La IA generativa está captando la atención por los grandes saltos que está dando en lo que puede hacer. ¿Podrían aplicarse a tu empresa los últimos avances de la IA?
Puede que hayas oído a amigos o compañeros hablar de ChatGPT, el chatbot que se está haciendo viral por ser capaz de mantener conversaciones basadas en texto de forma realista. La aplicación es un ejemplo de los últimos avances de la inteligencia artificial, que cada vez se hacen más populares. Para los no iniciados, las últimas tecnologías de la IA muestran el progreso relativamente rápido realizado en este campo en los últimos años. Muchas personas que han pasado tiempo con las últimas herramientas destacan que el lenguaje generado por la máquina se lee de forma convincente como si lo hubiera escrito un humano, lo que no era el caso hace sólo cinco años. La tecnología podría tener oportunidades e implicaciones para las empresas.
La calidad de las respuestas que puede dar ahora un sistema de la IA a preguntas e instrucciones era imposible hace sólo unos años. – John Crook, jefe de Equipo, Grupo Volaris
Lluvia de ideas sobre posibles usos empresariales de la IA
Naturalmente, las crecientes capacidades de la IA también pueden suscitar preocupaciones sobre la ética y la propiedad intelectual. Pero suponiendo que estas preocupaciones puedan resolverse con el tiempo, uno no puede dejar de preguntarse si las empresas con visión de futuro pueden utilizar la IA para ayudar a gestionar las tareas repetitivas. Al fin y al cabo, las empresas ya están utilizando la tecnología para liberar tiempo de los empleados y permitir que se centren más en el trabajo de alto valor. Ya están adoptando la automatización y la IA en forma de chatbots, análisis predictivo y automatización robótica de procesos (RPA). En una conferencia de Volaris de 2022, algunos participantes hicieron una lluvia de ideas y experimentaron con casos de uso, muchos de los cuales eran puntos de partida para diversas tareas:
- SUGERENCIAS DE ESCRITURA CREATIVA – Pide al GPT-3 que escriba un artículo de blog en el que puedas basarte
- Análisis de sentimientos: clasifica los correos electrónicos de los clientes como felices, insatisfechos o neutrales
- Etiquetar los correos electrónicos de los clientes con temas o categorías
- Redactar una plantilla como punto de partida para una nueva política ESG
- Generar sugerencias sobre cómo simplificar un texto complicado o confuso
- Resumir un artículo
- Lluvia de ideas alternativas de marketing
- Responder a las preguntas de la licitación
- Diversas aplicaciones de programación
La IA ha avanzado mucho
En los últimos años, OpenAI, la empresa de investigación que ha desarrollado un potente modelo lingüístico, el GPT-3, ha sido el motor de este revuelo. Este modelo proporciona la estructura subyacente para ChatGPT y otras aplicaciones. Entender cómo se desarrolló un modelo lingüístico como el GPT-3 puede proporcionar un contexto para sus posibles usos y limitaciones. El GPT-3 es el mayor modelo de aprendizaje automatizado de red neuronal disponible públicamente que se ha producido nunca, y está diseñado para predecir qué texto es probable que siga a una indicación determinada, basándose en el amplio entrenamiento que le han proporcionado los investigadores. El modelo GPT-3 puede predecir respuestas a partir de un conjunto de datos masivo que se ejecuta mediante 175.000 millones de parámetros y contiene más de 45 terabytes de texto, incluidos los de Wikipedia, libros y artículos científicos. (Una parte clave de la arquitectura utilizada en GPT-3 es el modelo transformador, que representó un gran avance y sobre el que se escribió por primera vez en 2017[i]). ¿Otra razón para prestar atención al mundo de la IA? Ahora es más fácil que nunca para cualquiera acceder a herramientas de IA como GPT-3 y experimentar con ellas. Para generar texto en GPT-3, por ejemplo, el usuario introduce una instrucción en un lugar de acceso público y la herramienta de IA utiliza su entrenamiento para generar rápidamente una respuesta pertinente. GPT-3 también puede resumir textos y responder preguntas. «La calidad de las respuestas que puede dar ahora un sistema de IA a preguntas e instrucciones era imposible hace sólo unos años», afirma John Crook, Jefe de Grupo de Volaris Group, que ha seguido de cerca los últimos avances. «Si te has planteado utilizar la IA en tu empresa anteriormente, pero pensabas que era demasiado difícil, demasiado cara o demasiado imperfecta, te sugeriría que lo volvieras a mirar». Si quieres conocer las últimas capacidades de la IA, Crook ha reunido a continuación una guía para ayudar a los líderes empresariales a iniciarse y adentrarse en el aprendizaje de la IA utilizando GPT-3.
