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La hora de la AI generativa para las empresas

La imagen que encabeza este post retrata a una persona que no existe, Kimberly Roberts. Ha sido creada por inteligencia artificial como parte de una campaña de phishing lanzada a través de LinkedIn por algún grupo de presuntos estafadores, según se puede descubrir procesándola a través de herramientas como Hive Moderation.

En el horizonte de la revolución digital, las inteligencias artificiales generativas trascienden los límites de la imaginación, dando vida a mundos inexistentes y perspectivas inexploradas. La creatividad de las máquinas se alza como un faro en el nuevo amanecer de la inteligencia artificial.

El párrafo anterior fue generado por ChatGPT a las 10:06 de la mañana del pasado 7 de noviembre. Simplemente le pedí que elaborara una frase “impactante” para el comienzo de un artículo sobre inteligencia artificial generativa. Un rápido análisis con una herramienta antiplagio como Duplichecker certifica su originalidad.

Ambos ejemplos son  simples muestras de las capacidades que está adquiriendo lo que llamamos inteligencia artificial generativa para la creación de textos y otros contenidos como imágenes o video. De hecho, en este momento capta la atención de todos los medios y millones de personas están experimentando su potencial cada día.

Posibilidades de la inteligencia artificial generativa para las empresas

Pero ¿y las empresas? A finales de octubre se celebró en IFEMA el Madrid Tech Show, un evento que engloba un conjunto de charlas sobre diferentes temas de actualidad de tecnología junto a una exhibición de numerosas empresas del sector.

Aunque las conferencias se dividían por áreas temáticas: data center, cloud, cybersecurity, big data e inteligencia artificial, technology for marketing y un e-Show (centrado en las empresas que están en plena transformación digital), la utilización de la inteligencia artificial generativa sobrevoló todas ellas. Si hace un año las empresas se preguntaban si esta tecnología estaba madura para adoptarla, ahora la cuestión es cómo aprovecharla mejor y obtener una mayor ventaja competitiva.

Hora de los casos de uso reales

Posiblemente estamos en el momento de desarrollar todos los casos de uso para los cuales sea aplicable. De hecho, las charlas más concurridas del Madrid Tech Show 2023 fueron las que se referían a cómo están empezando a utilizar las organizaciones la inteligencia artificial generativa en el “mundo real” (no ya pilotos). Una de las más aplaudidas fue la de José Luis Agúndez, actual director global de Arquitectura de datos del Banco Santander y ex Telefónica Digital que se enfocó exactamente en eso: cómo explotar los beneficios de ChatGPT hoy y preparar a la compañía para su uso generalizado.

Una nueva generación de ciberataques

En el ámbito de la ciberseguridad, por ejemplo, la inteligencia artificial generativa está siendo el soporte de una nueva generación de ataques. Un estudio de Darktrace muestra un aumento del 135% de los ataques de ingeniería social en los primeros meses de este año, utilizando un lenguaje muy novedoso (y, por ende, más difícil de detectar por personas y filtros automáticos).

Una inteligencia artificial gratuita o muy barata reduce la barrera de entrada de baby hackers o script kiddies (atacantes solitarios o grupos menos sofisticados), lo que incrementa el número de amenazas y obliga a un mayor despliegue de recursos en las grandes empresas.

Esto se refleja en que los intentos de suplantación de identidad han aumentado un 52% entre mayo y julio e incluyen un 19% de intentos de suplantar a los equipos de TI internos (parece que la jerga de este área es más fácil de imitar).

¿El “shadow AI”?

Otro dato importante del informe es que el 74% de los trabajadores ya utiliza alguna forma de inteligencia artificial generativa.  Esto abre un nuevo frente dentro del shadow IT” que existe en las empresas: las implementaciones espontáneas de inteligencia artificial generativa fuera del control de los administradores de sistemas.

Una implantación segura de la inteligencia artificial generativa

La industria está reaccionando rápidamente contra estas nuevas amenazas para realizar implantaciones “seguras” de inteligencia artificial generativa. La idea es que, si se va a implementar esta tecnología, tenga por detrás unos servicios de configuración, formación y soporte, como cualquier otra aplicación. Un nuevo mercado de consultoría y otros servicios.

