¿Por qué IA generativa?

El mundo de la inteligencia artificial (IA) ha evolucionado rápidamente con la introducción de modelos generativos como ChatGPT. Estos enfoques innovadores de IA no solo están revolucionando la forma en que interactuamos con la información, sino que también están transformando una amplia gama de industrias al automatizar tareas complejas. En esta publicación del blog, exploramos los fascinantes casos de uso de la IA generativa (GenAI) y examinamos las posibilidades futuras de esta tecnología.

4.4 billones de dólares: GenAI cambiará el mundo del trabajo

En su estudio "El potencial económico de la Inteligencia Artificial Generativa" para 2023, McKinsey & Company describe un aumento en el valor de la economía global de 2.6 a 4.4 billones de dólares, cifras que solo pueden lograrse a través de un extenso potencial de aplicación en todas las industrias y procesos. Según el estudio, hasta el 75% de este potencial se encuentra en las áreas de operaciones con clientes, investigación y desarrollo, ingeniería de software, y ventas y marketing. En particular, las tareas intensivas en lenguaje o sintaxis y las tareas creativas que a menudo se encuentran en estas áreas pueden ser apoyadas y parcialmente automatizadas mediante el uso de modelos de lenguaje.

Aquí echamos un vistazo a cinco de los casos de uso más comunes para la IA generativa.

Procesamiento inteligente de documentos: más que solo OCR

El procesamiento inteligente de documentos (PID) es un área central donde la IA generativa ofrece inmensos beneficios. Los sistemas modernos de PID van mucho más allá del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) tradicional. Reconocen no solo texto, sino también la estructura y el contexto de los documentos. Soluciones como Tamed AI reconocen documentos en tres dimensiones y extraen información con precisión, lo que aumenta significativamente la eficiencia al tratar correspondencia, faxes y a veces notas escritas a mano.

Un ejemplo del uso de la IA está en la automatización del procesamiento de facturas. La IA generativa puede usarse para capturar, validar y procesar facturas en diferentes formatos, idiomas y monedas. Esto reduce el esfuerzo manual, acelera el procesamiento de pagos y mejora la precisión. Además, la IA puede extraer y analizar información de las facturas para identificar patrones, detectar anomalías y proporcionar valiosos conocimientos empresariales. Esto ayuda a las organizaciones a reducir costos, aumentar la liquidez y fortalecer el cumplimiento normativo.

Agentes de conocimiento de dominio: Especialistas en conocimiento especializado

Los Agentes de Conocimiento de Dominio son aplicaciones especializadas de IA generativa que están entrenadas para actuar no solo como fuente de información, sino también como participantes activos en dominios específicos. Estos agentes pueden asimilar un extenso conocimiento en un dominio específico y usarlo de una manera que vaya más allá de la mera reproducción de información. Pueden utilizar este conocimiento para generar nuevas ideas, responder preguntas complejas e incluso formular y evaluar hipótesis.

Una ventaja clave de los agentes de conocimiento de dominio es su capacidad para proporcionar respuestas contextuales y detalladas que están a la vanguardia del campo. Esto los convierte en un recurso valioso en campos como la medicina, el derecho, la ingeniería y otras disciplinas científicas donde la educación continua y el acceso a información actualizada son críticos.

Un ejemplo práctico del uso de agentes de conocimiento de dominio está en el diagnóstico médico, donde pueden ayudar a los médicos a analizar síntomas e identificar posibles enfoques de tratamiento. En la práctica legal, pueden ayudar a los abogados a investigar jurisprudencia y textos legales, aumentando así la eficiencia. En la investigación académica, sirven como asistentes, realizando extensas búsquedas bibliográficas y ayudando a los investigadores a desarrollar nuevos estudios.

Ingeniería de software: desde el análisis hasta la implementación

El desarrollo de aplicaciones también se beneficia de las capacidades de la IA generativa. Los modelos de IA pueden respaldar todo, desde el análisis de requisitos y el desarrollo de código hasta la operación de software. Pueden ayudar a transformar el código heredado, respaldar la migración del sistema y proporcionar información sobre las arquitecturas de software existentes. Esto permite a los equipos de desarrollo organizar su trabajo de manera más efectiva y eficiente.

Un ejemplo del uso de GenAI en el desarrollo de aplicaciones es la generación automática de documentación. Al analizar el código y los comentarios existentes, los modelos de IA pueden generar texto descriptivo que explique la funcionalidad y el diseño del software. Esto ayuda tanto a los desarrolladores como a otras partes interesadas que necesitan interactuar con el software. La documentación también puede adaptarse para diferentes audiencias, como usuarios técnicos o no técnicos. La documentación automatizada ahorra tiempo y recursos que de otro modo se gastarían en esta tarea tediosa y a menudo descuidada.

Creative writing: Hyper-personalisation and style adaptation

In creative writing, generative AI makes it possible to adapt language and style, shorten or lengthen text, and perform sentiment analysis. These capabilities are particularly useful in marketing, where hyper-personalisation and targeted content are becoming increasingly important.

A concrete example of the use of generative AI in sales or marketing is the creation of personalised email copy. Generative AI models can use existing customer data, such as purchase history, interests or demographics, to generate tailored messages that increase customer loyalty and conversion rates. Texts can also be tailored to achieve different goals, such as attracting new customers, encouraging repeat purchases or promoting special offers.

Escritura creativa: Hiperpersonalización y adaptación de estilo

En la escritura creativa, la IA generativa hace posible adaptar el lenguaje y el estilo, acortar o alargar el texto y realizar análisis de sentimientos. Estas capacidades son particularmente útiles en marketing, donde la hiperpersonalización y el contenido dirigido son cada vez más importantes.

Un ejemplo concreto del uso de la IA generativa en ventas o marketing es la creación de copias de correo electrónico personalizadas. Los modelos de IA generativa pueden utilizar datos de clientes existentes, como historial de compras, intereses o datos demográficos, para generar mensajes personalizados que aumenten la fidelidad del cliente y las tasas de conversión. Los textos también pueden adaptarse para lograr diferentes objetivos, como atraer nuevos clientes, fomentar compras repetidas o promocionar ofertas especiales.

Y mucho más

Hasta ahora nos hemos centrado en las capacidades de texto a texto, pero la lista de casos de uso está lejos de ser exhaustiva. Sin embargo, cuando observamos el amplio campo de los modelos de lenguaje multimodal, se abren nuevas posibilidades para el diseño creativo, la comunicación y el aprendizaje. Los modelos de IA generativa pueden transformar no solo texto a texto, sino también texto a imagen, texto a audio y texto a cualquier otra cosa. Más sobre esto en otra publicación de blog.

Conclusión y perspectivas

Los casos de uso para la IA generativa son diversos y pueden ofrecer diferentes beneficios dependiendo de la aplicación y el objetivo. Es importante que las organizaciones experimenten con estas tecnologías e identifiquen los mejores casos de uso para sus necesidades específicas. La integración de la IA generativa en los procesos comerciales promete optimizar los flujos de trabajo y aumentar la eficiencia. Sin embargo, es importante no descuidar el elemento humano y usar la tecnología de manera responsable. A medida que continuamos empujando los límites de lo posible con la IA, debemos asegurarnos de usar la tecnología en beneficio de todos, mientras empoderamos el factor humano.