Guía IAG: Pasos para empezar a aplicarla en tu empresa

IA Generativa: Claves y Aplicaciones Empresariales

Una vez aprendidos los conceptos clave en torno a la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), ahora toca profundizar específicamente en el concepto de la IAG.

En este artículo te explicamos cómo la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) se ha establecido como un componente crucial en las empresas que buscan liderar en sus respectivos sectores.

En esta guía paso a paso hablaremos de:

• Impacto económico en España
• Modelos de IAG disponibles
• Ventajas y desventajas de la IAG
• Aplicación de la IAG en la empresa
• Herramientas de IAG

¿Qué es la Inteligencia Artificial generativa?

La IAG es una rama de la IA, un subcampo del aprendizaje profundo (Deep Learning) que utiliza redes neuronales para generar nuevos datos que imitan a los ya existentes, marcando un impacto significativo en una amplia gama de industrias. Dicha subcategoría se centra en la creación de nuevos datos y contenidos, desde texto hasta imágenes y sonidos, a través de modelos de aprendizaje automático. Esta capacidad de generación de datos abre un abanico de posibilidades para el diseño de productos, la creación de contenido y la personalización de servicios, entre otros.

Existen dos tipos de modelos:

• Modelos discriminativos: Se utilizan para clasificar o predecir y están entrenados en conjuntos de datos etiquetados, aprendiendo la relación entre las características de los puntos de datos y sus etiquetas.
• Modelos generativos: Generan nuevos datos similares a los datos en los que fueron entrenados, entendiendo la distribución de los datos y siendo capaces de predecir el siguiente elemento en una secuencia.

¿Cuál es el impacto económico de la IA y la IAG?

El alcance económico de la Inteligencia Artificial (IA) a nivel empresarial y en la economía en su conjunto es considerable. Ya que, al automatizar tareas rutinarias, la IA puede mejorar el rendimiento y la productividad de una empresa, proporcionar recomendaciones personalizadas o mejorar la experiencia del cliente, ayudando a las empresas a aumentar sus beneficios.

En el caso de la IAG, se presenta con el potencial de tener un impacto económico significativo, tal y como indica este informe de McKinsey donde sugiere que la IAG podría aportar hasta 4,4 billones de dólares a la economía global. Aunque no se especifica cuánto de esto corresponde a España, es razonable suponer que el impacto en nuestro país podría conducir a grandes mejoras en la eficiencia y la productividad.

¿Cuál ha sido la evolución de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en los últimos años?

Desde sus primeras etapas, los modelos de Inteligencia Artificial (IA) han progresado de forma rápida. Empresas líderes del sector tecnológico como IBM, Microsoft, Google o AWS están en primera línea de esta revolución. Han desarrollado soluciones de IA que tienen la capacidad de comprender las necesidades de los clientes, recomendar el producto más adecuado a la persona u optimizar los procesos de negocio, entre otras soluciones.

Modelo, aplicación y solución

Antes de abordar el tema en profundidad, es fundamental comprender la diferencia entre modelos, aplicaciones y soluciones cuando hablamos de IAG:

• Modelo: son los algoritmos de aprendizaje automático que han sido entrenados para realizar tareas específicas y se convierten en la base sobre la cual se construyen las aplicaciones y las soluciones. Están experimentando una rápida evolución y ofreciendo una amplia gama de aplicaciones en el ámbito empresarial.

Los diferentes tipos de modelos de IA generativa son:

• Modelos generativos de lenguaje, que se utilizan para generar texto, traducción de idiomas y entender el lenguaje natural.
• Modelos generativos de imágenes, para generar nuevas imágenes con características similares a los patrones de otras imágenes que han aprendido.
• Modelos de generación de texto a texto, que se pueden utilizar para tareas como respuesta a preguntas. resúmenes o análisis de sentimiento.
• Modelos de generación de texto a imágen o vídeo, capaces de traducir descripciones en texto a representaciones visuales, y viceversa.

