LA VERDADERA REVOLUCIÓN VENDRÁ DE LA MANO DE LA IA INTERPRETATIVA!
Por: FERNANDO GIRALDO NARANJO (Estratega en Mercadeo y Publicidad, CEO en FGN Advertising Global Boutique)
A la eclosión de la IA generativa hace aproximadamente tres años ha seguido el «boom» de la IA agéntica, que va un paso más allá y no solo es capaz de generar contenido con facilidad absolutamente pasmosa en base a sencillos «prompts» de texto sino también de ejecutar tareas de manera autónoma (y con escasa supervisión por parte de los humanos de carne y hueso).
Sin embargo, y aun cuando la IA agéntica es portadora indudablemente de una vasta miríada de oportunidades para las empresas (y puede, ejemplo, asumir la construcción de página webs con muchísima celeridad), se topa de bruces (como la IA generativa) con no pocas limitaciones.
Los flujos de trabajo y los resultados puestos sobre la mesa por la IA agéntica siguen demasiado a expensas de las variaciones cuando se ejecutan en grandes organizaciones con un gran volumen de procesos que deben estar necesariamente anclados en la previsibilidad y en la confiabilidad.
Por esta razón, la verdadera revolución en el universo de la inteligencia artificial no está alojada en las entrañas de la IA agéntica sino en las de la IA interpretativa, que sí traerá realmente consigo una revolución (absolutamente sísmica) en las empresas.
A diferencia de la IA agéntica, la IA interpretativa es capaz de procesar información compleja y no estructurada e interpretarla de manera tan previsible como definida con la misma infraestructura tecnológica. Y no solo eso. La IA interpretativa permite a las organizaciones ejecutar procesos complejos sin que sea necesaria la intervención humana en cada uno de los pasos que integran tales procesos, explica John Lester en un artículo para Fast Company.
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La IA interpretativa promete ser mucho más útil para las empresas que la IA generativa y la IA agéntica!
Aunque su desarrollo está aún en una fase bastante embrionaria, la IA interpretativa se aplica ya en algunos ámbitos. Y algunos médicos están utilizando ya esta tecnología para escuchar las conversaciones mantenidas con sus pacientes y rellenar automáticamente sus historiales clínicos para facilitar el seguimiento de los tratamientos y hacer en último término más sencilla la facturación.
Además, en un futuro próximo la IA interpretativa podría ayudar a determinar la causa de los accidentes de tráfico en base a atestados policiales redactados en múltiples formatos o procesar vídeos grabados desde la pantalla de un ordenador portátil mientras alguien efectúa una presentación para facilitar a sus compañeros de equipo actualizaciones automáticas sobre los proyectos en los que están involucrados.
La IA interpretativa podría propiciar un aumento de la productividad de entre el 20% y el 40% en las grandes empresas. Sin embargo, para sacar todo su jugo a esta tecnología, las organizaciones deberán involucrar necesariamente en el uso de la IA interpretativa a todos sus departamentos, enarbolar la bandera de la experimentación y estar dispuestas a cambiar normas y procesos arraigados que podrían ralentizar en último término su adopción. Aun cuando la IA interpretativa tendrá que superar indudablemente obstáculos en modo alguno desdeñables dentro de las empresas, los beneficios que esta traerá bajo el brazo serán potencialmente colosales.
El crecimiento económico está en buena medida a expensas de la estandarización y la escala de procesos para hacerlos más rápidos, más económicos y más confiables. Así lo hicieron posible en su día las cadenas de montaje y una revolución similar será espoleada asimismo por la IA interpretativa.
La IA interpretativa ha fracaso en términos generales a la hora de dar a alas a la automatización. Muchas empresas se han apoyado, por ejemplo, en esta tecnología para mermar el tiempo que el departamento de recursos humanos consagra a las consultas de los empleados en relación con políticas internas. Sin embargo, en este contexto las IA generativa necesita aún la revisión humana, por lo que mejora en términos de productividad sigue siendo bastante modesta y estando lastrada en buena medida por la imprevisibilidad.
Por su parte, la IA agéntica constituye una evolución con respecto a la IA generativa porque permite desarrollar y ejecutar planes paso a paso, pero necesita igualmente la asistencia de personas de carne y hueso para ser verdaderamente productiva. Y sus resultados siguen siendo de naturaleza variable.
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La IA interpretativa promete llevar en volandas la automatización en las organizaciones
En cambio, la IA interpretativa es capaz de procesar el lenguaje humano teniendo en consideración todos sus matices y no se limita solo a tareas que son fáciles de cuantificar con datos sino que extiende también sus «superpoderes» a otras muchas actividades.
Con la ayuda de la IA interpretativa, que permitirá reducir ostensiblemente el número de mandos medios para coordinar actividades en el seno de las organizaciones, las empresas podrán evaluar, por ejemplo, de forma tan sencilla como confiable el tono y la calidad de las interacciones de sus empleados con los clientes y también el seguimiento de las políticas vigentes en el lugar de trabajo.
La IA interpretativa brindará asimismo a las empresas la posibilidad de entender aspectos tan opacos como operativamente cruciales en términos de negocio como los códigos y los datos heredados de décadas, los mismos que constituyen a menudo un importante óbice a la hora de implementar nuevas tecnologías en el seno de las organizaciones.
Conviene en todo caso hacer notar que la IA interpretativa, la IA agéntica y la IA generativa no son mutuamente excluyentes y pueden perfectamente implementarse de manera simultánea. La IA interpretativa suena quizás sobre el papel menos espectacular que la IA agéntica y la IA generativa, pero tiene potencialmente un impacto sísmico a la hora de sacar rédito económico a la inteligencia artificial dentro de las empresas.
*Este artículo fue creado por la Sala de Prensa de FGN Advertising Global Boutique con ayuda de una inteligencia artificial que utiliza ‘Machine Learning’ para producir texto similar al humano.
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Cortesía: FERNANDO GIRALDO NARANJO / FGN Advertising Global Boutique.