Cómo empezar: Cómo acceder al GPT-3 Playground
El GPT-3 Playground es una herramienta en línea en la que puedes introducir texto, pulsar enviar y ver la respuesta de GPT-3. Puedes estructurar el texto que proporciones (llamado prompt) para obtener resultados útiles. Para empezar con GPT-3, ve a la página de registro de OpenAI y crea una cuenta gratuita. Inicia sesión y ve a la aplicación Playground. Escribe o pega tu prompt y pulsa intro para crear una nueva línea, luego haz clic en «Enviar». La configuración por defecto está bien para empezar a experimentar.
Demostración del funcionamiento de la GPT-3
Veamos algunos ejemplos que muestran las capacidades de GPT-3, así como algunas de sus limitaciones. Estas demostraciones pueden darte ideas que puedes utilizar en tu empresa hoy mismo.
Ejemplo 1A: Mejorar la redacción de un contrato
El Ejemplo 1 muestra cómo mejorar la redacción de un contrato. El texto sombreado en verde es la respuesta de GPT-3 a las instrucciones de texto (prompt) que has introducido. (Nota del editor: No estamos sugiriendo que utilices la respuesta de GPT-3 en lugar de tu actual proceso de revisión legal. Sin embargo, puedes tratar a GPT-3 como una especie de asistente virtual que puede sugerirte ideas a considerar).
Reescribe el siguiente párrafo adecuado para un contrato legal que reduzca el riesgo para LinkSoft:
LinkSoft hará todo lo comercialmente posible para proporcionar a los clientes un tiempo de actividad del 99,99%. Esto no incluye los periodos programados para actualizaciones y mantenimiento. El tiempo de inactividad se mide desde el momento en que el Cliente informa de una interrupción no programada del servicio.
Sin perjuicio de cualquier disposición en contrario contenida en el presente Contrato, Linksoft realizará los esfuerzos comercialmente razonables para proporcionar los Servicios con un índice de tiempo de actividad del 99,99% («Nivel de Servicio»), excluyendo (i) los periodos durante los cuales los Servicios no estén disponibles mientras estén programados para actualizaciones y mantenimiento, o (ii) cualquier indisponibilidad causada por factores que escapen al control razonable de Linksoft, como, por ejemplo, desastres naturales, actos de guerra o terrorismo, disturbios, alteraciones civiles, interrupciones en las telecomunicaciones o en los servicios del proveedor de servicios de Internet o fallos en los equipos. El tiempo de inactividad se medirá a partir del momento en que el Cliente comunique una interrupción no programada del servicio.
Ejemplo 1B: Examinar los resultados
Observa cómo la herramienta de IA tiene, entre otros cambios:
- añadió en la cláusula «No obstante» al principio,
- cambió los mejores esfuerzos por esfuerzos razonables, y
- añadió algunas exclusiones.
Una vez más, es muy importante recordar que no debes utilizar simplemente la respuesta de GPT-3 tal cual, ya que no sustituye a tu proceso de revisión legal. Su resultado debe considerarse simplemente como una sugerencia a tener en cuenta. Después de ejecutar estos resultados varias veces, puede que te des cuenta de que no siempre obtendrás el mismo resultado. A veces te sorprenderá. Por ejemplo, una vez cambió 99,99% por 99,9%, y otra vez eliminó por completo cualquier medida específica de tiempo de actividad. Si no te gusta su respuesta, es fácil y rápido volver a intentarlo para obtener un resultado diferente. Ten en cuenta que, como cualquier servicio en línea, tu texto se envía a los servidores del proveedor, por lo que no es aconsejable utilizar datos confidenciales.
Ejemplo 2A: Escribir una macro Excel
GPT-3 puede ayudarte a escribir código, incluso en Excel. Imagina que tienes una hoja de cálculo con cientos de fichas de estructura idéntica, donde la celda W44 de cada ficha muestra el EBITA de la empresa/grupo de esa ficha. Te gustaría reunir todos los EBITA en una columna y colocarlos en la primera hoja, pero no estás seguro de cómo hacerlo. Prueba con la siguiente consulta en GPT-3:
Escribe una macro de Excel que recorra todas las pestañas de una hoja de cálculo Excel y copie el contenido de la celda W44 de cada pestaña en la columna A de la primera hoja de cálculo.
For Each ws In LibroActivo.HojasDeTrabajo
ws.Gama(«W44»).Copiar
Hojas(1).Rango(«A» & Filas.Cuenta).Fin(xlUp).Desplazamiento(1, 0).PegarEspecial
Siguiente ws
Ejemplo 2B: Examinar los resultados
Copia el código producido por GPT-3, pégalo en una macro de Excel y comprueba si funciona como es debido. No siempre es 100% correcto en la sintaxis, así que si la primera versión que produce no compila, puede valer la pena otro intento. Aunque el GPT-3 no se construyó específicamente para escribir código, los diseñadores del GPT-3 se quedaron perplejos de que pudiera llegar a ser capaz de hacerlo. El modelo GPT-3 ha procesado suficiente código como para aprender cuál es probablemente la solución correcta siguiendo el comentario de código de la pregunta anterior.
