Cámara Argentina de Comercio y Servicios - Desarrollo Profesional
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OLA DIGITAL - Surfeá la transformación

El uso de la inteligencia artificial en el ámbito laboral parece estar cada vez más extendido. Su poder predictivo permite eliminar ineficiencias, reducir el error humano y brindarnos insights más profundos. Conocé los principales aprendizajes que nos dejó nuestro ciclo “Inmersión en inteligencia artificial” para aplicarlo en tu negocio.
 
      TRANSFORMACIÓN DIGITAL     
 
14/10/2024 | 3 minutos de lectura 

#InteligenciaArtificial   #datos   #innovación   #IAgenerativa

Qué vas a encontrar:
 


El uso de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito laboral parece estar cada vez más extendido. Su poder predictivo permite eliminar ineficiencias, reducir el error humano y brindarnos insights más profundos. Sin embargo, a pesar de que existe una idea generalizada de que es importante incorporarla a los procesos laborales, las principales limitantes para su adopción se centran en aspectos relacionados a la cultura organizacional y la capacitación.

Por ello, desde el Departamento de Desarrollo Profesional de la Cámara Argentina de Comercio y Servicios nos propusimos sumergirnos en el mundo de las IA organizando el ciclo
“Inmersión en inteligencia artificial”, compuesto por cuatro encuentros a cargo de dos expertos en el tema: Augusto Salvatto y Fredi Vivas. A continuación, profundizaremos en las principales enseñanzas que nos dejó este journey pedagógico.
 


Inteligencia artificial: datos y decisiones


La inteligencia artificial es una disciplina científica, subcampo de las ciencias de la computación. Tiene la capacidad de interpretar nuestro lenguaje mediante el procesamiento de lenguaje natural y aprender de ejemplos e intercambios que mantiene en su uso.

En este sentido, el machine learning se presenta como una disciplina del campo de la inteligencia artificial que, a través de algoritmos, dota a las computadoras de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones, esto es, análisis predictivo. Este aprendizaje permite a las IA realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programadas. El deep learning, en cambio, es un tipo de machine learning que entrena las computadoras para que realicen tareas tal como las hacemos los seres humanos, como el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o hacer predicciones.

En su recorrido por el mundo de los datos y algoritmos, Fredi Vivas demostró que la IA no es algo nuevo, sino que podría datarse desde 1956: “la inteligencia artificial generativa tampoco es algo nuevo, lo que pasa es que ahora existe una democratización. Hay una madurez de uso. Estamos hablando de lo que se conoce como modelos gigantes de lenguaje o LLM. Es decir, inteligencias artificiales entrenadas con billones de datos para entender el conocimiento humano digitalizado”.

Esta democratización de las IA impacta en nuestras acciones más cotidianas. Al respecto, Augusto menciona: “hay inteligencia artificial en Waze, cuando lo usamos para ir al trabajo; hay inteligencia artificial en Netflix cuando nos recomienda una película; en Spotify, cuando nos sugiere una canción; hay inteligencia artificial, cuando nos aparece una notificación para comprar un producto porque se está terminando y efectivamente se nos está terminando. Estas son herramientas de inteligencia artificial, es decir, modelos algorítmicos que nos permiten tomar decisiones o tomar mejores decisiones con poder predictivo, es decir, anticiparnos, por ejemplo, a que un cliente nos va a abandonar, a cuánto voy a vender de un producto, a qué película nos puede gustar. Eso es inteligencia artificial en sentido amplio.”
 


IA generativa: transformar el lenguaje natural en soluciones automatizadas


Si la inteligencia artificial ya despertaba interrogantes y expectativas de distinto tenor, la inteligencia artificial generativa irrumpió y nos instó a seguir preguntándonos sobre sus usos. Pero, ¿qué tiene de particular la IA generativa?  Este subcampo de la IA, se constituye en un tipo de sistema que permite generar texto, imágenes u otros medios como video, en respuesta a comandos o prompts que se le indiquen. Actualmente, entre las IA generativas más populares se encuentran Chat GPT (OpenAI), Gemini (Google), Copilot  (Microsoft) y Meta AI (Meta).

