¿Ha pasado de moda la inteligencia artificial? Qué es la capilaridad de la IA y cómo superará el abismo de desilusión
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La capilaridad es la propiedad de un fluido para subir o bajar por un tubo capilar. En los últimos meses, hemos visto evidencias claras de que la inteligencia artificial (IA) tiene esta capacidad de fluir (e incorporarse) a través de los procesos de las organizaciones. Esto marca una diferencia con respecto a otras modas tecnológicas, como el blockchain o el metaverso, y es algo que podría facilitar su adopción.
Mariano Minoli
- Head of AI en Hiberus Tecnología
Nadie tiene dudas de que este año hemos recorrido un típico ciclo de ‘hype’ de los que describe Gartner. Aquellos en los que el mercado se enamora de una tecnología, la promueve como la solución a todos los problemas hasta cierto pico de expectativas sobredimensionadas, a partir del cual se cae en el abismo de desilusión…
Hagamos un poco de memoria: no hace mucho tiempo había mucha gente diciendo que los bancos iban a desaparecer por causa de las criptomonedas o que nos mudaríamos todos a algún espacio virtual en el metaverso. ¡No había duda de ello! Estas fueron verdades indiscutibles hasta que las tecnologías alcanzaron su pico de expectativas sobredimensionadas.
¿Esto significa que estas tecnologías han fracasado? Para nada, solo significa que el mercado ha entendido que su adopción llevará tiempo y que deberá someterse a la incorporación efectiva en los procesos y modelos de negocio de las organizaciones.
Ya lo hemos visto antes, por ejemplo, con los teléfonos inteligentes: previamente a que se consolidaran los smartphones, pasamos por sus predecesoras las handhelds (como los Palm o los iPaq Pocket PC). Por aquella época no veíamos signos de masificación. Hasta que se unió el concepto handheld con la telefonía móvil… y ¡pum! Ya había una plataforma sobre la cual el mercado, esta vez sí, podía adoptar la tecnología de manera masiva.
Entonces… ¿Cómo es el abismo de desilusión de la IA?
Este ‘hype’ de la IA tiene algunas particularidades, analicemos algunas:
- Esto no es nuevo. Lo primero es que sobre IA se viene hablando desde el año 1956. Esto no se ha inventado hoy, en los últimos 60 años se han desarrollado múltiples teorías en diversos campos de aplicación (como el procesamiento del lenguaje natural o la visión por computador). A principios de la década pasada entendimos que la explosión de datos digitales permitía usar toda esa información masiva para poner en práctica muchas de las teorías que se venían desarrollando desde hacía años. La era de lo que llamamos Big Data evidenció que muchas aplicaciones de IA eran ahora viables. Sin embargo, faltaba algo: capacidad de procesar todos esos datos. Hoy tenemos esa capacidad de usar estos datos masivos, con una potencia de procesamiento creciente.
- No es un martillo, es una navaja suiza. (“Cuando tienes un martillo, todo parecen clavos”). Los años de desarrollo que tiene esta tecnología han permitido que hoy existan por lo menos 50 áreas de aplicación muy diversas. Desde texto a imágenes, desde vídeo a audio o lenguajes de programación. Desde modelos de predicción, a modelos de agrupación, a sistemas de recomendación, a IA generativa entre muchos otros. Las aplicaciones son muy variadas y en muchas de ellas ya hay bases sólidas desarrolladas para que su incorporación sea inmediata. Con tantos tipos diferentes de ‘martillos’… es fácil encontrar clavos donde utilizar esta tecnología.
- Tenemos el pre-requisito: la cultura data-driven. Para poner en práctica a los smartphones o al metaverso fue (y ahora es) necesario desplegar una infraestructura que no existía previamente. Este caso no es así. Todas las organizaciones que están siguiendo una cultura data-driven tienen la infraestructura necesaria para adoptar IA en sus procesos internos. Un matiz: aquellas organizaciones que tienen una estrategia data-driven clara, tienen una ventaja competitiva significativa con respecto a aquellas que aún no lo han hecho.
La era de la capilaridad
Hace poco tiempo, vimos cómo la IA estaba entrando en una segunda fase del ‘hype’, una orientada a cuestiones concretas. Hablamos la tendencia natural a sobrestimar los efectos de una tecnología en el corto plazo y subestimar el efecto en el largo plazo. Habiendo pasado algún tiempo, estamos viendo que ese largo plazo en el que esperábamos encontrar resultados concretos tiende a acercarse.
