[20/09/2023] ChatGPT, Claude, Bard y otros chatbots de IA generativa de uso público basados en grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) son bastante agradables, pero son de uso general y no están bien integrados en los flujos de trabajo de las empresas. Los empleados tienen que recurrir a una aplicación independiente, o las empresas tienen que dedicar tiempo y esfuerzo a añadir la funcionalidad a sus aplicaciones mediante interfaces de programación de aplicaciones. Además, para utilizar bien ChatGPT y otros chatbots genAI, los empleados tienen que aprender ingeniería prompt.
La IA generativa integrada, en comparación, promete poner la nueva funcionalidad de la IA justo donde los empleados más la necesitan -en sus aplicaciones existentes de procesamiento de textos, hojas de cálculo, clientes de correo electrónico y otro software de productividad empresarial- sin ningún trabajo por parte de sus empleadores. Si se hace bien, la nueva funcionalidad de IA debería ser fluida e intuitiva para los usuarios, permitiéndoles obtener todos los beneficios sin la pronunciada curva de aprendizaje de genAI.
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Según una encuesta reciente realizada a responsables de la toma de decisiones tecnológicas en Norteamérica y el Reino Unido, Forrester predice que, para el 2025, casi todas las empresas utilizarán IA generativa para el apoyo a las comunicaciones, incluidas la redacción y la edición. De hecho, el 70% de los encuestados afirmaron que ya utilizaban la IA generativa para la mayor parte o la totalidad de sus tareas de redacción o edición.
Pero según Forrester, las herramientas de IA generativa independientes -como ChatGPT- no pueden dar soporte a la colaboración interfuncional y no funcionan donde trabajan los empleados. "Esto significa que, para muchos casos de uso, genAI será más beneficiosa como funcionalidad integrada que como aplicación independiente", afirma la empresa en el informe de la encuesta.
Manish Goyal, responsable global de IA y analítica de IBM Consulting, está de acuerdo. "Puede tener la mejor IA, pero si no está en el flujo de trabajo donde la gente la utiliza, no va a conseguir que se adopte", afirma.
El mayor revuelo en torno a la genAI integrada se ha producido en torno a Microsoft 365 Copilot, un asistente de IA generativa que se está incorporando a las aplicaciones de la suite de productividad Microsoft 365. Aunque algunas funciones de genAI se han desplegado en Teams y otras aplicaciones de Microsoft 365, Copilot en sí aún no está disponible de forma generalizada, ya que sólo 600 empresas pueden acceder a él de forma anticipada con fines de prueba.
David McCurdy, arquitecto jefe de empresa y director de tecnología del integrador de soluciones Insight, espera con impaciencia el lanzamiento general de Microsoft 365 Copilot. "Para quienes han visto las demostraciones, la integración de la IA generativa va a cambiar por completo la forma de hacer el trabajo administrativo", comenta.
Mientras tanto, algunas empresas están añadiendo IA generativa a sus propias aplicaciones, a través de llamadas API a OpenAI o LLM de ejecución local, como Llama 2. Insight, por ejemplo, integró IA generativa en Microsoft Excel a través de API. "Pero no queremos hacer demasiado desarrollo, porque Office 365 lo va a tener", señala McCurdy.
Incluso las empresas que no dispongan del tiempo o el personal necesarios para crear sus propias incorporaciones de IA pueden empezar a utilizar la IA generativa en sus herramientas de productividad hoy mismo, porque muchos proveedores ya han añadido varias funciones de genAI a sus aplicaciones. Por ejemplo, varias plataformas de reuniones en línea, como Zoom y Microsoft Teams, ofrecen ahora funciones integradas o añadidas de resumen con IA.
"Ha cambiado por completo la forma de resumir las reuniones", señala McCurdy. "Podemos decir con certeza que las funciones de resumen son insuperables. Hay muchas cosas que no van de maravilla, pero para resumir y crear listas, es la hostia".
He aquí un vistazo a cómo algunas empresas están utilizando la IA generativa en sus flujos de trabajo, dónde funciona bien y las estrategias para adoptar genAI de forma segura.
Stream Financial: GenAI en correos electrónicos, documentos de texto, código
"Utilizamos un cliente de correo electrónico llamado Spark, que incorpora IA generativa para resumir correos electrónicos -porque la gente puede ser muy prolija- y para redactarlos", explica Jowanza Joseph, jefe de ingeniería de Stream Financial Technology, una empresa de tecnología financiera con sede en Salt Lake City.
