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Chat GPT y la IA generativa: lo que hay que saber

En el mundo empresarial actual, la inteligencia artificial generativa ha emergido como un catalizador de transformación y creatividad, a su vez, presenta innumerables oportunidades para generar valor a escala, impulsar la productividad y, con el paso del tiempo, transformar funciones, modelos de negocio e industrias. 

La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que nos permite crear, mejorar, sintetizar y analizar datos no estructurados, como textos, código, voz, imágenes o videos. El ejemplo más concreto y actual de ello es el alcance masivo del ChatGPT.

Mediante comandos en lenguaje sencillo, se puede ordenar a la IA generativa que cree códigos de software, análisis de datos, textos, videos, voces humanas y espacios en el metaverso, entre otros. Cada vez más personas, no sólo científicos de datos, usan la IA generativa para brindar valor a escala. Impulsa la productividad, apoya la toma de decisiones de las personas y reduce costos. Algunos casos de uso en la actualidad incluyen:

  • Mejorar la automatización y personalización del servicio al cliente.
  • Automatizar tareas de gran volumen, como procesamiento de reclamos o escritura de ciertos códigos de software.
  • Generar resúmenes de respaldo y análisis de información de documentos de negocios, reuniones y feedback de clientes.

Sin embargo, la IA generativa está lejos de ser perfecta. Dentro de sus contras, podemos mencionar que intenta predecir la respuesta adecuada a una indicación o solicitud, en función de sus algoritmos o conjuntos de datos. Sus resultados pueden ser muy útiles, pero es posible que sean similares a «un primer borrador». Es probable que deba verificar este borrador y analizar su calidad, para luego modificarlo según corresponda. A veces, la IA generativa también puede producir resultados irrelevantes, incorrectos, ofensivos o legalmente problemáticos; en parte, porque los usuarios no brindan las indicaciones correctas a los modelos de IA generativa y, por otro lado, debido a la naturaleza creativa de estos modelos. También están surgiendo nuevos riesgos cibernéticos, que incluyen la habilidad de actores maliciosos de usar estas tecnologías para generar datos falsos y facilitar otros ataques cibernéticos a escala. 

La inteligencia artificial generativa es un campo en constante crecimiento que plantea desafíos éticos y requiere una regulación adecuada, siendo uno de los desafíos éticos más destacados, la cuestión de la autoría y la propiedad intelectual.

Es fundamental tener en cuenta que la regulación de la IA generativa debe equilibrar la necesidad de salvaguardar los valores éticos con el fomento de la innovación y el progreso tecnológico. Las regulaciones excesivamente restrictivas podrían frenar la creatividad y limitar el potencial beneficio de la IA generativa, mientras que la falta de regulación podría conducir a abusos y consecuencias negativas.