ChatGPT, IA generativa, LLM, NLP: cómo entender la nueva era de inteligencia artificial que ya impacta en los negocios

-Se podría que decir que desde noviembre de 2022, la historia de la Inteligencia Artificial (IA) cambió. Hace cerca de cuatro meses, OpenAI, una empresa de San Francisco (California), lanzó ChatGPT, un algoritmo de IA que puede interactuar con los seres humanos y resolver dudas y problemas de una forma que nunca antes se había visto. “Estamos un poco asustados”, confesó Sam Altman, CEO de OpenIA hace unos días en una entrevista con la cadena norteamericana ABC News.

Pero independientemente de la discusión acerca de qué es lo que puede generar esta tecnología, así como su posible regulación, muchas empresas ya están empezando a incorporar lo que se denomina como “IA generativa”, que se refiere a algoritmos basados en el lenguaje, para producir, manipular o sintetizar datos, creando algo que no existía antes. De ahí su nombre de “generativa”. ChatGPT es uno de los ejemplos más actuales, desatando una ola pocas veces vista.

La IA basada en el lenguaje es capaz de extraer información de todo lo que se transmite a través del lenguaje escrito, sonoro o visual. Además, puede aumentar el diálogo y las decisiones humanas de un modo genuinamente humano.

Según un nuevo informe de Accenture, las tecnologías de IA generativa apoyarán en el 40% de las horas de trabajo en el mundo. Esto se debe a que las tareas lingüísticas representan el 62% del tiempo laboral de las personas, y de la cuota global de tareas lingüísticas, el 65% tiene un gran potencial para ser automatizado o aumentado por los denominados “grandes modelos de lenguaje” o LLM, que es el tercer concepto que cada vez más está saliendo de la nomenclatura informática para involucrarse con el desarrollo de las empresas. Los LLM pueden utilizarse en varias áreas como el análisis de sentimientos en opiniones de productos o servicios, la generación de texto automático, la traducción automática o el procesamiento de consultas en sistemas de búsqueda en internet. En términos técnicos se les denomina también como Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP por sus siglas en inglés).

Según el estudio de Accenture, entre las funciones más impactadas por la IA generativa se encuentran las de back office, ventas, operaciones financieras y legal, entre otras. El sector bancario es el que más puede verse afectado por los LLM en el lugar de trabajo. “La IA generativa permite a las empresas cosechar inteligencia y valor significativos a partir de una gran cantidad de datos, al tiempo que facilitan a las personas de toda la empresa desempeñar un papel en el impulso de la innovación, la optimización y la reinvención de siguiente nivel a escala masiva”, comenta Lan Guan, líder global de Cloud First Data & AI en Accenture, quien también lidera el nuevo centro de excelencia de IA generativa de dicha compañía.

Incluso, según el estudio de esta consultora, estos modelos de IA se convertirán en el copiloto de cada trabajador, aumentando la productividad al poner en manos humanas nuevos tipos de inteligencia hiperpersonalizada. Por ejemplo, la IA generativa se convertirá en un socio creativo esencial para que las personas capten a los clientes, aumentando la velocidad y la innovación en el diseño de producción, la investigación de la identidad visual, la generación de nombres, textos y pruebas, y la personalización en tiempo real. “A medida que más y más personas comienzan a trabajar con copilotos de IA, su potencial individual para alcanzar objetivos se amplifica dramáticamente. Los modelos de cimentación transformarán fundamentalmente las empresas al reinventar la forma en que se realiza el trabajo y redefinir prácticamente todos los roles de trabajo en toda una organización”, comenta Guan.

Desde IBM, indican que estas tecnologías, especialmente NLP “está jugando un papel cada vez mayor en las soluciones empresariales que ayudan a optimizar las operaciones comerciales, aumentar la productividad de los empleados y simplificar los procesos comerciales de misión crítica”, comenta Santiago Sibils, gerente de Software en IBM Chile.

Algunos usos son, por ejemplo, en la detección de spam. Utilizando las capacidades de clasificación de texto, se escanean correos electrónicos en busca de lenguaje que a menudo indica spam o phishing. Estos indicadores pueden incluir el uso excesivo de términos financieros, lenguaje amenazante, urgencia inapropiada, nombres de empresas mal escritos y más. Esto permite a las empresas aumentar la seguridad para sus colaboradores. En Chile, el 44% de los profesionales de TI ya usa o está considerando usar soluciones de NLP para la seguridad de su compañía.

También se utilizan en la traducción automática, resúmenes de texto y -uno de los más conocidos- Asistentes virtuales (AV). “Los AV utilizan el reconocimiento de voz para identificar patrones en los comandos de voz y la generación de lenguaje natural para responder con la acción adecuada o comentarios útiles para el consultante”, dice Sibils. Incluso, aseguran desde la gigante tecnológica que este tipo de tecnología de IA puede ayudar el análisis de los sentimientos (ver recuadro).

Por su parte, Federico Zaballa, regional Cloud Pre-Sales & Architect de BGH Tech Partner, estima que las herramientas basadas en inteligencia artificial son importantes para las organizaciones que buscan convertirse en empresas impulsadas por datos. “Pero implementarlas no es suficiente: hay que saber utilizarlas de forma eficiente, interpretar los datos correctamente y entender para qué se van a utilizar”, dice Zaballa, y agrega:” Una de las herramientas que se usa frecuentemente para la explotación de datos es la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), que justamente permiten manejar grandes volúmenes y llegar a conclusiones que le generen valor al negocio y responder preguntas de forma automatizada, que de otra forma requerirían de muchísimo tiempo”.P