Estos modelos están conformados para aprender de los patrones y la estructura de los datos de entrenamiento, es decir, logran aprender a partir de los datos con los que se entrenan. Cabe destacar que al hablar de datos estamos haciendo referencia a millones y millones de datos en formato de texto. Luego, a partir de eso, pueden ir generando nuevos datos con características similares.

En cuanto a su uso, la pregunta que surge casi de inmediato es: ¿para qué son efectivos estos modelos? Augusto plantea que “son buenos para generar texto, artículos, ensayos, guiones, un copy para una publicación, un diálogo, un pequeño texto para responder un email. Ahora, no siempre generan contenido veraz. Pueden inventar cosas porque no están pensados para decirnos la verdad. Entonces, ahí tenemos un punto. También son buenos en la comprensión del lenguaje natural. Evidentemente, ese es su gran fuerte. Son buenos interpretando preguntas, interpretando lenguaje natural, generando una interacción, pero hay matices sutiles. Hay ironías. Hay algunas cuestiones de lunfardo o ambigüedades que todavía les cuesta entender”.

Las IA generativas no opinan, no creen ni sienten. No están entrenadas para brindar una opinión, ni para decirnos la verdad. Por ello, entre las buenas prácticas de su uso se encuentra como premisa crítica no tomar siempre por certera la información que nos está dando. Cuando la inteligencia artificial se alimenta de texto hecho por inteligencia artificial pueden empezar a generar resultados cada vez peores. Entonces, el rol de los seres humanos en estos procesos se torna imprescindible.

 

Innovación y aprendizaje a lo largo de la vida


Algunas de las conclusiones que arrojaron las investigaciones presentadas por Augusto y Fredi refieren a que el uso de inteligencia artificial generativa está cada vez más extendido como herramienta de transformación de negocio. Allí surge la verdadera oportunidad para las empresas de mejorar los márgenes de ganancia y la eficiencia de la cadena.

En cuanto al rol de las personas, Augusto apela a que “la inteligencia artificial sin la inteligencia humana es un juguete carísimo. Lo que queremos es lograr el complemento entre la inteligencia humana, o sea, su conocimiento de sus negocios, su experiencia, el conocimiento que tienen de cómo se usan, cómo funcionan los negocios, y eso complementarlo con la inteligencia artificial, ya que les puede dar grandes herramientas para tomar decisiones”. Asimismo, la importancia de la cultura en el proceso de innovación se vuelve crucial, así como la puesta en juego de cinco habilidades humanas que nos ayudarán a adoptar estas nuevas tecnologías: adaptabilildad, ingenuidad, des-aprendizaje, amplitud e innovación.

“El desarrollo de las IA nos obliga a nosotros a pensar y poner en práctica un nuevo set de habilidades, a desmitificar que esto es una tecnología ultra compleja y que es para unos pocos”, propone Augusto.  Y agrega, “es destacable que existan estas iniciativas para poder formarnos y seguir incorporando conocimientos permanentemente a lo largo de toda la vida. Este uno de los grandes desafíos que tiene el mundo de las organizaciones en el siglo XXI: la necesidad de estar formándonos, incorporando conocimiento, todo el tiempo.”



Aprendé más

 
Si querés continuar profundizando en cómo crear una estrategia de datos, tendencias y usos de la inteligencia artificial, gobierno de plataformas, desafíos éticos y muchos otros temas, accedé a cada uno de los webinars del ciclo:

 
IA: nunca es tarde para innovar” Por Augusto Salvatto.
“IA: datos, algoritmos y decisiones” Por Fredi Vivas.
“IA generativa: herramientas y usos para el trabajo”  Por Augusto Salvatto.
“Mi primer proyecto de datos: espacio práctico”  Por Augusto Salvatto y Fredi Vivas.

 
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