De entrada hemos de decir que una cosa es el récord en descargas de la APP para uso gratuito por particulares, y otra cosa es el uso de la API en el contexto empresarial. 

Esta inteligencia artificial, desarrollada en China, se presenta como una alternativa a modelos más costosos como los de OpenAI, ofreciendo capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje con un enfoque open source y un precio considerablemente más bajo en SaaS.

Los modelos actuales ya son sobradamente potentes para su aplicación a través de API

Un punto de partida para esta reflexión es el hecho de que los modelos actuales ya son sobradamente potentes para su aplicación a través de API en venta y servicio al cliente, automatizar tareas con absoluta precisión, tanto en voz como en chat, ya es posible, y no tenemos que esperar la llegada de nuevos modelos. 

Al mismo tiempo, DeepSeek para su uso en español, no es aún suficientemente preciso, si bien es cierto que está muy cerca y en pocas semanas o meses, será factible comenzar a emplearlo con éxito.

Pero pocas empresas se atreverán por el momento a desplegar servicios a sus clientes, basados de este modelo, incipiente y en manos chinas, por unos ahorros en costes, que realmente son pequeños en términos prácticos.

La complejidad para el éxito está en el dominio del enfoque operacional y cómo orquestar flujos y bots

Como decíamos, una de las diferencias frente a su principal competidor, ChatGPT, es la posibilidad de explotarlo a través de API sin coste, dado que se ofrece en modo open source. Pero esto supone, una complejidad adicional para montar servidores con este servicio, con todas las garantías en seguridad que deben ir de la mano. De hecho Meta ya viene apostando desde hace tiempo por el modelo open source con su modelo Llama, cada vez más preciso, sin que esto haya revolucionado el mercado.

El debate sobre la necesidad de contar con modelos extremadamente potentes en venta y atención al cliente está cambiando. Durante años, la narrativa ha estado dominada por la búsqueda de modelos cada vez más grandes y sofisticados, pero en la práctica, los casos de uso reales en ventas y servicio al cliente no requieren modelos fundacionales aún más avanzados, sino bots, orquestados, eficientes y bien entrenados en tareas concretas. La complejidad para el éxito está en el dominio del enfoque operacional y cómo orquestar flujos y bots.

Las empresas comienzan a desplegar enfoques multibot, donde en lugar de un único modelo hiperpotente, se implementan varios agentes especializados en tareas específicas, por ejemplo, uno para responder preguntas frecuentes, otro para gestionar reclamaciones y otro para asistir en el proceso de compra.

EN CONCLUSIÓN

En definitiva, siendo muy pragmáticos, a corto plazo el mayor impacto que puede suponer la irrupción de DeepSeek en nuestro ámbito relación cliente es la previsible rebaja de los precios en los modelos de éxito actuales (fundamentalmente ChatGPT y Gemini) por una mayor competencia, lo cual es una excelente noticia. Algunas empresas pueden comenzar a usar DeepSeek en sus servicios, pero seamos realistas, serán pocas, por el momento.

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Mariner: El As Bajo la Manga de Google

Mariner es la última incursión de Google en el ámbito de la inteligencia artificial generativa. Diseñado para procesar grandes volúmenes de datos y generar respuestas coherentes y personalizadas.

Un ejemplo del poder de Mariner se encuentra en su capacidad para gestionar interacciones omnicanal. Por ejemplo, en una tienda de ropa online, Mariner puede responder automáticamente a las consultas de los clientes sobre disponibilidad de tallas, sugerir combinaciones de productos basadas en compras previas e incluso predecir cuándo un cliente es más propenso a realizar otra compra. Al analizar datos históricos de compras y comportamientos de navegación, la IA genera recomendaciones altamente personalizadas que impulsan las ventas.

En el ámbito del servicio al cliente, Mariner va más allá del chatbot estándar. Supongamos que un cliente contacta a una aerolínea debido a un vuelo retrasado. Mariner no solo informa sobre el estado del vuelo, sino que también puede ofrecer alternativas inmediatas como reservas en vuelos posteriores, vales de comida y actualizaciones en tiempo real, todo sin intervención humana.

Mariner es un prototipo de investigación desarrollado por Google DeepMind, basado en Gemini 2.0, que explora el futuro de la interacción entre humanos y agentes inteligentes, comenzando con el navegador web. Este agente de inteligencia artificial (IA) está diseñado para comprender y razonar sobre todo lo que aparece en la pantalla del navegador, incluyendo píxeles y elementos web como texto, código, imágenes y formularios.

Puede navegar por sitios web y realizar tareas en nombre del usuario, como completar formularios y ejecutar acciones que normalmente requerirían intervención humana. Esta capacidad permite automatizar procesos complejos y repetitivos, mejorando la eficiencia y productividad en diversas aplicaciones.

¿Cómo funciona Mariner del lado del cliente?

1. Interacción Inteligente con la Web:

Mariner actúa como un asistente personal en el navegador del usuario, capaz de leer, interpretar y realizar acciones en páginas web de manera automatizada, simulando el comportamiento de un humano.

