Casos de uso IA Generativa: Cumpliendo las Promesas del Ayer

Introducción

El concepto de inteligencia artificial popularmente siempre ha estado asociado a la idea de poder hablar con una máquina que podría entender y procesar el lenguaje humano con la misma naturalidad y profundidad que un ser humano. Imagine una conversación con un ordenador que pueda entender y responder a nuestras palabras con la facilidad, profundidad y matices de una conversación humana real. Esa es la visión que hemos estado persiguiendo.

Lo más parecido fue la aparición de los chatbots, los cuales se basan en flujos predefinidos y respuestas programadas, lo que acotaba su capacidad para manejar conversaciones no anticipadas o entender el contexto más amplio de las interacciones. Estos sistemas desarrollados con el estado del arte del momento (más basado en un enfoque predictivo) generaron una brecha entre lo que se esperaba de ellos y cómo realmente funcionan. Los usuarios se dieron cuenta de que estos sistemas no eran tan inteligentes y, con mayor frecuencia, dejaban a los usuarios finales/clientes frustrados con respuestas como: '¿Puedo simplemente hablar con un humano?'

Los avances en IA generativa están comenzando a cerrar esta brecha. A diferencia de los sistemas basados en reglas, los modelos generativos pueden aprender de grandes volúmenes de datos y generar respuestas nuevas, no solo reciclar información preprogramada. Esto les permite adaptarse mejor a situaciones inesperadas y entender contextos más complejos.

Una última acotación para finalizar esta introducción. La IA generativa es mucho más que asistentes conversacionales, e incluso que generación de texto. En este artículo nos centraremos en la explotación de texto, pero también estamos teniendo un avance importante en materia de imágenes, videos y audio, aunque le falte madurar más.

 ¿Qué valor puede generar GenAI en su organización?

Este artículo está dirigido a empresas que buscan aprovechar sus enormes reservas de datos para mejorar diversos aspectos de sus operaciones, como aumentar la satisfacción del cliente, ofrecer recomendaciones precisas, acelerar procesos, mejorar la precisión o reducir costos. Si bien las herramientas de productividad personal tienen sus ventajas para aumentar la eficiencia, no son el enfoque principal aquí, principalmente debido a los dolores de cabeza de privacidad y seguridad que pueden generar. Es cada vez más difícil para las empresas mantener un control estricto sobre sus datos y utilizarlos sabiamente sin entrar en un campo minado.

El desarrollo de proyectos corporativos de Gen IA ayuda a recuperar el gobierno de la información facilitando la explotación de los datos mediante la inclusión de estas capacidades dentro de procesos o herramientas de trabajo. Un ejemplo, ilustra mejor este problema: Sí un trabajador nuevo quiere entender una normativa interna, tal vez decida subirla a una plataforma gratuita para facilitar la explicación. Esto puede ser riesgoso para la empresa y se puede evitar con sistemas internos.

Por si lo anterior no fuera suficiente aquí viene lo más importante: La Inteligencia Artificial puede ser la mayor revolución después de la revolución industrial o el nacimiento del internet. No es solo una actualización; es una transformación que está remodelando cómo trabajamos, pensamos e interactuamos.

El que crea que esto es una burbuja y una moda pasajera realmente no lo está viendo claro y la razón por la cual no la está viendo es porque todavía no ha visto lo que se puede hacer hoy en día y lo bien que funciona, o con qué rapidez se está integrando en las herramientas, flujos de trabajo y estrategias de las organizaciones en todas partes.

Principalmente porque llevamos solo un año en este nuevo paradigma y las empresas están experimentando, haciendo pruebas de concepto y tratando de adaptar su tecnología, procesos y la forma de trabajar.

En cuanto estos proyectos comiencen a salir a producción y veamos materializado estas apuestas en el mercado quedará en evidencia el cambio generacional. No es solo una evolución, sino un capítulo completamente nuevo. 

Cómo podemos empezar a usar IA Generativa en nuestra organización

Lo que estamos viendo a continuación son los principales casos de uso que están experimentando y aplicando las empresas con IA Generativa con texto. Estos casos que desarrollaremos a continuación comparten un rasgo crítico: han superado la fase de pruebas, demostrando un retorno real de la inversión y valor para los clientes.

Este nuevo estado del arte está permitiendo cumplir con ese concepto inicial que comentábamos al inicio del blog. Hoy, es posible aplicar inteligencia para entender y procesar adecuadamente el lenguaje humano. Esto trae como consecuencia el desarrollo de multitud de proyectos que nos harán más eficientes, productivos, innovadores y sobre todo diferenciales.

1. Procesamiento de Documentos

La IA Generativa está revolucionando el procesamiento de documentos al optimizar cómo entendemos, resumimos y extraemos detalles clave de un montón de documentos. Es como tener un analista súper potente que puede revisar pilas de papeleo, señalando los fragmentos esenciales de información. Por ejemplo, si tienes un documento sobre políticas de cambio en tarjetas de crédito, se identificará de qué trata la política, qué cambios se están proponiendo, cuándo estarán vigentes los cambios, quién ha emitido el documento, etc.

Basándose en la información extraída, se puede etiquetar automáticamente el documento con "metadatos" relevantes. Esto podría incluir etiquetas como "Política de cambio", "Tarjetas de crédito" o "Vigencia: 3 trimestres". Estas etiquetas hacen que sea más fácil para las personas o sistemas buscar y recuperar documentos relevantes en el futuro.