Pero, además, está cambiando la forma en que funcionan las soluciones de monitorización de seguridad y análisis de vulnerabilidades. Los clásicos informes exhaustivos basados en gráficos estadísticos con diferentes formatos están siendo reemplazados por textos muchos más resumidos, que destacan los datos especialmente relevantes, elaborados de forma automática por una herramienta de IA generativa, sin apenas intervención de los analistas.

La AI generativa como una “nueva máquina de escribir”

Estos pequeños ejemplos de ciberseguridad se repiten en numerosos procesos empresariales, como se vio en el evento: el marketing, el servicio al cliente, el ciclo comercial y muchos otros. Nos indica que estamos a las puertas de un profundo incremento de la productividad en las empresas.

Posiblemente sea exagerado hablar de una revolución, pero sí se trata de un salto cualitativo importante. No es lo mismo que la invención de la máquina de vapor ni la imprenta, pero se puede parecer bastante a la llegada de la máquina de escribir.

En rigor, una máquina de escribir es una imprenta en miniatura de bajo coste, fácil de implementar en cualquier oficina. Casi 500 años después de la imprenta, las organizaciones seguían llevando la mayoría de sus registros y documentos en papel. Era imposible para ellas utilizar en su operación diaria los caros, lentos y enormes equipos de impresión industriales.

 Los primeros modelos experimentales de máquinas de escribir surgieron a principios del siglo XIX. No tiene un único origen, diferentes emprendedores desarrollaron la tecnología al mismo tiempo pero fue en la década de 1870 cuando la empresa Remington comenzó a fabricar los modelos comercialmente aceptados.

Los primeros equipos eran incómodos e imprecisos (el mecanógrafo no podía ver lo que escribía) pero fueron mejorando rápidamente y a principios del siglo XX ya habían alcanzado un grado de fiabilidad y precisión muy avanzado.

Incremento de la productividad

Esta tecnología produjo un salto de productividad enorme en las empresas: se eliminaron cantidad de puestos de “copistas”, sin ningún valor. Las comunicaciones internas se hicieron más corporativas y claras. De repente se podía documentar todo a muy bajo coste: reuniones, instrucciones de trabajo, órdenes, contenidos.

El sector editorial y de la prensa explotó y las empresas encontraron enseguida formas de adaptar sus procedimientos. Se generaron millones de nuevos puestos de trabajo para quienes dominaban esa tecnología (de hecho, ayudó a la incorporación de muchísimas mujeres al mercado de trabajo). Hasta que el ordenador personal las volvió obsoletas.

La inteligencia artificial como habilidad básica

Actualmente la inteligencia artificial generativa parece seguir la misma evolución. Aunque la tecnología básica existe desde hace casi 70 años, no era posible implementarla porque no teníamos capacidad de cómputo en el reducido espacio de un puesto de trabajo. La banda ancha, la nube y el crecimiento exponencial de la capacidad de proceso ha cambiado todo eso. 

Por otro lado, las primeras versiones que estamos viendo ahora no son totalmente ergonómicas ni fiables, tardaremos varios años en tener softwares más usables y libres de errores.

Las diferentes charlas ahondaron, además, en una tendencia general. No es que se vayan a eliminar puestos de trabajo (excepto los de muy bajo valor, los “copistas” de antes). Lo más probable es que se dispare la productividad personal y el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa se transforme en una habilidad tan básica como manejar un procesador de textos o un software de imágenes. Esto liberará recursos para invertir en desarrollo o en actividades más relacionadas con el negocio o la producción.

Y, aunque sea difícil de imaginar ahora, llegará un momento en que esta tecnología llegará a su fin y será reemplazada por otra. Todavía falta mucho para saber por cuál, pero los avances en la interpretación del lenguaje natural y neurociencia nos dan una pista: la desaparición de las pantallas y la conexión directa de nuestro cerebro con las máquinas.

Victor Deutsch tiene más de 25 años de experiencia en gestión de empresas tecnológicas, en Telefónica y KPMG Consulting. Ha trabajado como consultor de grandes empresas en 20 países en Europa y América. Profesor adjunto de la Universidad de Buenos Aires-UBA (1995-2001). Investigador UBA y coautor de trabajos de Inteligencia Artificial. Coautor del Manual para el Desarrollo Empresario “Líderes del Tercer Milenio”.

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