2. Uso Proactivo por el Usuario:

Un cliente puede usar Mariner para navegar más fácilmente por plataformas complejas, como llenar formularios, buscar información específica o automatizar tareas repetitivas (por ejemplo, rastrear pedidos o completar formularios de contacto en varios sitios).

3. Automatización Personalizada:

Al ser una herramienta en el navegador del usuario, Mariner puede actuar sobre cualquier página web, incluso aquellas que no han implementado soporte nativo para automatización o inteligencia artificial.

Anthropic y Claude: Competencia Sólida

Mientras tanto, Anthropic apuesta por su modelo Claude, conocido por su énfasis en la seguridad y la ética en la inteligencia artificial. Claude es robusto y confiable en situaciones críticas, como la resolución de conflictos o la asistencia en industrias reguladas, lo que lo hace ideal para sectores financieros o médicos.

En el comercio minorista, Claude puede actuar como un asesor de ventas virtual. Imagine un cliente que busca comprar una bicicleta. Claude puede guiarlo a través de las opciones según sus necesidades específicas, como terrenos de uso o presupuesto, y ofrecer garantías adicionales o accesorios complementarios.

Sin embargo, la capacidad de Claude para mantener interacciones altamente humanas y naturales puede enfrentar desafíos frente a Mariner, que sobresale en la integración con herramientas existentes como Google Workspace, CRM y plataformas de análisis avanzadas.

Desafíos y Futuro

La carrera entre Google y Anthropic no está exenta de desafíos. La privacidad de los datos y la implementación ética son puntos clave. Mientras Claude enfatiza un enfoque conservador, Google busca encontrar un equilibrio entre funcionalidad avanzada y seguridad.

Ambos modelos también enfrentan retos de adopción empresarial. Aunque ofrecen potentes herramientas, las empresas deben invertir en capacitación y personalización para aprovechar al máximo estas tecnologías.

En el futuro, es probable que estas herramientas no solo compitan entre sí, sino que también encuentren maneras de coexistir en ecosistemas empresariales. Por ejemplo, una empresa podría usar Mariner para ventas predictivas y Claude para la atención al cliente, logrando un equilibrio perfecto entre eficiencia y sensibilidad humana.

La batalla entre Mariner de Google y Claude de Anthropic marca un hito en la automatización inteligente. Ambas plataformas ofrecen soluciones innovadoras que pueden transformar ventas y servicio al cliente, pero su éxito dependerá de cómo las empresas adopten estas tecnologías.

En un mundo donde las expectativas de los consumidores son más altas que nunca, herramientas como Mariner y Claude no son solo útiles; son esenciales para mantener la competitividad. Empresas de todos los tamaños deben tomar nota: el futuro de la automatización está aquí, y la carrera apenas comienza.

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Ambas compañías han expresado su preocupación por el impacto que estas normas podrían tener en su capacidad para desarrollar y desplegar tecnologías de IA a gran escala, asegurando que las estrictas restricciones y requisitos podrían limitar su competitividad en el mercado global.

La Ley de IA, en proceso de aprobación en la Unión Europea, busca establecer un marco regulatorio estricto para el uso de inteligencia artificial en el continente. La normativa impondrá fuertes obligaciones a las empresas que operan con IA, como la necesidad de transparencia en los algoritmos, controles de riesgo y la prohibición de ciertas aplicaciones consideradas de “alto riesgo”. Estas medidas, aunque aplaudidas por defensores de la privacidad y la ética, han sido objeto de críticas por parte de la industria tecnológica, que teme que la burocracia y los altos costos de cumplimiento frenen la innovación y el crecimiento económico.

Meta, propietaria de plataformas como Facebook e Instagram, y Spotify, el gigante del streaming musical, han manifestado que estas restricciones podrían ser especialmente perjudiciales para las startups y las pequeñas empresas tecnológicas, que carecen de los recursos para cumplir con las nuevas normativas. Además, señalan que la ley podría poner en desventaja a las compañías europeas frente a sus competidoras estadounidenses y asiáticas, que operan en entornos regulatorios más flexibles.

La preocupación se extiende también a las implicaciones que estas regulaciones podrían tener para el desarrollo de nuevas aplicaciones de IA, como las utilizadas en la personalización de contenidos, la publicidad digital y la interacción con usuarios a través de chatbots. Ambas compañías han instado a los legisladores europeos a reconsiderar ciertos aspectos de la ley, abogando por un enfoque más equilibrado que permita proteger los derechos de los ciudadanos sin frenar el progreso tecnológico.

En respuesta, los responsables de la legislación argumentan que la Ley de IA es necesaria para garantizar que la inteligencia artificial se desarrolle de manera ética y responsable, minimizando los riesgos para la sociedad. Sin embargo, la batalla entre innovación y regulación promete intensificarse a medida que la ley se acerque a su aprobación final, con implicaciones significativas para el futuro del sector tecnológico en Europa.