Ejemplo 3: Manejar un lenguaje muy contextualizado
Este último ejemplo no está directamente relacionado con los negocios, pero está diseñado para mostrar lo bien que GPT-3 puede tratar la complejidad, el contexto y los matices. La frase del Ejemplo 3 comienza hablando aparentemente de criaturas o animales vistos por el narrador, y la descripción de las criaturas concluye mucho más tarde, en la frase final. Entre medias, hay varias frases que hablan del tiempo y utilizan muchos sustantivos animales para intentar confundir la situación. ¿Crees que el GPT-3 puede dar seis respuestas correctas a las preguntas del siguiente enunciado?
Creo que vi emerger al menos una docena, no, quizá más del triple. La luna brillaba intensamente, había un fuerte viento que producía montones de caballitos blancos en el mar. Las frondas proyectaban sombras que bailaban como un gato sobre un tejado de zinc caliente. La visibilidad era escasa, pues llovía a cántaros. Estaban en un viaje de vida o muerte desde su arenoso lugar de nacimiento hasta el mar.
1. ¿Qué animales vio el narrador?
2. ¿Cuántos se vieron?
3. ¿Qué árboles se describieron?
4. ¿Qué tiempo hacía?
5. ¿Qué se entiende por acribillar a perros y gatos?
6. ¿Qué provocó el movimiento de las sombras?
¿Qué es lo próximo para la IA y tu empresa?
Para ilustrar lo rápido que podría avanzar la IA, la potencia de cálculo disponible para la IA es ya 7,3 millones de veces superior a la de hace 10 años. Y el GPT-3 no es el único modelo de IA que está haciendo grandes avances. Otros modelos producen imágenes en lugar de texto: por ejemplo, DALL-E-2[ii] y Stable Diffusion[iii]. Se calcula que en 2022 la potencia de cálculo efectiva de la IA se duplicará cada 5,7 meses[iv]. Con la IA cambiando a un ritmo fenomenalmente rápido, alguien de tu equipo directivo podría plantearse estar atento a los últimos avances para evaluar los posibles usos empresariales. Si aún no has pensado en lo que la IA y el aprendizaje automático podrían hacer por tu empresa, este artículo pretende inspirarte ideas.
Durante algunas sesiones de Cuadrantes, los participantes sugirieron ideas para generar una imagen a partir de una indicación. Las imágenes de arriba fueron generadas por DALL-E-2 a partir de la sugerencia: «desarrolladores de software en un bar al estilo de David Hockney», seguida de «desarrolladores de software en un bar al estilo de una vidriera».
Acerca del colaborador: Los ejemplos mostrados en este artículo y varias citas han sido aportados por John Crook, líder de Equipo en Volaris. Se basan en su trabajo de moderación en Cuadrantes 2022, un evento en el que animamos a los líderes a compartir su experiencia sobre las mejores prácticas y las tendencias emergentes.
Crook es conocido entre los colegas de Volaris como un líder creativo con sensibilidad comercial. Como aprendiz perpetuo, su interés por la IA y el aprendizaje automático se ha profundizado en los últimos años y se mantiene al día con los cursos de las principales instituciones mundiales que avanzan en este campo. El liderazgo de Crook se basa en décadas de experiencia en el desarrollo de software. Mientras trabajaba en Intel, la Oficina de Patentes y Marcas de EE.UU. concedió patentes a varias de sus innovaciones. Además de compartir sus conocimientos sobre IA en Quadrants, también hizo presentaciones sobre temas como las mejores prácticas de contratación de clientes, el bienestar de los empleados y lecciones de historia del sector tecnológico.
Más información sobre la automatización de Volaris:
- Cómo liberar valor en tu empresa con la automatización
- Cómo la automatización puede ayudar a las empresas a ser más resistentes
Cita:
[i] La atención es todo lo que necesitas. A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. Gómez, Kaiser e I. Polosukhin. Avances en Sistemas de Procesamiento Neuronal de la Información , página 5998–6008. (2017)
[ii] Un análisis muy preliminar de DALL-E 2. Gary Marcus, Ernest Davis, Scott Aaronson. Xiv:2204.13807v2
[iii] Difusión Estable Publicación Pública – Stability.Ai
[iv] Tendencias informáticas a lo largo de tres eras del aprendizaje automático. Sevilla, Jaime & Heim, Lennart & Ho, Anson & Besiroglu, Tamay & Hobbhahn, Marius & Villalobos, Pablo. (2022).