Y los más conocidos para ello son:

• DALL-E: presentado en 2021 por OpenAI, este modelo generativo de píxeles basado en transformadores ha demostrado su habilidad para crear imágenes de alta calidad a partir de descripciones en lenguaje natural. Su potencial es significativo en áreas como el diseño de productos y la creación de contenido. Actualmente la versión disponible de este modelo es la 3 (DALL-E3)
• Claude 2: Este modelo de IAG desarrollado por Anthropic, una empresa de investigación en inteligencia artificial, combina aprendizaje supervisado y no supervisado para generar datos sintéticos. Claude 2 ha probado su eficacia en diversas tareas, incluyendo la generación de texto, la traducción automática y la generación de imágenes.
• LLAMA 2: Otro modelo de IAG, en este caso publicado por Meta (Facebook), emplea una combinación de aprendizaje supervisado y no supervisado, como en el caso anterior. LLAMA 2 es especialmente efectivo en la generación de texto y se utiliza en una variedad de aplicaciones, desde la generación de contenido hasta la mejora de la interacción del usuario.
• ChatGPT: Desarrollado por OpenAI, este modelo de IAG es capaz de generar respuestas de texto a preguntas o indicaciones dadas en lenguaje natural. ChatGPT se utiliza en una variedad de aplicaciones, desde chatbots hasta asistentes virtuales y herramientas de generación de contenido, entre otras. En el OpenAI DevDay del pasado 6 de noviembre se presentaron los nuevos modelos GPT-4 Turbo con contexto 128K y GPT-4 Turbo con Vision.
• Bing AI: Desarrollado por Microsoft, este modelo de IAG se utiliza en su motor de búsqueda Bing. Es capaz de generar respuestas a preguntas de los usuarios, mejorando la experiencia del usuario y la eficiencia del motor de búsqueda.
• Google Bard: Desarrollado por Google, este modelo de IAG es capaz de generar texto coherente y de alta calidad. Se utiliza en una variedad de aplicaciones, desde la generación de contenido hasta la mejora de la interacción del usuario.

En esta infografía puedes ver la evolución de los modelos de lenguaje:

• Aplicación: son implementaciones específicas de modelos de IAG que resuelven problemas concretos. Por ejemplo, un chatbot de atención al cliente podría estar alimentado por el modelo GPT.
• Solución: son conjuntos de aplicaciones y/o modelos que resuelven un problema empresarial más grande o una serie de problemas. Por ejemplo, una plataforma de marketing digital podría utilizar la aplicación de GPT para generar contenido en formato texto o imágen.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la IAG?

La IAG tiene una gran cantidad de ventajas. Te dejamos una lista de las más destacadas:

• Generación de datos sintéticos: La IAG puede crear datos que imitan a los datos reales, lo que permite a las empresas realizar pruebas y optimizaciones sin comprometer la privacidad del cliente.
• Fomentar la innovación: La IAG nos puede ayudar a ser más creativos en múltiples ámbitos, desde el diseño de productos hasta la creación de contenido y la personalización de servicios.
• Eficiencia operativa: La IAG puede automatizar tareas repetitivas y procesos de negocio, lo que resulta en una mayor eficiencia y reducción de costes, aumentando la productividad.
• Personalización avanzada: La IAG permite una personalización más profunda y precisa de productos y servicios, mejorando la experiencia del usuario y el cliente.
• Escalabilidad: Los modelos de IAG pueden adaptarse fácilmente a diferentes tamaños y tipos de datos, lo que los hace altamente escalables.
• Flexibilidad y adaptabilidad: A diferencia de la IA específica, la IAG puede adaptarse a una variedad de tareas y aplicaciones.
• Mejora del Retorno de Inversión (ROI): La implementación de IAG puede llevar a un retorno de inversión significativo al optimizar diversas áreas del negocio.
• Desarrollo rápido de prototipos: La IAG puede acelerar el proceso de desarrollo de nuevos productos o servicios al generar prototipos rápidos para luego realizar pruebas.
• Competitividad: Las empresas que adoptan la IAG tienen una ventaja competitiva en el mercado al estar a la vanguardia de la tecnología.