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Apple ha decidido retrasar el lanzamiento de sus nuevas funciones de inteligencia artificial inicialmente previstas para ser introducidas con el iOS 18, debido a incertidumbres regulatorias en Europa. Este retraso afecta a las funciones anunciadas durante la conferencia de desarrolladores de Apple (WWDC) 2024, que incluyen capacidades avanzadas de IA como la creación de resúmenes de correos electrónicos y mejoras en la experiencia de usuario mediante la personalización de emojis y otras funciones interactivas.

Razones del Retraso

El principal motivo del aplazamiento es la nueva legislación de la Unión Europea, el Digital Markets Act (DMA), que impone estrictas normas sobre la interoperabilidad y la competencia justa entre las grandes empresas tecnológicas. Apple ha expresado preocupaciones de que cumplir con estos requisitos podría comprometer la integridad y seguridad de sus productos. La empresa ha afirmado que está comprometida a colaborar con la Comisión Europea para encontrar una solución que permita ofrecer estas características sin poner en riesgo la privacidad y la seguridad de los usuarios.

Implicaciones del Retraso

Este retraso no solo afecta a las funciones de IA, sino también a otras mejoras planificadas como las mejoras en el mirroring del iPhone y el SharePlay para la compartición de pantallas. La suite de funciones de IA, conocida como Apple Intelligence, estaba diseñada para integrar profundamente la IA en el ecosistema de Apple, mejorando la eficiencia y la personalización de las tareas diarias para los usuarios de iPhone, iPad y Mac.

Reacciones y Próximos Pasos

A pesar del retraso, Apple sigue adelante con el lanzamiento del iPhone 16, previsto para septiembre, aunque sin las funciones de IA inicialmente planificadas. La compañía espera lanzar estas características con una actualización posterior, posiblemente con iOS 18.1. Este movimiento es parte de un esfuerzo más amplio para mantenerse competitivo en el ámbito de la inteligencia artificial, en el cual otras grandes empresas tecnológicas también están invirtiendo fuertemente.

Apple también ha señalado que estos retrasos son específicos de la región europea, indicando que las nuevas características de IA podrían estar disponibles en otras regiones según lo planeado. La empresa continúa trabajando en ajustar sus productos y políticas para alinearse con las regulaciones internacionales sin comprometer sus estándares de seguridad y privacidad.

En resumen, el retraso de Apple en el lanzamiento de sus nuevas funciones de IA refleja los desafíos que enfrentan las grandes empresas tecnológicas en adaptarse a regulaciones cada vez más estrictas, mientras intentan innovar y mantenerse competitivas en un mercado global dinámico.

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El secretario de Estado, Javier Padilla, subrayó la importancia de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito de la sanidad y enumeró las tres principales demandas que el sector sanitario puede hacer a la IA:

La primera, que sea un elemento que favorezca la equidad y la accesibilidad: “Creo que hay algo fundamental, que muchos de los filósofos que trabajan en el ámbito de la tecnología y la IA tienen siempre muy en cuenta, y es que, si las grandes innovaciones no son implantadas desde una perspectiva de equidad, tienen más capacidad de agrandar brechas, que de acortarlas.”

El segundo elemento, que resaltó Padilla, es que la Inteligencia Artificial tiene que tener la capacidad para catalizar procesos: “Que lo que ahora tarda días pueda tardar horas, y que lo que ahora tarda semanas pueda tardar días.”

La IA debe permitir a los profesionales sanitarios disponer de más tiempo para dedicación a los pacientes

Y el tercer elemento, el que realmente desde la práctica clínica sería fundamental para los profesionales, es el tiempo: “Que nuestros profesionales tengan más tiempo para poder hacer lo que saben hacer, que es tratar a la gente. Que puedan utilizar ese tiempo en preguntar, explorar o simplemente utilizar la inteligencia humana a lomos de la inteligencia artificial.”

Por su parte, Rocío Arroyo, presidenta de AseBio resaltó la necesidad de exista colaboración entre el sector público y privado “para avanzar rápido, llegar más lejos y mejorar nuestra posición como país en los espacios de datos sanitarios. Para tener impacto en la salud de los pacientes de manera eficiente y en la atención sanitaria, tenemos que construir las soluciones entre todos. Ojalá podamos repetir esta jornada todos los años porque será señal de que estamos trabajando en la misma dirección. No perdamos el ritmo».

En este sentido, aunque existen numerosas experiencias exitosas y de alto valor social en el uso de la Inteligencia Artificial en el campo de la salud, la mayoría son poco conocidas por su especificidad. Por este motivo, el evento ha puesto el foco en compartir estas experiencias de forma integral y con una perspectiva nacional para evitar así lagunas de conocimiento que puedan obstaculizar el aprovechamiento de la inversión pública en este ámbito.

“Nos encontramos en un momento crucial para la transformación del sistema sanitario”, concluyó Jorge Tello, coordinador del Grupo de Trabajo de Inteligencia Artificial y Nuevas Tecnologías de AseBio y Chief Strategy Officer de Savana, “porque disponemos como país de la voluntad, la experiencia, el talento y la financiación para liderar a nivel global una correcta aplicación de la Inteligencia Artificial en el ámbito de la Salud, desde el punto de vista humano, animal y ambiental. Solo nos queda coordinarnos adecuadamente entre todos los actores”. 

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