[24/05/2023] La inteligencia artificial (IA) generativa se está imponiendo extremadamente rápido en el mundo corporativo, con especial atención por parte de la alta gerencia, pero aún es lo suficientemente nueva como para que no haya mejores prácticas bien establecidas destinadas a la implementación o la capacitación. La preparación para la tecnología puede implicar varios enfoques diferentes, desde la realización de proyectos piloto, sesiones de almuerzo y aprendizaje, hasta la formación de centros de excelencia basados en expertos que enseñan a otros empleados y actúan como un recurso central.
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Los líderes de TI pueden recordar cómo, en los últimos 10 años, algunos departamentos de usuarios corrieron a la nube e hicieron sus propios arreglos para activar instancias de software, y luego arrojaron todo el lío en el regazo de TI cuando se volvió inmanejable. La IA generativa puede hacer que esa situación parezca un juego de niños, pero existen estrategias para comenzar a manejarla con anticipación.
"Es notable la rapidez con la que este conjunto de tecnologías entró en la conciencia de los líderes empresariales”, afirma Michael Chui, socio de la consultora McKinsey. "Las personas están usando esto sin que sea sancionado por la empresa, lo que indica cuán convincente es esto”.
Ritu Jyoti, vicepresidente de grupo de investigación mundial de IA en IDC, afirma que el impulso para adoptar la IA generativa proviene de arriba hacia abajo. "La alta gerencia se han convertido en líderes voraces de la IA. Ahora es convencional y les están haciendo preguntas difíciles a sus subordinados directos”. Su resultado final: adoptar la IA generativa, establecer un marco sobre cómo usarla y "crear valor tanto para la organización como para los empleados”.
Hacer todo eso no será fácil. La IA generativa conlleva muchos riesgos -incluidos resultados incorrectos, sesgados o fabricados; violaciones de derechos de autor y privacidad; y datos corporativos filtrados- por lo que es importante que los líderes de TI y de la empresa mantengan el control de cualquier trabajo generativo de IA que se lleve a cabo en sus organizaciones. Aquí le mostramos cómo empezar.
Decida qué casos de uso seguir
Su primer paso debe ser decidir dónde poner la IA generativa a trabajar en su empresa, tanto a corto plazo como en el futuro. El Boston Consulting Group (BCG) llama a estos sus casos de uso "dorados” -"cosas que brindan una verdadera ventaja competitiva y crean el mayor impacto” en comparación con el uso de las herramientas actuales- en un informe reciente. Reúna a los cerebros de confianza de su corporación para comenzar a explorar estos escenarios.
Observe a sus socios proveedores estratégicos para ver lo que están haciendo; muchos planean incorporar la IA generativa en software que va desde el servicio al cliente hasta la gestión de carga. Algunas de estas herramientas ya existen, al menos en forma beta. Ofrézcase para ayudar a probar estas aplicaciones; ayudará a enseñar a sus equipos sobre la tecnología de IA generativa en un contexto con el que ya están familiarizados.
Ya se ha escrito mucho sobre los usos interesantes de las herramientas de inteligencia artificial generativa más populares de la actualidad, incluidas ChatGPT y DALL-E. Y aunque es genial y fascinante crear nuevas formas de arte, la mayoría de las empresas no necesitarán una explicación de cómo quitar un sándwich de mantequilla de maní y mermelada de una videograbadora escrita al estilo de la Biblia del rey Juan pronto.
En cambio, la mayoría de los expertos sugieren que las organizaciones comiencen a usar la tecnología para los primeros borradores de documentos, que van desde resúmenes de investigaciones relevantes hasta información que puede insertar en casos de negocios u otros trabajos. "Casi todos los trabajadores del conocimiento pueden aumentar su productividad”, afirma Chui de McKinsey.
De hecho, McKinsey ejecutó un programa piloto de IA generativa de seis semanas con algunos de sus programadores, y vio aumentos de dos dígitos tanto en la precisión del código como en la velocidad de codificación.
Jonathan Vielhaber, director de tecnología de la información en la firma de investigación por contrato Cognitive Research Corp. (CRC), está utilizando ChatGPT-3 para examinar problemas de seguridad, incluido cómo probar diferentes vulnerabilidades y las ventajas, desafíos y pautas de implementación para adoptar un nuevo administrador de contraseñas. Vielhaber hace algo de redacción para asegurarse de que el resultado tenga su propio estilo, y luego coloca la información en un documento de caso de negocios.
