¿Por qué es tan importante la inteligencia artificial en las empresas según Freddy Vega?

Tendencias04-10-2024

Juan José Ruiz Valencia

Durante un congreso internacional de ingeniería y mantenimiento naval realizado en 2023, el cofundador y CEO de Platzi, Freddy Vega, comentó que “ya no vivimos en un mundo donde estudiar una vez una sola cosa y luego monetizarlo para toda la vida, sirva. Esto dejó de existir hace mucho tiempo y nosotros ahora vivimos en un mundo en constante aceleración científica y tecnológica en el que los individuos no pueden parar eso. Esto simplemente es una realidad”.

Esta reflexión del CEO de Platzi, es una clara radiografía del mundo de hoy, permeado por las nuevas tecnologías y donde la inteligencia artificial toma cada vez más protagonismo. De hecho, según un informe de Statista (2023), “se espera que el mercado mundial de la IA supere el billón de dólares en 2028. Eso supone un factor de crecimiento del 40 % cada año de 2023 a 2028”. 

Precisamente, el desarrollo de la inteligencia artificial avanza a unos pasos tan acelerados, que de acuerdo con un reporte de la publicación científica Our World in Data (OWID), en las dos últimas décadas la IA ya superó las capacidades humanas en seis aspectos: comprensión de lectura, reconocimiento de imágenes, entendimiento de lenguaje, reconocimiento de mano escrita, reconocimiento de voz y razonamiento predictivo.

Pero ¿qué es razonamiento predictivo? “El paper de 2024, Financial Statement Analysis with Large Language Models de la escuela de Negocios de Chicago muestra que, con un gran modelo de lenguaje, los LLM son mejores que los analistas financieros en su habilidad para predecir los cambios en los ingresos de una compañía, sin entrenamiento especial y sin machine learning carísimo”, sostiene Freddy Vega. En otras palabras, el razonamiento predictivo es un proceso cotidiano en el que la toma de decisiones se basa en eventos aleatorios ubicados en un contexto de variación causal subyacente (Makar y Rubin, 2018).

Esto es novedoso porque hasta hace solo 10 años, ninguna máquina podía proporcionar de manera confiable reconocimiento de lenguaje o imágenes a nivel humano. Sin embargo, los sistemas de IA se han vuelto mucho más capaces y ahora están superando a los humanos en estos dominios, al menos en algunas pruebas, concluye el reporte de OWID.

Según Freddy Vega, “la inteligencia artificial es la tecnología de más rápida democratización de la historia humana moderna; esto nunca había pasado a esta velocidad. La IA ha llegado a nosotros más rápido y ha penetrado más fuerte que el internet, las criptomonedas, los teléfonos móviles, la radio o televisión. Es una de las tecnologías que más rápido ha permeado nuestra vida”. 

Sin embargo, también es cierto que el uso que hacemos hoy de la inteligencia artificial todavía es un poco limitado porque no le sacamos todo el provecho. Actualmente estamos en una transición, pero en muy poco tiempo podremos hacer cosas que parecen de ficción, por ejemplo, hablarle al computador y que este genere resultados perfectos, tal como ocurre en Star Trek (Viaje a las estrellas).

5 ejemplos de cómo utilizar la inteligencia artificial en las empresas según Freddy Vega

1. Reconocimiento de imágenes

• Caso: “Al nuevo modelo de OpenAI (GPT4-O) le di una imagen de la biblioteca del expresidente Juan Manuel Santos y le pedí que me sacara un listado de todos los libros que identificara. Esto no era reconocimiento de caracteres porque la calidad de la imagen era terrible. De hecho, ni siquiera era una foto, sino un video”. 

• Uso: esta capacidad es ideal para sistemas de inventario en una tienda. En lugar de tener a una persona viendo los productos uno por uno, simplemente puedes tomar una fotografía a toda la bodega y pedirle a la IA que te haga un inventario de todo lo que hay.

2. Reconocimiento de caracteres

• Caso: “A Google Gemini le di una carta escrita por Simón Bolívar (casi imposible de entender) y le pedí que transcribiera el texto. Además de sacar todo el cuerpo, corrigió los huecos y manchas de la carta para explicar todo el texto completo”. 

