Como los lideres empresariales pueden maximizar el potencial de la IA

En la última década, la inversión en tecnologías innovadoras ha aumentado considerablemente. Según un estudio de McKinsey de 2022, «la adopción de la IA se ha más que duplicado en los últimos cinco años» y «el nivel de inversión en IA ha aumentado junto con su creciente adopción».

La IA generativa es una rama de la IA que crea nuevos contenidos, como imágenes, música o texto, en lugar de limitarse a ofrecer una respuesta preprogramada a una entrada determinada. Ofrece a los usuarios acceso a un modelo de aprendizaje automático generativo, entrenado a partir de una gran cantidad de datos de ejemplo, con el que pueden interactuar directamente (normalmente enviando un mensaje, una solicitud u otra entrada). Esta tecnología es especialmente útil en la sanidad, donde puede revolucionar la forma de diagnosticar, tratar y prevenir enfermedad.

Mientras que las anteriores iniciativas empresariales de inteligencia artificial (IA) aprovechaban principalmente las capacidades de la IA analítica o simbólica, el último desarrollo en el campo de la IA Generativa ha tomado al mundo por asalto.

Los líderes empresariales consideran cada vez más la IA Generativa como una poderosa herramienta para la innovación y la resolución de problemas. La IA Generativa puede utilizarse para automatizar procesos complejos, crear experiencias personalizadas para los clientes e incluso generar nuevas ideas y diseños. Ya existen casos de uso en sectores como la moda, el diseño, los medios de comunicación y el entretenimiento, donde la creación de nuevas obras de arte, música y activos por parte de la IA era antes inimaginable.

Sin embargo, los líderes empresariales deben ser conscientes de los peligros potenciales de la IA Generativa y asegurarse de que se toman las medidas adecuadas para mitigarlos.

Alucinaciones – La IA Generativa puede producir resultados inexactos o engañosos, especialmente cuando se trata de datos o imágenes complejos. Esto se conoce como «alucinaciones». Pueden ser un inconveniente importante en industrias altamente reguladas como la salud o los servicios financieros, donde la consistencia y la precisión son cruciales.

Deepfakes – Los algoritmos generativos de IA pueden producir medios basados en patrones aprendidos a partir de datos existentes. Sin embargo, su uso indebido puede llevar a la creación de «deepfakes» -como vídeos o imágenes manipulados- que difundan información errónea. La creación de medios falsos muy realistas podría incluso llevar al chantaje y al daño de la reputación.

Transparencia: la IA generativa puede ser opaca y dificultar la comprensión de sus decisiones o resultados. Esta falta de transparencia puede generar desconfianza y dificultar la explicación de sus resultados a las partes interesadas.

Cuestiones legales y éticas – Como ocurre con cualquier tecnología de IA, la IA Generativa plantea cuestiones legales y éticas relacionadas con la privacidad de los datos, la propiedad intelectual y la parcialidad. Los líderes empresariales deben cumplir con las leyes y reglamentos pertinentes, así como abordar cualquier preocupación ética relacionada con el uso de la IA generativa.

Preocupaciones de seguridad y privacidad – La IA Generativa se basa en que los usuarios compartan grandes cantidades de datos para generar nuevos contenidos. Si bien esto proporciona a los modelos de IA Generativa más datos para entrenar y mejorar, también hace que los datos sean vulnerables a violaciones de seguridad y problemas de privacidad de datos. Los ejecutivos deben asegurarse de que cuentan con las medidas de seguridad adecuadas para proteger sus datos y los de sus clientes.

Mientras las empresas afrontan estos retos, recuerden que la IA Generativa es solo un elemento de la transformación digital integral. Las iniciativas empresariales aisladas de IA Generativa solo pueden proporcionar una pieza del rompecabezas más grande. Afortunadamente, con plataformas integradas como UiPath Business Automation Platform, el valor empresarial de la IA Generativa se eleva a través de casos de uso de extremo a extremo.

La IA Generativa funciona como el «cerebro» detrás del ecosistema de transformación digital; la automatización impulsada por IA sirve como el «músculo» necesario para actuar sobre los conocimientos generados.