Este enfoque le ha ahorrado dos de las cuatro horas necesarias para crear cada propuesta -"vale la pena” la tarifa de 20 dólares mensuales, afirma Vielhaber. Las vulnerabilidades de seguridad en particular "pueden volverse técnicas, y la IA puede ayudarle a obtener una visión buena y fácil de entenderlas y conocer cómo funcionan”.
Deje que sus usuarios lo hagan
Para ayudar a discernir las aplicaciones que se beneficiarán más de la IA generativa en el próximo año, ponga la tecnología en manos de los departamentos de usuarios clave, ya sea Marketing, Atención al cliente, Ventas o Ingeniería, y colabore con algunas ideas. Brinde a las personas tiempo y las herramientas para comenzar a probarla, para aprender qué puede hacer y cuáles son sus limitaciones. Y espere que ambos lados de esa ecuación sigan cambiando.
Pida a los empleados que apliquen la IA generativa a su flujo de trabajo existente, asegurándose absolutamente de que nadie use datos propietarios o información de identificación personal sobre clientes o empleados. Cuando proporciona datos a muchas herramientas de IA generativa, estas retroalimentan los datos a sus modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) para aprender de ellos, y luego los datos quedan en el éter.
Realice un seguimiento de quién está haciendo qué para que los equipos puedan aprender unos de otros, y para que comprenda el panorama general de lo que está sucediendo en la empresa.
Ahora que Vielhaber de CRC es un cliente de pago de ChatGPT, planea implementar reuniones de almuerzo y aprendizaje en su empresa para ayudar a presentar la IA generativa a otros y permitirles "ver cuáles son las posibilidades”.
Comience a capacitar a sus empleados
Dependiendo de cuáles sean sus objetivos a largo plazo para la tecnología, es posible que deba planificar medios más formales para difundir el conocimiento. Jyoti de IDC es un gran admirador del enfoque de centro de excelencia, donde un grupo central puede capacitar a diferentes empleados, o incluso integrarse en varias unidades de negocio para ayudarlos a adoptar la IA generativa de manera más efectiva.
Es posible que se necesiten nuevos tipos de trabajos en el futuro, desde un director de IA hasta capacitadores de IA, auditores e ingenieros rápidos que entiendan cómo crear consultas adaptadas a cada herramienta de IA generativa para que obtenga los resultados que desea.
Contratar expertos en IA generativa no será fácil a medida que aumente la demanda. Deberá buscar reclutadores y bolsas de trabajo, asistir a conferencias centradas en IA y establecer relaciones con colegios y universidades locales. Puede decidir que lo mejor para su empresa es crear sus propios LLM, ajustar los que ya están disponibles de los proveedores y/o alojar LLM internamente para evitar problemas de seguridad. Todas esas opciones requerirán más expertos técnicos, así como infraestructura adicional, según el informe de BCG.
Geetanjli Dhanjal, directora senior de la consultora Yantra, está ampliando la práctica de IA de su empresa. Se está enfocando en capacitar a los empleados existentes, contratar recursos externos, y poner a los recién graduados universitarios en programas de "habilitación” que incluyen ciencia de datos, capacitación basada en la web y talleres. Está construyendo centros de excelencia tanto en la India como en California, y afirma que eso hace que sea "más fácil contratar talento local” en ambas regiones.
Y recuerde hablar con sus empleados acerca de cómo sus carreras pueden cambiar como resultado. Incluso ahora, la IA puede evocar temores sobre la desaparición de trabajos específicos. Una analogía que usa Chui de McKinsey es con las hojas de cálculo. "Todavía las usamos, pero ahora tenemos analistas que están modelando datos en lugar de calcular”, afirma McKinsey. Los programadores que usan IA generativa, por ejemplo, pueden concentrarse en mejorar la calidad del código y garantizar el cumplimiento de la seguridad.