• Uso: esta capacidad es ideal para las organizaciones que tienen que digitalizar masivas cantidades de datos escritos a mano. Esto cambia la necesidad de tener muchas personas revisando y digitalizando datos y aumenta la precisión, para, posteriormente meter en una base de datos.

3. Entendimiento de lenguaje

• Caso: “En internet me encontré los documentos del papa: el pasaporte y el documento de identidad. Le pedí a la IA que exportada los datos en un formato leíble por bases de datos y me lo entregó inmediatamente. Esto es diferente al reconocimiento óptico de caracteres. El modelo de reconocimiento óptico existe hace mucho tiempo y lo que me hubiera entregado era un montón de texto. No me hubiera entendido qué es una variable y un valor. Este modelo me lo estructuró de esa manera”. 

• Uso: esta capacidad es ideal para lenguajes de programación o para estructurar bases de datos, entre otros usos, de una manera rápida, sin costo y efectiva.

4. Comprensión de lectura

• Caso: “Le entregué unos resultados de una prueba de laboratorio a la IA y le pedí que me generara una gráfica comparando los resultados de los exámenes con los rangos normales y que eligiera en una frase corta y concreta, el estado del paciente de acuerdo con los exámenes”.

• Uso: esta capacidad es útil para generación de informes y reportes fáciles de entender, con apoyos gráficos, conclusiones concretas y basadas en resultados. 

5. Generación de respuestas

• Caso: “Tomé los últimos 1000 tuits de Avianca y le dije a la IA que me los analizara, pusiera en una tabla los problemas más grandes de la aerolínea de acuerdo con los comentarios de la gente, me diera un resumen claro del problema y de acuerdo con cómo habla la marca, me creara respuestas sugeridas en orden de prioridad”.

• Uso: esta capacidad es muy útil para dar respuesta a todos los comentarios de los clientes de una empresa, cuidando el tono de la marca y entendiendo los problemas más recurrentes de las personas. 

Es normal que haya incertidumbre y temor frente al cambio, sin embargo, en la medida en que esta tecnología avance, será más difícil detener su impacto y, en consecuencia, reaccionar si no estamos preparados.

De acuerdo con Freddy Vega, “el próximo año, la IA tendrá suficiente poder de cómputo y podrá reaccionar en audio y en video en tiempo real y ya no vamos a tener que escribir. De hecho, va a ser extraño escribirles a los sistemas de IA y todo lo vamos a hacer basado en voz. Para el próximo año, las inflexiones de voz de la IA van a sentirse tan humanas, que probablemente eliminará el empleo de doblaje de voz y el trabajo de grabación de audiolibros. Para el próximo año, la creación de video va a ser tan buena que va a dejar de ser admisible en una corte legal la evidencia de video digital”.

Los usos y las capacidades de la inteligencia artificial crecerán tanto que de acuerdo con el experto no será posible identificar cuándo un texto fue generado con inteligencia artificial. Cada vez será más difícil detectar qué se hizo con uno modelo de estos y eso obligará a crear legislaciones para controlar un poco el tema.

Por lo anterior, la respuesta de los líderes de las compañías no puede ser el miedo, sino la educación y la implementación. La IA es la herramienta final, la herramienta definitiva. La buena noticia es que entenderla y que tu equipo la utilice está en tus manos.

Y tú como líder, ¿ya estás preparado?

Fuentes:

• Our World in Data: Artificial Intelligence 
• SSRN Chicago Booth: Financial Statement Analysis with Large Language Models
• Semrush Blog: 78 Estadísticas y Tendencias de la Inteligencia Artificial para 2024
• Techopedia: Más de 150 Estadísticas de Inteligencia Artificial en 2024
• Canal de YouTube CIMNAV: Entrevista Fredy Vega - Platzi Navegando el Futuro, Inteligencia Artificial en el Trabajo Diario
• Canal de YouTube Platzi: Qué detiene a las empresas de aprovechar la inteligencia artificial
• FreddyVega.com: ¿Quién es John Freddy Vega?

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