Beneficiarios de la IA generativa

Forrester define la “inteligencia artificial (IA) generativa” como “un conjunto de tecnologías y técnicas que utilizan corpus masivos de datos, incluidos modelos de lenguaje grandes, para generar nuevos contenidos (por ejemplo, texto, video, imágenes, audio, código). Las entradas pueden ser instrucciones en lenguaje natural u otras entradas no codificadas y no tradicionales”. 

La adopción de los modelos de IA generativa entre los profesionales del sector han sido variada. La versatilidad de las soluciones de la IA generativa, incluidos los modelos de lenguaje grandes (LLM), las ha hecho populares entre los creadores de contenido profesionales. Otros grupos también están aprovechando el poder de las aplicaciones de IA para agilizar sus cargas de trabajo. 

Entre los beneficiarios de la tecnología de la IA generativa se encuentran los siguientes:

• Expertos en mercadotecnia que ahorran tiempo utilizando la IA generativa para obtener un primer borrador. 

• Diseñadores que simulan ideas visuales a partir de una instrucción de texto. 

• Personal informático que automatiza las configuraciones de la nube y encuentra opciones para ahorrar gastos. 

• Programadores que piden a la IA generativa que escriba secuencias de código complejas. 

• Científicos de datos que producen y comparten datos sintéticos que protegen la información personal de los clientes. 

• Representantes de ventas que personalizan la forma de llegar a sus clientes potenciales. 

• Especialistas en operaciones que comparten conocimientos automatizando las notas de las reuniones y las preguntas y respuestas de la ayuda sobre productos. 

Riesgos de la IA generativa

Según Forrester, l a tenencia relativamente corta de la IA generativa plantea ciertos riesgos y, por lo tanto, requiere ciertos límites. Como muchas nuevas tecnologías, la IA genera obsesión en los clientes y plantea serias implicaciones éticas.

Algunos de los riesgos de la IA generativa están asociados a los derechos de propiedad intelectual (incluida la infracción de los derechos de autor) y a la protección de los datos personales. Una de las cuestiones planteadas con más frecuencia es también la calidad de los datos utilizados para entrenar a los modelos de IA.

También han surgido preocupaciones respecto a si los sistemas de IA generativa están destinados a mejorar y no a sustituir a los empleados o procesos empresariales. Muchas organizaciones adoptan un enfoque cauteloso, en el que utilizan la IA generativa para casos de uso interno de bajo riesgo antes de exponer la IA generativa a clientes externos o aplicaciones de tareas críticas. 

Forrester señala que “la IA generativa está todavía en sus días de exploración, por lo que es mejor proceder con cautela”. Y puntualiza que “es una buena práctica pensar siempre los peores escenarios: ¿de qué manera podría la IA generativa conducir a resultados perjudiciales?”.

Necesidad de una IA responsable

Los profesionales y los líderes del sector, conscientes de la importancia crítica de una gestión eficaz de los riesgos, han abogado constantemente por una IA responsable.

Tanto los desarrolladores como los usuarios de IA han pedido que el despliegue de los sistemas de inteligencia artificial dé prioridad a las consideraciones éticas, la responsabilidad y el bienestar de la sociedad. Estas son algunas de las principales cuestiones que suscitan preocupación:

1. Responsabilidad y transparencia: responsabilidad clara de las decisiones de la IA. Esto incluye la capacidad de comprender y explicar de dónde proceden los resultados.

2. Privacidad y seguridad: proteger los datos personales y garantizar la seguridad de los sistemas de IA frente a ataques malintencionados y usos indebidos.

3. Supervisión humana: mantener la supervisión humana, garantizando que la IA complemente el juicio humano en lugar de sustituirlo.

4. Normas éticas: garantizar que los sistemas de IA generativa se ajustan a los principios éticos, como la equidad, la transparencia y los derechos humanos.

La IA responsable pretende aprovechar los beneficios de la IA al tiempo que se minimizan los daños potenciales, se fomenta la confianza y se garantiza que los avances de la IA tengan repercusiones positivas en la sociedad.

Trabaje con un experto en datos

Un buen punto de partida es trabajar con un proveedor de IA de confianza como MicroStrategy. En MicroStrategy, nuestra combinación de IA y BI (business intelligence) permite utilizar el lenguaje natural para las consultas de datos, la creación de dashboards, la generación de SQL y la ayuda del sistema en línea.

MicroStrategy AI se basa en décadas de experiencia en BI y en la gráfica semántica líder del sector para garantizar la transparencia y la precisión. Al desarrollar una capa semántica integrada, abordamos todas las preocupaciones y nos aseguramos de utilizar la IA de forma responsable. Para saber más sobre cómo añadir valor a su empresa a partir de la IA generativa, descargue una copia del Informe de Forrester Research “Generative AI Prompts Productivity, Imagination, and Innovation in the Enterprise”.