Estamos viendo a la IA (a toda la IA, no solo a la IA generativa) incorporarse de manera capilar en todas las organizaciones. ¿Qué significa esto de la capilaridad? Simplemente que no vemos a las organizaciones (empresas y administración pública) cambiando sus procesos para adaptarse al uso de la IA, sino a la IA incorporándose de manera natural en todas las áreas del ciclo productivo existente.
Esto ha hecho que la IA sea una navaja suiza (que igual trabaja sobre texto que sobre imágenes, etc.), con bases técnicas que llevan años desarrollándose y con infraestructuras de datos ya en funcionamiento, hace que su aplicación sea inmediata, con inversiones y riesgos muy acotados.
Algunos ejemplos de capilaridad
Estos vasos capilares (procesos) que están absorbiendo la IA ya existen en las organizaciones. Recorramos muy brevemente algunos ejemplos concretos:
- En un proceso de televenta B2C donde se reciben correos electrónicos con pedidos, la IA puede incorporar un paso inicial que interprete los correos y haga una carga de la previa de la orden de compra en el ERP corporativo.
- En un departamento de Talento, la IA puede hacer consultas sobre miles de los currículums, facilitando el cribado, pero también generando resúmenes o traducciones inmediatas y bajo comandos de lenguaje natural.
- Conectar un LLM como GPT4 a la base de conocimientos de la empresa. Y con ello poner a disposición miles de documentos (de todo tipo) para ser interrogados a través de preguntas de negocio escritas en un chat.
- Generar contenidos para posicionamiento 'search' con IA generativa. Tanto texto como imágenes, y con ello multiplicar por varias veces la cantidad y calidad de contenidos que exponemos sobre productos en 'ecommerce'.
- Realizar el diseño de nuevos productos mezclando versiones anteriores de productos con imágenes de inspiración con IA generativa.
- Generar una propuesta comercial en Word basándonos en una conversación grabada con un cliente y una ficha de productos.
- Generar una presentación Power Point de esta misma oferta, usando además la imagen corporativa de la empresa.
Como estos ejemplos, podemos citar tantos otros en los cuales las organizaciones y empresas ya estamos trabajando. En múltiples industrias y con múltiples tecnologías. Es fácil ver que todos estos casos son concretos y mínimos, pero efectivos. Todos incorporan (de manera capilar) a la IA en procesos existentes, y en muchos casos con plataformas ya desplegadas. De esto se trata la capilaridad.
¿Qué esperamos en el futuro?
Que esta capilaridad genere una nueva realidad y se consolide. Debemos recordar que este ‘hype’ comenzó con las empresas teniendo sus presupuestos de 2023 cerrados. A pesar de los enormes esfuerzos que hemos visto en fabricantes y usuarios de tecnología por no quedarse fuera, lo cierto es que la mayoría de ellos no tenía en su roadmap la aplicación de IA como prioridad. Esto cambiará en 2024.
Prevemos ver a todos los fabricantes de plataformas y productos presentando novedades de incorporación de IA en sus productos en 2024 y 2025. Aquellos que no lo hagan, quedarán en evidente desventaja con respecto a la competencia.
No solo es IA generativa, es IA ‘clásica’ y, en última instancia, es transformación digital y cultura data-driven. Un porcentaje no menor de las soluciones que hemos implementado este año durante el ‘hype’ ha utilizado IA no-generativa. Y eso está muy bien, porque es tecnología que existe, está probada y es más barata. Estaba allí disponible, solo era necesario que todo el mundo hable sobre ChatGPT para que aparezcan los recursos y el interés de implementarla.
La legislación impactará de alguna manera, aunque aún no sabemos cómo. Deberemos transitar el año próximo y vigilar de cerca cada uno de los ámbitos de aplicación para saber qué iniciativas se consolidarán.
Por último, esperamos que se haga un uso óptimo de la tecnología LLM. Hay mucha gente preocupada (y con razón) por el uso de recursos de esta nueva tecnología. Muchas empresas están en etapa de pruebas de concepto, sin prestar demasiada atención por el coste computacional (y en consecuencia ambiental y monetario) de las soluciones.
Aquí vemos un camino hacia el uso óptimo de la IA. Por ejemplo, a través de la creación de LLMs de uso específico (ya existen empresas que ofrecen LLMs específicos para asuntos legales). Estos LLMs de uso específico serán más baratos, rápidos y respetuosos con el medio ambiente.
Entonces… ¿A qué estás esperando para incorporar la IA de manera capilar en tus procesos? (Recuerda que tu competencia ya lo está haciendo).
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