¿Cuántas empresas usan actualmente la IA?

Tomando como ejemplo a Reino Unido, alrededor del 15% de todas las empresas (unas 432.000) habían adoptado al menos una forma de tecnología de inteligencia artificial en enero de 2022, según una encuesta del Gobierno. El estudio reveló que las empresas más dispuestas a utilizar la IA eran las de informática y telecomunicaciones, finanzas y contabilidad, medios de comunicación, publicidad y ventas, y derecho.

A medida que las empresas crecen, es más probable que adopten la IA. Según la encuesta, un 69% de las grandes empresas adoptan al menos una forma de IA.
Sin embargo, estas cifras son anteriores a los enormes saltos de la IA generativa, de los que se tuvo más consciencia a finales de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI: un chatbot capaz de crear grandes cantidades de texto y responder a preguntas de forma convincente. Esto desencadenó una explosión de chatbots similares, así como soluciones de IA generativa personalizadas para diferentes profesiones, como el derecho y la publicidad.

La adopción de la IA se ha multiplicado por más del doble desde 2017, según la consultora McKinsey. Se prevé que crezca exponencialmente ahora que se ha vuelto más accesible a través de los grandes modelos lingüísticos.

¿Cuáles son los usos empresariales más comunes de la IA?

La IA se utiliza habitualmente en las empresas para aumentar la eficiencia, automatizando tareas como el análisis de datos, la mejora de la velocidad o la coherencia de los servicios, o utilizando datos de clientes o consumidores para fundamentar la toma de decisiones y hacer previsiones.
En la planificación de infraestructuras, por ejemplo, los ingenieros municipales pueden utilizar la IA para detectar cuándo es probable que surja un bache en una carretera, utilizando cámaras y sensores para controlar las condiciones a lo largo del tiempo.

En el sector minorista, dada la enorme cantidad de datos recopilados sobre las pautas de gasto de los consumidores, la IA se está adoptando rápidamente para optimizar la cadena de suministro, prediciendo la cantidad de stock necesaria. También se utiliza para comunicarse con los clientes a través de asistentes virtuales.

¿Cómo cambiará la IA las interacciones con los clientes?

El servicio de atención al cliente basado en la IA no es una novedad: esta tecnología se utiliza en el comercio minorista desde hace más de una década. Los chatbots suelen tener preguntas y respuestas establecidas para clasificar las solicitudes y limitar las interacciones necesarias con agentes humanos de atención al cliente. Sin embargo, los avances significativos en la IA generativa significan que es probable que las funciones de atención al cliente se transformen.

La IA puede responder fácilmente a preguntas frecuentes y ofrecer asesoramiento personalizado. Meta, propietaria de Facebook, WhatsApp e Instagram, ha hablado recientemente de sus esfuerzos por hacer avanzar los denominados agentes de IA para usuarios y empresas en la plataforma.
«Creemos que es importante contar con un abanico diverso de Asistentes de IA para representar los intereses de las personas, los creadores y las empresas», afirma Nicola Mendelsohn, responsable del Grupo de Negocios Globales de Meta. «Por ejemplo, una persona podría obtener atención al cliente de su pequeña empresa favorita sin tener que esperar al teléfono».

El reconocimiento de voz es otro campo en el que la IA se ha implantado para reconocer y responder a las palabras.

¿Puede la IA tomar decisiones por las empresas?

La capacidad de la IA para identificar objetos en imágenes o vídeo, a menudo denominada visión artificial, se ha utilizado en diversos sectores, como en los contenidos de las redes sociales para detectar y prohibir contenidos nocivos, en la sanidad para identificar posibles tumores o rasgos en los escáneres, y en la industria del automóvil para la asistencia al aparcamiento o en el desarrollo de vehículos autónomos.

En este último caso, la IA suele tomar una decisión basándose en la información proporcionada por las imágenes, como por ejemplo si debe realizar una parada de emergencia o cambiar de rumbo.
La IA también se utiliza ampliamente en la cadena de suministro para identificar inventarios, ayudar a controlar las existencias, reducir el despilfarro y acortar los plazos de entrega agrupando los pedidos de un mismo lugar.

Cuantos más datos recopile una IA en un caso de uso específico, como por ejemplo los pedidos completados, más eficaces serán las predicciones de la IA.

¿Hace falta que los humanos sigan implicándose en la toma de decisiones de la IA?

Sí. Por el momento, la IA puede equivocarse, especialmente la IA generativa, que puede presentar falsedades como hechos, un fenómeno conocido como «alucinación».

Otro problema es el sesgo algorítmico, en el que se ha descubierto que la IA discrimina a las personas por factores como la raza o el sexo. Por ejemplo, un análisis de las decisiones sobre la concesión de préstamos hipotecarios basadas en la IA reveló que algunos programas tenían menos probabilidades de aprobar a solicitantes negros.

¿Qué sectores de negocio están más expuestos a la IA?

Dado que la tendencia actual de la IA es el procesamiento de grandes cantidades de datos lingüísticos procedentes de texto, audio o vídeo, los sectores más afectados son los relacionados con la lengua escrita o hablada: publicidad, periodismo, consultoría e industria jurídica.
Todos ellos han adoptado ya tecnologías de IA generativa.

¿Qué sectores de negocio tienen menos probabilidades de verse afectados?

Según un estudio de la Universidad de Pensilvania y OpenAI publicado en marzo, es probable que la IA basada en grandes modelos lingüísticos, como la IA generativa, afecte al 80% de los trabajadores estadounidenses. Sin embargo, el estudio concluía que era menos probable que se vieran afectados empleos en sectores como la agricultura, la minería y la industria manufacturera.

Un análisis realizado por Goldman Sachs en marzo también agrupó la artesanía y los oficios relacionados como los sectores con menos probabilidades de ser automatizados por la IA. Sin embargo, estas industrias ya utilizan alguna forma de IA. Por ejemplo, los agricultores utilizan sensores para controlar los cultivos y detectar enfermedades, plagas o problemas con el suelo.

En muchas de estas industrias, la IA que utiliza el análisis de datos o la robótica puede desempeñar un papel más importante y llegar a sustituir a los trabajadores manuales.

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El avance clave en IA

El corazón del avance radica en los «tokens», las unidades básicas de información que un modelo de IA puede procesar. Mientras que GPT-4 tiene un límite superior de 32K tokens, Claude soporta hasta 100K. Este salto cuantitativo significa que Claude puede analizar una novela completa de 75,000 palabras en un solo prompt, ofreciendo respuestas contextualizadas. En comparación, con ChatGPT tendríamos que descomponer el texto en fragmentos más pequeños para lograr una interpretación coherente.

Este avance es crucial para las empresas. Claude puede analizar documentos extensos de decenas o cientos de páginas, resumirlos y extraer datos útiles, funcionando como un analista o consultor robótico. Pero no se detiene en el texto: también puede procesar audio. Con una capacidad para «consumir» hasta 6 horas de un podcast, Claude puede resumir eficientemente su contenido, como demostró en una colaboración con AssemblyAI.

Los desarrolladores también se benefician. Podrán usar Claude para examinar un proyecto de software completo o revisar 240 páginas de documentación de una API y luego realizar preguntas específicas sobre ella.

Conclusión

Claude está redefiniendo las reglas del juego en el espacio de la IA conversacional, ofreciendo capacidades avanzadas que podrían cambiar cómo interactuamos con la tecnología y cómo las empresas procesan grandes volúmenes de datos.

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