Además, es posible generar resúmenes de los documentos para ofrecer una vista rápida de su contenido sin que los usuarios tengan que leer el documento completo. Esto es particularmente útil para documentos largos, complejos o cuando se necesita evaluar rápidamente el contenido de muchos documentos.

El procesamiento de documentos puede ahorrar mucho tiempo y recursos, reduciendo la carga de trabajo manual, minimizando errores y haciendo que la información sea más accesible y útil para la toma de decisiones. Además, es un puente hacia otros casos de uso ya que estamos haciendo tareas de pre-procesamiento y preparación de documentos.

2. Búsqueda de Conocimiento 

El concepto de búsqueda ha existido durante mucho tiempo, pero la introducción de la búsqueda semántica con RAG, búsqueda vectorial e IA generativa ha traído una forma revolucionaria de filtrar las enormes cantidades de datos no estructurados que existen. Este enfoque es ágil e iterativo, y permite una configuración rápida con bibliotecas y documentación existentes. Permite a los usuarios plantear preguntas y obtener respuestas en tiempo real, haciendo que la información sea más accesible que nunca.

Sin embargo, esta accesibilidad también es una espada de doble filo. En contextos empresariales, donde la precisión y el contexto son cruciales, una implementación superficial puede llevar a respuestas genéricas y poco fiables. Por lo tanto, es vital que las empresas inviertan en adaptar estos sistemas a sus dominios específicos, asegurando que las respuestas sean tanto relevantes como confiables.

Aquí, es importante mencionar que este caso de uso se volvió el rey de las pruebas de concepto porque en días se puede evidenciar su potencial, pero este tipo de proyectos bien hecho requieren de muchas técnicas que explicaremos en el próximo blog y que lamentablemente no se aplican.

3. Agentes Conversacionales

Durante años, las empresas han invertido tiempo y dinero en el desarrollo de chatbots y asistentes virtuales, persiguiendo el sueño de interacciones automatizadas y fluidas con los clientes. A pesar de estas inversiones, la realidad a menudo ha quedado por debajo de las expectativas. La causa del problema: la tecnología simplemente no estaba a la altura. Los chatbots tradicionales, limitados por rutas de conversación predefinidas, luchaban con la naturaleza impredecible y compleja de la conversación humana, sin mencionar los sesgos y errores que pueden colarse en el desarrollo de software.

El advenimiento de la IA Generativa ha cambiado el panorama. Ahora es posible construir aquellos agentes conversacionales que imaginábamos capaces de interactuar de manera más natural, comprender contextos complejos, simular agentes comerciales, manejar transacciones e incluso explicar errores de manera inteligible, en lugar de emitir respuestas genéricas "la transacción falló" explicar porque falló, y qué debe hacer.

Este será el caso de uso más impactante a nivel de usuario y de imagen de empresa. Esta nueva generación de agentes cambiará las reglas del juego, en primer lugar, porque alcanza a las masas y en segundo lugar porque actuará como un barómetro de la capacidad de innovación de una empresa. El desarrollo de aplicaciones de agentes IA native se convierte en una declaración de liderazgo tecnológico, captando la atención tanto de los consumidores como de otras empresas del sector.

4. Automatización de procesos

La IA Generativa está transformando silenciosamente el funcionamiento interno de las empresas. Si bien sus efectos pueden no ser tan visibles inmediatamente como los que se ven en los roles orientados al cliente, el impacto en la eficiencia, el ahorro de costos, la mejora del servicio y la ventaja competitiva es significativo.

Esta tecnología no solo optimiza los procesos existentes, sino que también allana el camino para la innovación, introduciendo métodos novedosos para la ejecución y gestión de tareas. Al integrar la IA generativa en el lugar de trabajo, las empresas están iniciando un proceso de reinvención que se extiende por sus operaciones, transformando las prácticas tradicionales y estableciendo nuevos puntos de referencia para el rendimiento y la competitividad.

El papel de la IA generativa en la automatización de procesos varía desde tareas rutinarias simples hasta escenarios complejos de toma de decisiones. Tomemos el cumplimiento normativo, por ejemplo: en lugar de que los empleados tengan que buscar información sobre las regulaciones de seguridad, la IA puede integrarse en el tejido de los flujos de trabajo diarios, asegurando que las políticas vitales se consideren automáticamente sin esfuerzo adicional del equipo.

En la comunicación, la capacidad de la IA para filtrar correos electrónicos entrantes, sugerir respuestas, dirigir consultas a las personas adecuadas o señalar posibles violaciones de políticas como las infracciones de protección de datos, no solo aumenta la eficiencia y la precisión, sino que también eleva la calidad del trabajo. Los empleados quedan liberados para concentrarse en tareas más estratégicas, mejorando la productividad general y la satisfacción laboral.

Conclusiones

Hemos realizado un recorrido a través del poder transformador de la IA Generativa, mostrando su potencial para revolucionar las interacciones con los clientes y optimizar las operaciones de la empresa. Mirando hacia adelante, nuestra próxima discusión se centrará en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Si bien hemos tocado los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en SunnyData, nuestro próximo contenido tiene como objetivo profundizar ese conocimiento, asegurando que siga siendo accesible y comprensible para todos nuestros lectores.

Permanezcan atentos para sumergirse en una explicación que les proporcionará una comprensión clara y aplicable de los RAG y cómo están cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología en nuestro día a día.