La inteligencia artificial generativa ha sido desarrollada para crear ideas y contenidos nuevos, abarcando desde conversaciones y historias hasta imágenes, videos y música. Esta tecnología busca emular la inteligencia humana en tareas informáticas no tradicionales, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la traducción. Sin embargo, también plantea numerosos desafíos que deben ser abordados.
Durante el evento “Blend the Future 2024”, organizado por CANVIA e IBM, Alberto Indacochea, Director de IA de IBM, destacó que uno de los principales retos en la industria es que los usuarios utilicen la IA como una herramienta para ser dueños de lo que construyen.
«La ausencia de nuevos datos generará una disminución en el ritmo de progreso. Hay mucho por trabajar en la generación de datos, ya que los datos públicos se están agotando. Hoy en día, la IA necesita datos emergentes para seguir entrenando y avanzando», afirmó.
Hugo Goicochea, CEO de CANVIA, mencionó que los casos de uso de la IA generativa están mejorando los procesos internos de las compañías.
«CANVIA creó un chatbot utilizando IBM Watson Assistant para la gestión de Recursos Humanos, lo que ha permitido a las empresas tener procesos más eficientes y ágiles. Este chatbot atiende más de 500 consultas sobre 20 temas diferentes. Los sectores más avanzados, como los servicios financieros y telecomunicaciones, han sido clave en el crecimiento del uso de IA para ganar cuota de mercado», explicó.
Aunque las nuevas tecnologías han optimizado el desarrollo y crecimiento de las empresas mediante la digitalización de procesos y la adopción de asistentes virtuales, aún existen desafíos importantes.
«Las preocupaciones de la industria incluyen los sesgos y alucinaciones de la IA, la falta de transparencia y los efectos potenciales en la creatividad y originalidad. El uso de grandes conjuntos de datos para entrenar algoritmos también plantea dudas sobre la protección y privacidad de los datos, así como el uso del Shadow AI por parte de los colaboradores», agregó Indacochea.
«Es crucial crear una plataforma de IA generativa que se integre con los procesos de negocio y aplicaciones, ofreciendo opciones de modelos en una única plataforma. Además, es fundamental asegurar su uso ético y seguro mediante marcos y normas establecidos», mencionó un vocero de IBM.
Por su parte, Goicochea señaló que la generación de datos confiables y de alta calidad es esencial. «Un reto principal es la gobernanza de los datos, ya que versiones inconsistentes de un mismo dato en diferentes sistemas pueden generar problemas. El rol humano en la creación de datos emergentes debe ser seguro, confiable y ético para que los modelos de IA tomen decisiones alineadas con los valores y propósitos de las organizaciones», concluyó.
