemas.

Sus posibles riesgos

Uno de los riesgos más importantes que se encuentran asociados a la IAG es que se genere contenido sesgado, algo que derivaría en consecuencias políticas, legales, económicas y medioambientales. También hay que tener en cuenta la privacidad, ya que lo ideal es que los datos sean utilizados con fines adecuados. Otro desafío importante es su carácter ético, pues la IAG está vinculada a la creatividad y a la propiedad intelectual. La gran incógnita será conocer quiénes están capacitados para crear marcos regulatorios.

Desde Forrester se invita a los directivos tecnológicos a experimentar con la IA durante los próximos nueve meses y a relacionarse con sus socios proveedores para poder comprender realmente su gran abanico de oportunidades.