"Para mí, y para la mayoría del equipo directivo, la visión es positiva", sostiene. "Lo único negativo que vemos es que puede ser una fachada para la falta de comprensión de alguien. A veces lees algo y no tiene sentido y se nota que lo ha escrito la IA".
Otra herramienta de IA generativa que utiliza su empresa es Grammarly, que funciona dentro de Microsoft Word, Google Docs y muchas otras aplicaciones. En un principio, Grammarly era sólo un corrector gramatical, pero hace poco añadió la creación, reformulación y resumen de textos con IA.
"Tenemos una suscripción corporativa a Grammarly", explica Joseph. "Funciona dentro de Google Docs y podemos pedirle que escriba párrafos o resuma. Es bueno para rellenar y resumir, pero si quiere profundizar en un tema técnico, no puede hacerlo".
El problema de la IA de Grammarly, según Joseph, es que cada interacción es independiente. No se puede tener el tipo de interacción que se puede tener con ChatGPT o Claude para afinar el resultado. "No tenemos una buena forma de indicarle lo que tiene que hacer".
La empresa tiene cuidado de no utilizar IA públicas para datos confidenciales o información de clientes, indica Joseph.
A largo plazo, añade, es optimista sobre el uso de IA generativa para generar contenido, como texto de marketing. "Tal vez escribir textos diferentes para realizar pruebas A/B. O crear diferentes iteraciones del mismo texto".
Pero el mayor impacto que Joseph ve que genAI está haciendo es con la generación de código. "Estamos pagando 19 dólares al mes por persona por GitHub Copilot", comenta, "y fácilmente pagaríamos cinco veces más". La herramienta ha ahorrado a la empresa innumerables horas y tiene una buena profundidad de conocimiento, señala.
"Ahí es realmente donde la IA generativa ha demostrado su valor", sostiene Joseph. "Todo lo demás está aún por determinar. Todavía queda mucho trabajo por hacer".
NFP: GenAI para textos de marketing y resúmenes de reuniones
El corredor de seguros NFP lleva dos años utilizando IA para escribir textos. Mucho antes de que ChatGPT saliera a la luz pública, la compañía estaba usando Jasper AI para crear copias de marketing, comenta Kyle Healy, SVP de habilitación de ventas de la compañía.
Lanzada en febrero del 2021 y basada inicialmente en los grandes modelos lingüísticos GPT 3.5 de OpenAI, Jasper afirma contar con más de 100 mil empresas como clientes, entre ellas Pfizer, Sports Illustrated, HubSpot y SentinelOne.
En la actualidad, Jasper AI utiliza GPT 4, el mismo conjunto de modelos que impulsa la versión más avanzada de ChatGPT. Sin embargo, añade funciones empresariales como el ajuste fino y modelos adicionales diseñados para crear contenidos comerciales o de marketing adaptados a casos de uso específicos. Además, puede entrenarse con la voz de la propia marca de la empresa y utilizarse mediante extensiones y API dentro de los flujos de trabajo de la empresa.
"Algunas de nuestras preocupaciones eran sobre la seguridad, y Jasper es un sistema cerrado", señala Healy. "Algunas de nuestras personas de marketing todavía lo utilizan para algunas de nuestras redacciones".
Pero recientemente, la compañía ha pasado en su mayoría de Jasper a las herramientas de IA generativa integradas en Salesloft, su plataforma de compromiso de ventas. Esta primavera, Salesloft añadió capacidades de IA generativa que permiten la creación rápida de correos electrónicos.
"También hemos empezado a utilizar la IA generativa en el coaching y en la orientación direccional en algunos de nuestros sistemas CRM", explica Healy. "Y ahora estamos utilizando GPT en más de nuestros programas, ya que comienza a conectarse en todo", anota. "Está totalmente integrado en el ecosistema de Microsoft".
El propio Healy es un gran usuario de genAI. "Escribí todo mi plan de negocio 2023 con IA", señala. "Intentábamos convencer a algunas personas internamente de lo eficaz que podía ser, y alguien superior a mí dijo que aún no estaba ahí". Así que -al principio como una parodia- le pedí que escribiera mi plan de negocio y lo entregué. No recibí más que buenas críticas y me dije: "¡Te pillé! Lo ha escrito un robot".