Cuando la IA crea los primeros borradores, aún se necesitan humanos para verificar y refinar el contenido, así como buscar nuevos tipos de estrategias hacia el cliente. "Haga un seguimiento del sentimiento de los empleados”, aconseja el informe de BCG. "Cree un plan de fuerza de trabajo estratégico y adáptelo a medida que evolucione la tecnología”.
Es una calle de doble sentido, afirma Dhanjal. "Tenemos que apoyar a los empleados con capacitación, recursos y el ambiente adecuado para crecer”. Pero las personas también deben estar abiertas al cambio y al intercambio de habilidades en nuevas áreas.
Tenga cuidado allá afuera
Tan importante como participar, también es fundamental mantener cierta perspectiva sobre los riesgos de las herramientas actuales. La IA generativa es propensa a un fenómeno conocido como "alucinaciones”, donde, en ausencia de suficientes datos relevantes, la herramienta simplemente inventa información. A veces, esto puede producir resultados divertidos, pero no siempre es obvio -y es posible que sus abogados corporativos no lo encuentren tan divertido.
De hecho, la IA generativa "puede estar más equivocada que acertada”, afirma Alex Zhavoronkov, director ejecutivo de Insilico Medicine, una empresa farmacéutica y de IA que ha basado su modelo de negocio en la IA generativa. Pero a diferencia de la mayoría de las empresas, Insilico utiliza 42 motores diferentes para probar la precisión de cada modelo. En el mundo más amplio, "puede sacrificar la precisión por la agilidad” con algunas de las herramientas de IA generativa orientadas al consumidor de hoy en día, afirma Zhavoronkov.
En febrero, Insilico recibió la aprobación de Fase 1 de la Administración de Drogas y Alimentos de Estados Unidos para una molécula generada por IA que se utiliza como base de un medicamento para tratar una enfermedad pulmonar rara. La empresa completó esa primera fase en menos de 30 meses y gastó alrededor de tres millones de dólares, frente a los costos tradicionales de alrededor de 10 veces esa cantidad, afirma Zhavoronkov. Los beneficios económicos de usar IA generativa significan que la compañía puede enfocarse en otras enfermedades raras, también llamadas enfermedades "huérfanas”, en las que la mayoría de las compañías farmacéuticas se han mostrado renuentes a invertir, así como en las condiciones que padecen segmentos más amplios de la sociedad.
La empresa utiliza sus propias herramientas altamente tecnificadas, en manos de químicos y biofísicos y otros expertos. Pero curiosamente, "todavía somos cautelosos” sobre el uso de IA generativa para la generación de texto debido a problemas de inexactitud y propiedad intelectual, explica Zhavoronkov. "Quiero que Microsoft y Google introduzcan esto en sus suites de software antes de que empiece a depender de él de manera más amplia”, agrega.
Los proveedores e investigadores están trabajando en formas de identificar y prohibir el contenido con derechos de autor de los resultados de la IA, o al menos alertar a los usuarios sobre las fuentes de los resultados, pero es muy pronto. Y es por eso por lo que, al menos hasta que las herramientas mejoren, los humanos aún necesitan estar al tanto como auditores.
Active sus pautas
En este mundo, la IA ética es más importante que nunca, afirma Abhishek Gupta, fundador e investigador principal del Instituto de Ética de IA de Montreal. También es miembro de la Junta de Revisión de Ética de IA CSE de Microsoft y es un experto en IA ética para Boston Consulting Group.
"La IA responsable es un acelerador que le brinda la capacidad de experimentar de manera segura y con confianza”, explica. "Significa que no está constantemente mirando por encima del hombro”, y vale la pena dedicar tiempo a desarrollar controles sobre lo que los empleados pueden y no pueden hacer.
"Establezca algunos límites amplios”, sugiere, en función de los valores y objetivos corporativos. Luego, "captúrelos en políticas aplicables” que usted comunique al personal.
En el futuro, la creación de pautas para la IA estará en su agenda, afirma Vielhaber de CRC. De todos modos, la empresa está en proceso de reescribir sus políticas relacionadas con TI y seguridad, y la IA será parte de eso.
"Creo que hemos cruzado un umbral en IA que abrirá muchas cosas en los próximos años”, afirma Vielhaber, "y la gente encontrará formas realmente ingeniosas de usarla”.
Basado en el artículo de Johanna Ambrosio (Computerworld) y editado por CIO Perú
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