En cuanto a las desventajas, podemos enumerar las siguientes:

• Coste: La implementación y mantenimiento de soluciones de IAG pueden suponer un coste alto, especialmente para pequeñas y medianas empresas. No obstante, esto está cambiando ya que gracias al cloud, ahora ya no hacen falta especialistas en datos sino que este tipo de proyectos pueden ser llevados a cabo por personas ingenieras.
• Complejidad técnica: La IAG requiere un alto nivel de experiencia en ciencia de datos y aprendizaje automático, lo que puede ser un obstáculo para algunas organizaciones. Por este motivo, es recomendable disponer de una persona experta o un buen partner en este campo que facilite esta tarea.
• Dependencia de datos: La efectividad de la IAG está fuertemente vinculada a la cantidad y calidad de datos disponibles. Por ello es necesario tener una correcta arquitectura de datos que permita su utilidad.
• Riesgos éticos: La generación de datos sintéticos y contenido generado por IA puede plantear problemas éticos, como la creación de información falsa, engañosa o sesgada.
• Problemas de privacidad: Aunque la IAG puede generar datos sintéticos, todavía existen preocupaciones sobre cómo se recopilan y utilizan los datos, es decir, la fuente original. Para solventarlo, es crucial respetar la RGPD, verificando la procedencia de los datos, asegurando que su tratamiento cumpla con principios de transparencia, licitud y minimización, y realizando evaluaciones de impacto en la protección de éstos.
• Consumo de recursos: Los modelos de IAG suelen requerir una gran cantidad de recursos de cómputo, lo que también puede ser una desventaja en términos de eficiencia energética.
• Inmadurez tecnológica: La IAG todavía es una tecnología reciente que cuenta con ciertas limitaciones e implicaciones que aún se están descubriendo, no obstante su evolución avanza de forma vertiginosa.

¿Cómo incorporar la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en tu empresa?

Introducir la IAG en tu empresa es una oportunidad significativa a nivel estratégico. Para abordar el desafío que supone, te dejamos a continuación una pequeña guía con los pasos a seguir:

1. Identificar tus objetivos: El primer paso es definir los objetivos y metas de tu empresa y tener claro cómo la IA puede ayudarte en tu negocio para cumplirlos. Así, podrás elegir la solución de IA que mejor se adapte a tus necesidades de negocio.
2. Analizar tus datos: La efectividad de la IA depende de la calidad y la cantidad de los datos que dispongas. Por lo tanto, es importante que tengas una buena comprensión de los datos que tienes a tu disposición y considerar qué otros podrías necesitar.
3. Arquitectura de datos: Debe ser diseñada pensando en la escalabilidad, soportando tanto las necesidades actuales como futuras de tu empresa en términos de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Consulta el artículo sobre modelos de inteligencia artificial como servicio para más información.
4. Implementar soluciones de IA: Una vez que tengas claros los pasos anteriores, es hora de pasar a la acción. Puedes optar por desarrollar tu propia solución de IA con desarrollo a medida o puedes optar por utilizar soluciones de IA Cloud, ya desarrolladas y con menos personalización. Hablamos en más detalle de estas últimas en el artículo.

Herramientas de IAG

La selección de herramientas es fundamental para el éxito de los proyectos de IAG. A continuación, se detallan algunas categorías de herramientas esenciales y ejemplos específicos:

1. Plataformas de desarrollo y frameworks, necesarias para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de IAG, como los frameworks de Tensor Flow o PyTorch.
2. Herramientas de procesamiento, análisis y visualización de datos para entrenar los modelos de IAG. Se pueden utilizar librerías de Python, como Pandas, NumPy o Seaborn para la manipulación y análisis de los datos.
3. Entornos de desarrollo integrados (IDEs), como Visual Studio Code o Jupyter Notebooks, que facilitan la escritura, las pruebas y la depuración del código e incluir herramientas de colaboración y versiones como GitHub.
4. Librerías específicas y APIs, como las librerías de desarrollo de modelos de lenguaje generativos que ofrece OpenAI.
5. Plataformas y servicios en la nube, como los que hablamos en este artículo.

Puedes utilizar estas herramientas para innovar en tus productos y servicios, mejorando así tu competitividad y eficiencia en el mercado.

Para el asesoramiento de nuestro equipo de expertos, contáctanos, te ayudaremos a explorar las posibilidades que la IAG puede ofrecerte y cómo puede transformar tu negocio para el futuro de la IA.