"También tuvimos un miembro senior de nuestro equipo de ventas que trabajaba en capital riesgo y empezó a utilizarlo para escribir sus clientes potenciales y construir contratos. A principios de año, mucha gente empezó a utilizarlo: directivos, comerciales, de todo. Decían: 'Tenemos que ponernos a ello. Tenemos que hacerlo. Tenemos que hacerlo. Tenemos que hacerlo'".
Otra forma en que la empresa utiliza la IA generativa es en Microsoft Teams, donde genera automáticamente notas de reuniones.
"Lo que es importante que todos entiendan es que está amplificando y aumentando lo que ya estamos haciendo, no reemplazándolo", sostiene Healy. "Nos permite hacer más con el mismo número de personas".
El siguiente paso, dice, es utilizar las capacidades de IA generativa de Salesforce para convertir los datos sin procesar en comentarios. "Es algo en lo que estamos trabajando ahora", añade Healy. "Permitirá a los ejecutivos asimilar la información de una forma que les resulte natural. No soy una persona de números. Me quedo atascado en los números todo el tiempo".
A la hora de decidir si utilizar una herramienta de IA generativa, la precisión de sus datos de entrenamiento es importante, al igual que la privacidad, la seguridad y la facilidad de uso.
"Con los textos de ventas y marketing, no tratamos con nada privado", afirma Healy. "Pero hacemos muchas adquisiciones. ¿Pueden nuestros equipos jurídicos utilizar la IA para crear contratos más rápidamente o encontrar matices y detalles? Tendríamos que explorar la privacidad y la seguridad y los modelos de código cerrado".
Por ahora, señala, está trabajando en conseguir que los vendedores se pongan en marcha con las nuevas herramientas de IA. "Se trata de la sencillez y la facilidad de uso. "¿Se siente natural, o es algo que tienen que ir a aprender?".
ChatGPT, por ejemplo, no era fácil de usar, dice Healy. "Casi había que hacer cursos sobre cómo hablar con él. Era casi como programar, hasta cierto punto. Y no somos una empresa tecnológica: vendemos seguros".
La IA generativa integrada en las herramientas que ya utilizan los empleados puede superar esos obstáculos de usabilidad.
"Salesloft, por ejemplo, es iterativo y orgánico", afirma Healy. "La IA generativa es una extensión natural de la herramienta. No tenemos que ir a aprender algo nuevo, lo cual es importante para nosotros. Podemos dársela a un veterano de los seguros con 35 años de experiencia y que la utilice. O podemos dársela a un joven de 25 años que es súper nativo en todo el tema".
Thomson Reuters: GenAI para redactar comunicados y responder a las preguntas de los empleados
Thomson Reuters ha estado utilizando IA en sus productos y lugar de trabajo durante décadas, comenta Mary Alice Vuicic, directora de personal de la organización de noticias. "Está integrada en gran parte de lo que ya tenemos", afirma. "Se trata de aumentar, de liberar a los humanos para que hagan un trabajo de mayor valor".
La IA no sustituye a las personas, señala. "Sustituye tareas".
Ahora que la IA generativa está ampliamente disponible, la empresa ha sido proactiva a la hora de ponerse en contacto con sus proveedores para conocer sus hojas de ruta para la tecnología. Ya se ha anunciado mucho, anota Vuicic. Salesforce y Workday, por ejemplo, tienen estrategias de IA generativa. "Y está [Microsoft] Copilot, y una miríada de otras herramientas", añade.
Muchas herramientas de IA generativa ya se están utilizando en Thomson Reuters. Por ejemplo, los equipos de comunicación utilizan la IA para redactar los primeros borradores.
"De hecho, estamos viendo esa oportunidad en todos los ámbitos, para los primeros borradores de los productos de trabajo", anota. "Pero no podemos confiar en su precisión, y eso forma parte de nuestra formación. Así que los primeros borradores son editados por humanos, de modo que aplicamos la experiencia humana para ofrecer un producto de mayor calidad".
En recursos humanos, se está experimentando con IA generativa para responder a las preguntas de los empleados. "Estamos muy satisfechos con los primeros resultados", afirma Vuicic. "La precisión ha sido del 95% hasta ahora, y libera tiempo para que las personas que habían estado respondiendo a esas preguntas se dediquen al trabajo de valor añadido".
Un enfoque triple para la adopción de genAI
Para adelantarse a las posibilidades, Thomson Reuters ha puesto en marcha una iniciativa en toda la empresa para acelerar la adopción de la IA, comenta Vuicic.
