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IA generativa: una oportunidad para las empresas de la era digital
En la actualidad, la Inteligencia Artificial Generativa emerge como una oportunidad transformadora p
La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los temas tecnológicos más impactantes y debatidos en los últimos años. En el corazón de esta revolución se encuentra la IA generativa la cual, con la introducción de aplicaciones como ChatGPT, ha despertado la curiosidad de millones de personas, generando un notable interés en explorar más a fondo esta tecnología.
Según datos de la Comisión de Regulación de Comunicaciones (CRC), en el primer trimestre de 2023, el uso de esta aplicación sumó más de 60 millones de consultas. A nivel global, ChatGPT recibe aproximadamente 10 millones de consultas al día, según datos del portal de estadísticas Statista. Este constante interés ha llevado a millones de empresas a tener presente en sus agendas la IA generativa, considerándola para su incorporación en la estrategia empresarial. De acuerdo con la firma IDC, más del 50% de las grandes empresas tienen previsto utilizar la IA para el año 2024.
Así mismo, se prevé que las inversiones en Inteligencia Artificial, especialmente en IA generativa, aumentarán sustancialmente, pasando de 287 mil millones de dólares en 2023 a aproximadamente 946 mil millones en 2030. Tal cifra no solo revela la relevancia de esta aplicación como parte del desarrollo empresarial actual, sino que también sugiere una tendencia hacia la inversión y el desarrollo continuo de estas.
Es importante recordar que se entiende por IA generativa al uso de la IA para crear contenido, como texto, imágenes, música, audio y vídeos, según destaca Google. Este modelo implementa el aprendizaje automático para aprender patrones y relacionar datos creados por las personas. A partir de ellos, usa modelos básicos para trabajar en diferentes tareas preconfiguradas como resúmenes, respuestas de preguntas, clasificación de documentos, entre otras funciones. Así mismo, los modelos se pueden adaptar a casos prácticos concretos con muy pocos datos de ejemplos.
Impacto de la IA en las empresas
La Inteligencia Artificial Generativa, hasta el momento, ha tenido un impacto significativo en diversas áreas de las empresas y ha transformado la forma en que operan. Su capacidad para automatizar tareas creativas, como la creación de contenidos y el diseño, libera recursos humanos para abordar actividades más estratégicas y complejas. En otras palabras, la IA generativa no solo simplifica, sino que también potencia diversas áreas empresariales, posibilitando la generación automatizada de contenidos, la personalización, la exploración de diseños, la síntesis de datos y la optimización de procesos. Con avances continuos, esta tecnología tiene el valor potencial para cambiar los sistemas internos de las organizaciones, apuntó la firma Mckinsey.
A continuación, explicamos tres casos de uso en los que la IA está aumentando la productividad de los trabajadores.
Operaciones de clientes
La IA generativa se puede emplear en la mejora de la experiencia del cliente, al tiempo que aumenta la productividad de los agentes a través del autoservicio digital. Una investigación de la firma Mckinsey reveló que, en una empresa de 5000 agentes de servicio al cliente, la implementación de la IA generativa aumentó la resolución de problemas en un 14% por hora y redujo el tiempo dedicado a manejar un problema en un 9%. Así mismo, redujo la deserción de agentes y la solicitud de hablar con un gerente en un 25%, mejorando la productividad y calidad del servicio entre los agentes menos experimentados.
Los casos de uso específicos en esta industria fueron:
- Los chatbots impulsados por IA, los cuales estaban capacitados para dar respuestas inmediatas y personalizadas a las consultas complejas de los clientes. De esta forma, los agentes solo atendieron las solicitudes que solo podían ser resueltas por un humano.
- Resolución de problemas en un primer contacto, gracias a la recuperación instantánea de la información de los clientes, lo que ayudó a los agentes a resolver preguntas y problemas con mayor éxito.
- Mejora del tiempo de respuesta brindando al agente asistencia en tiempo real.
- Aumento de ventas gracias al procesamiento rápido de datos sobre los clientes e historiales de navegación. Además, la IA generativa puede mejorar el control de calidad y el asesoramiento de los agentes determinando qué se puede hacer mejor.
Marketing
La IA generativa puede crear mensajes personalizados, realizar tareas como los primeros borradores de la publicidad de una marca o descripciones de productos. Sin embargo, es necesario el constante acompañamiento pues estos modelos trabajan con datos públicos, lo que puede derivar en plagios, violaciones de derechos de autor o de propiedad intelectual. El uso de esta tecnología en esta industria abarca:
- Creación de contenido: facilita la búsqueda y redacción de contenidos. Además, puede garantizar la coherencia entre los mismos con un estilo de escritura específico y formatos uniformes. La IA generativa permite a los equipos colaborar y crear campañas masivas con diferentes idiomas, aumentar la atracción, conversión y retención de clientes.
- Interpreta mejor los datos para generar estrategias de marketing basadas en los mismos como perfiles de clientes. La IA generativa identifica y resume tendencias y oportunidades de mercado a partir de datos no estructurados.
- Optimización SEO: puede generar títulos, etiquetas y URL adaptadas a lograr una mayor conversión. Además, apoya a especialistas en la creación del contenido y la distribución del mismo a los clientes.
- Descubrimiento y búsquedas de productos personalizados con entradas de texto, imágenes y voz: al comprender mejor los perfiles de los clientes, la IA puede ayudar a los consumidores a descubrir los productos que más puedan interesarles así como generar descripciones personalizadas.
Ingeniería de software
La IA generativa se puede emplear para la programación en pares, la codificación aumentada y la capacitación de los modelos de lenguaje para desarrollar aplicaciones. De esta forma, los ingenieros de software podrían solicitar códigos dependiendo del lenguaje natural que se les proporcione. Mckinsey apunta a que gran parte del valor de los productos viene dado por las funciones digitales que pueden ejecutar como la conectividad al Internet de las Cosas (IoT).
El uso de esta tecnología puede reducir el tiempo que emplean los ingenieros en crear borradores de códigos iniciales o en la corrección y refactorización de los mismos. Así, la IA generativa impulsa las habilidades hacia el diseño de código y arquitectura, los equipos de ingenieros pueden reducir el tiempo de trabajo a la vez que reportan una mejor experiencia laboral.
Fuentes:
1. Comisión de Regulación de Comunicaciones (CRC) https://www.crcom.gov.co/es/noticias/estudios/crc-publica-cuarta-version-monitoreo-tendencias-tecnologicas-y-consumidor#:~:text=Un%20caso%20concreto%20corresponde%20al,de%20d%C3%B3lares%20anuales%20en%202027
3. Ditrendia. https://mktefa.ditrendia.es/blog/informe-ia-2023
4. Google https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai?hl=es
5. Mckinsey: ‘The economic potential of generative AI’ https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#business-value
