Oportunidades y riesgos de la IA generativa para las empresas

La Inteligencia Artificial parecía un tema relegado a la ciencia ficción hasta que irrumpió con fuerza en nuestras vidas hace unos años. Primero con su capacidad de crear imágenes (Dall-E, Midjourney, Stable Diffusion) y después de texto (Chat GPT de Open AI, Gemini de Google, Copilot de Microsoft), descubrimos que la IA generativa (IAG) no trata de otorgar conciencia a los robots, sino de que puedan crear elementos de la nada, tras haber sido entrenada con el contenido infinito disponible en Internet, gracias a los algoritmos y las redes neuronales.

Estos sofisticados modelos de lenguaje se dedican a reutilizar material creado previamente para darle nueva forma y ayudar a las personas usuarias en las labores creativas. Muchos programas y aplicaciones ya incluyen ciertas opciones de IA generativa a través de música, vídeo, edición de imágenes, filtros… Esta herramienta está transformando la forma en que las empresas operan y se adaptan al mercado. Con la capacidad de automatizar procesos, generar contenido personalizado y mejorar la atención al cliente, la IA generativa está permitiendo que las empresas compitan a un nivel más alto, optimizando sus recursos y ofreciendo soluciones más eficientes.

Beneficios

A continuación, te mostramos algunos de los principales beneficios que la adopción de la IA generativa puede traer a tu empresa:

• Automatización de tareas repetitivas: la IA generativa puede automatizar tareas creativas, administrativas y operativas, liberando tiempo para que las personas empleadas se enfoquen en actividades de mayor valor agregado.
• Reducción de costes: como consecuencia de la automatización de tareas, se puede lograr reducir significativamente los costes laborales y de producción. Esto es especialmente beneficioso para empresas con recursos más limitados, ya que pueden obtener un nivel de productividad similar al de grandes empresas sin incurrir en grandes gastos de personal o infraestructura.
• Creación de contenido personalizado: esta herramienta cada vez resulta más eficiente a la hora de generar contenido de marketing, como publicaciones en redes sociales, descripciones de productos o redactar correos electrónicos personalizados.
• Mejora de la atención al cliente: los chatbots y asistentes virtuales basados en IA generativa pueden proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas que puedan llegar a través de la página web de la empresa, mejorando así la experiencia de la persona usuaria.
• Análisis de datos y toma de decisiones: como ya sabemos, la IA generativa puede analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias, lo que permite a las empresas tomar decisiones más informadas.
• Desarrollo de productos y servicios innovadores: también se puede acelerar el proceso de desarrollo de nuevos productos y servicios al ayudarnos a generar ideas y prototipos con mayor rapidez.

Riesgos 

Como cualquier tecnología emergente, la implantación de la IA generativa requiere una planificación cuidadosa y un análisis detallado. Para que las empresas puedan aprovechar al máximo su potencial, es fundamental tener en cuenta varios aspectos clave a lo largo del proceso de adopción.

Estos son algunos de los riesgos que las empresas deben tener en cuenta:

• Inversión inicial: la adopción de la IA generativa requiere una inversión inicial considerable en hardware, software y formación especializada. Estas inversiones pueden suponer un reto, especialmente para las pymes.
• Calidad de los datos: la precisión y fiabilidad de los resultados generados por este tipo de tecnologías dependen directamente de la calidad de los datos que se hayan utilizado para entrenar los modelos. Datos incompletos o erróneos pueden afectar negativamente a su efectividad.
• Sesgos en los datos: los modelos de IA generativa pueden perpetuar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que puede llevar a resultados discriminatorios. Es fundamental abordar estos sesgos para garantizar que la IA sea equitativa y justa.
• Seguridad de los datos: la protección de datos sensibles, tanto de empleados como de proveedores, es una prioridad al implementar la IA generativa. Las empresas deben invertir en soluciones robustas de ciberseguridad para prevenir posibles vulnerabilidades y proteger la información valiosa.
• Falta de experiencia: muchas empresas, especialmente las pymes, pueden carecer de la experiencia interna necesaria para gestionar soluciones de IA generativa de manera efectiva. Por ello, es crucial formar al personal o contratar a profesionales especializados en este ámbito.
• Ética y propiedad intelectual: la generación de contenido basado en IA plantea cuestiones éticas y legales, en particular sobre la propiedad intelectual, o lo que es lo mismo: ¿quién tiene la propiedad de una obra generada por IA? Además, puede haber riesgos de violaciones de derechos de autor si la IA genera contenido que se parece demasiado a trabajos ya existentes.
• Dependencia tecnológica: el uso de la IA generativa puede hacer que las empresas dependan excesivamente de estas tecnologías o de proveedores externos. Esta dependencia podría generar vulnerabilidades, especialmente en caso de fallos técnicos o cambios en las condiciones de servicio o precios de los proveedores de software.

Casos de éxito

Por todo ello, muchas empresas de distintos sectores están usando ya esta teconología en operaciones diarias para mejorar sus procesos y aumentar su rentabilidad. Aquí van algunos ejemplos.

• Tesla: la aplica en las funciones de conducción autónoma de sus vehículos mediante sistemas de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático.
• Coca-Cola: analiza datos de redes sociales para predecir las tendencias de consumo, y así ajustar su estrategia de marketing y lanzar nuevos productos.
• Spotify: optimiza sus servicios y la experiencia de usuario.
• Amazon: hace recomendaciones personalizadas a su clientela y predice la demanda de productos, para planificar y optimizar su inventario.
• Deloitte: analiza grandes cantidades de datos financieros y hace predicciones precisas sobre el rendimiento de las empresas, con el objetivo de mejorar su asesoramiento a su clientela.
• Procter & Gamble: analiza datos de ventas y hace predicciones sobre la demanda de sus productos, lo que le permite planificar y optimizar su producción y distribución.
• Starbucks: ofrece sugerencias personalizadas a las y los usuarios basándose en sus compras anteriores. También analiza datos meteorológicos para sugerir productos acordes a las condiciones climáticas.
• American Express: analiza millones de transacciones en tiempo real para detectar posibles fraudes. Su sistema aprende constantemente de las nuevas tácticas de estafa con el objetivo de proteger a sus clientes y a la empresa de posibles pérdidas económicas.

En definitiva, la inteligencia artificial ofrece un abanico de posibilidades tanto para labores creativas como para otras más tediosas y rutinarias. Eso puede facilitar el trabajo en ciertas empresas, ahorrar tiempo y dinero. El problema es que hay que conocer el origen de los datos para que la labor resulte fiable y evitar sesgos. Las versiones de pago de estas herramientas son más potentes y fiables, pero las gratuitas también son muy útiles si se usan adecuadamente.