El primer paso es desarrollar normas y ética de la IA, algo en lo que la empresa lleva años trabajando. "Llevamos más de tres décadas utilizando IA", afirma Vuicic. "Incluso antes de la IA generativa, estábamos trabajando para convertirnos en líderes en esto".
El siguiente paso, dice, es la educación de la mano de obra. "Esto es absolutamente esencial".
En abril, la empresa celebró una jornada mundial de aprendizaje para todos los empleados dedicada a la IA. Casi siete mil participantes -de una plantilla total de 27 mil- asistieron al evento en directo. "Y miles más están aprovechando la formación de forma asíncrona", añade.
Según Vuicic, la gran mayoría de los asistentes afirmaron que ya podían aplicar la IA generativa a su trabajo.
"Esta es la innovación más importante que se producirá en las carreras de la mayoría de nuestra gente", afirma. "Y tenemos que estar a la vanguardia de esto. Como empresa, tenemos la responsabilidad de contribuir a la educación, la formación, el desarrollo, el perfeccionamiento y el reciclaje. Pero cada individuo tiene la responsabilidad de apoyarse y evolucionar".
La tercera pata de la estrategia de IA de la empresa es proporcionar un lugar seguro para experimentar con todas las herramientas. Además de la IA generativa integrada en el software de productividad, Thomson Reuters trabaja con una serie de grandes modelos lingüísticos, como OpenAI, Anthropic, Google y modelos de código abierto como Llama 2, explica.
"Está cambiando muy deprisa", afirma. "Queremos asegurarnos de que estamos aprovechando la mejor tecnología para los casos de uso de nuestros clientes".
Por último, la empresa está trabajando para reforzar la cultura del aprendizaje y la experimentación. "Las organizaciones que aprendan más rápido y experimenten ganarán en esto", anota Vuicic.
Considerar los riesgos y elegir sabiamente
Algunos proveedores de tecnología empresarial están ofreciendo no sólo funciones de IA generativa, sino también flexibilidad a sus clientes en cuanto a cómo se entrenan los modelos o qué modelos específicos se utilizan.
"IBM utiliza Salesforce", explica Goyal, de IBM Consulting. "Nuestro administrador de Salesforce puede elegir los modelos adecuados y configurarlos para que los usuarios finales como yo podamos verlos". Salesforce ofrece una selección de IA integrada, añade.
Los consultores de IBM están trabajando ahora con las empresas, comenta, ayudándoles a pensar en lo que va a ser posible con Microsoft 365 y más allá, y también sobre las implicaciones legales y de seguridad de la IA generativa.
"Nuestra postura en IBM con Watsonx es muy clara", señala. "Sus datos son Sus datos. Nunca utilizamos datos de clientes para entrenar nuestros modelos. Trabajo con Azure, AWS y Google y cada uno de ellos, cuando se trata de IA generativa, ha sido muy claro al respecto. Y en nuestras llamadas a socios y con nuestros clientes, es lo mismo: nada de lo que suba o contra lo que use el servicio se utiliza para entrenar el modelo. Ninguna empresa lo utilizaría de otro modo".
Un ejemplo de proveedor empresarial que ha incumplido este principio es Zoom, que en un principio dijo que utilizaría transcripciones de reuniones para entrenar su IA, pero rápidamente se echó atrás tras las protestas del público.
Pero cuando se trata de los datos de entrenamiento inicial, los proveedores son menos transparentes sobre su procedencia, admite Goyal. "Con Watsonx, proporcionamos un linaje de datos completo para los datos de entrenamiento", señala. "Pero eso no puede decirse de todos los proveedores. Ha habido mucha cautela".
Y varios proveedores de IA están siendo demandados por artistas y escritores preocupados porque sus productos protegidos por derechos de autor se utilizaron sin permiso para entrenar las IA.
"La IA siempre ha tenido riesgos", afirma Goyal. Con los modelos lingüísticos de gran tamaño, algunos de estos riesgos son antiguos y ahora se amplifican, y otros son nuevos. Las empresas necesitan barandillas cuando trabajan con IA generativa, anota.
Pero, al final, es importante que las empresas estudien cómo pueden utilizar estas nuevas capacidades. "Los que lo descubran antes serán los ganadores", afirma. "La exageración está justificada".
Basado en el artículo de Maria Korolov (Computerworld) y editado por CIO Perú