La inteligencia artificial generativa (Gen AI, por sus siglas en inglés) utiliza algoritmos y redes neuronales avanzadas para analizar datos, explorar y generar ideas para empezar a innovar dentro de las organizaciones.
Durante el Executive Briefing “Generative AI. Camino hacia la innovación tecnológica”, organizado por Grupo Coppel, el director ejecutivo del Centro de Datos Geoespaciales (CDC) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), Abel Sánchez, señaló que desde el punto de vista de desarrollo hay una nueva capa que va más arriba de ChatGPT y de LLM, se denomina “agentes”.
“Estos están empezando a razonar, se envuelven en un ciclo de razonamiento y reacción a través del cual pueden lograr autonomía para realizar el trabajo y aunque todavía no tienen una completa madurez, pueden ser de gran utilidad en los procesos de innovación con una gran diferencia de costo, acceso y tiempo”, afirmó el directivo.
Convencido de la transformación que conlleva la AI, el director de Sistemas de Grupo Coppel, José Antonio Saracho, dijo durante la bienvenida que ahora, en lugar de tirar hay que tunear código.
Saracho afirmó que “la AI tiene el potencial para resolver problemas complejos, mejorar la eficiencia y descubrir posibilidades hasta ahora inexploradas. Con este poder de cómputo podremos eliminar actividades repetitivas para enfocarnos en una toma de decisiones más ágil. Como desarrolladores tenemos el poder de dar forma a este cambio y con ello al futuro de nuestra sociedad”.
El directivo ¿bromeó? diciendo que su discurso de bienvenida lo hizo con ChatGPT. En este espacio se ha señalado previamente que más que una herramienta para sustituir a un programador, la Gen AI sirve para turbocargarlo e incrementar su productividad.
Gen AI para apoyar toma de decisiones
Sánchez dijo que cuando se habla de competencia del mercado se tiene que aprender a alta velocidad. “No solo se trata de apoyar los procesos internos con tecnología, sino transformarlos y coordinarse con los sistemas de la compañía”.
Citó el ejemplo clásico de Airbnb, que con una décima parte de los empleados que tiene una cadena hotelera como Hilton o Marriott, hoy renta más habitaciones. Esta transformación es parte de las oportunidades que estamos siguiendo.
“Las organizaciones modernas tienen una gran limitación en su proceso para tomar decisiones con datos. Esto se debe en gran parte a que no logramos entender nuestro mundo a la escala a la que lo observamos, a la cantidad de información que genera y desde hace cientos de años hemos tratado de entenderlo a través de datos”.
Sánchez afirmó que la Gen AI puede impactar positivamente la velocidad en la toma de decisiones al interior de una organización. Tradicionalmente, se llega a acuerdos luego de muchas reuniones y procesos.
El académico del MIT señaló que desde el punto de vista de la ciencia de datos, se ha observado que tomar una decisión puede tomar de seis meses a un año y medio: “Se requiere talento, se llevan miles de horas para reunir los datos. Los líderes reciben bastante información que hay que procesar y explorar. Luego hay que crear modelos predictivos, hacer prototipos y probarlos. Aunque se tenga a los mejores consejeros, quien toma la decisión debe explorar diferentes opciones”.
Democratizar el acceso a los datos, el gran reto
Para Sánchez, cuyas áreas de especialización son IoT, identificación de radiofrecuencia, simulación, ingeniería de software complejos y seguridad cibernética, el gran reto es democratizar el acceso a los datos.
El académico puso como ejemplo que en una organización puede haber tres personas, 3% de todo el personal, que inmediatamente saben qué hacer y no tienen ningún reto con el uso de datos. 10 personas, aproximadamente 10% de la organización, pueden llegar a saber qué hacer con la información si se les apoya adecuadamente.
Pero el gran porcentaje de la organización no tiene esa habilidad, ellos se tienen que apoyar en un equipo técnico, este tiene que estudiar la necesidad de todos los grupos, con lo cual se vuelve lento el acceso a los datos.
“Gen AI puede ayudar bastante a facilitar el acceso, porque no se necesita de un ingeniero que genere la pregunta. Desde el punto de vista de diseño de ingeniería se pueden añadir los datos de la organización al motor que ya existe y eso puede hacerle la vida más fácil a la gente”.
En opinión de Sánchez, quien imparte cursos de posgrado en ciencia de datos, ciberseguridad e innovación, un reto constante para la adopción, no solo de Gen AI, sino de cualquier nueva manera de abordar los datos, es la resistencia al cambio. Y lo más recomendable para promover la adopción de una nueva tecnología es empezar por hacerla accesible internamente. “Se puede iniciar con proyectos pequeños, pilotos, y empezar a crecer de ahí”, afirmó.
Gen AI en cifras
De acuerdo con Greg Brockman, co-fundador de OpenAI, a los cinco días de haber sido lanzado, ChatGPT excedió el millón de usuarios. Se estima que para septiembre de este año, solamente las herramientas generadoras de audio habrán atraído cerca de 100,000 desarrolladores según el reporte State of AI.
En cuanto a valor de mercado, se calcula que este año la inteligencia artificial generativa alcanzará los $13,710 millones de dólares y para 2025 puede sobrepasar los $22,000 mdd.
