La Inteligencia Artificial (IA) generativa existe desde hace 60 años, pero la tecnología finalmente se está consolidando con el acceso público a grandes modelos lingüísticos (en inglés Large Language Models- LLM) de empresas como OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft y muchas otras.
Las aplicaciones de IA ahora pueden reconocer rasgos faciales, aprobar exámenes, producir texto, video e imágenes, además de ayudar a acelerar los descubrimientos científicos. Estas herramientas están revolucionando muchas industrias, y seguirán haciéndolo.
Las previsiones recientes de Morgan Stanley indican que la tecnología podría afectar al 44% de los puestos de trabajo en los próximos años a medida que se amplíe el alcance de los procesos empresariales que pueden automatizarse.
“Tenemos razón en estar preocupados por el auge de la IA. Sin embargo, las aplicaciones de IA están bastante lejos de poder replicar el tipo de pensamiento creativo, comprensión contextual, habilidades interpersonales y valores éticos que son tan exclusivos del intelecto humano. Hay mucho que no sabemos sobre cómo funciona el cerebro humano, por lo que sigue siendo difícil, si no imposible, recrear esta computadora tan compleja”, afirmó Jim Chappell, director global de IA de AVEVA.
Asimismo, comentó que: “Lo que hemos sido capaces de hacer es crear nuevos tipos de aplicaciones que funcionan mejor que los seres humanos en áreas relativamente estrechas. Se trata de la Inteligencia Artificial Estrecha que realiza muy bien las tareas funcionales. Vemos sus aplicaciones en el análisis predictivo, la programación impulsada por IA e incluso el ajedrez informático”.
La consultora McKinsey indicó que la IA generativa tiene el potencial de generar un dividendo empresarial de entre 2,6 y 4,4 billones de dólares en 16 funciones empresariales. Para entender esa cifra en contexto: todo el producto interno bruto del Reino Unido fue de 3,1 billones de dólares en 2021.
El mayor impacto de la IA en los negocios, alrededor del 80% de las transiciones ocupacionales de aquí a 2030, se sentirá en cuatro áreas, dice McKinsey. Estos incluyen operaciones de clientes, ventas y marketing, ingeniería de software e investigación y desarrollo.
IA en la manufactura
La IA puede mejorar la calidad y la eficacia de las funciones industriales. Puede ayudar a que los procesos sean más eficientes, reducir los costos y el uso de recursos, e incluso respaldar los resultados de sostenibilidad.
Por ejemplo, la analítica infundida por IA ya puede decirle a un gerente de planta cómo será su operación dentro de un mes. Del mismo modo, puede ofrecer predicciones casi precisas sobre la vida útil restante de un activo. Pero la visión humana seguirá siendo esencial para las decisiones conceptuales y estratégicas.
“Tales juicios pueden implicar cuestiones de desigualdad, sesgo, seguridad y protección, pero también determinar dónde se despliegan mejor los recursos limitados. La adopción de opciones de IA proporcionará la mejor manera posible de llevar a cabo cada escenario, pero la decisión final a menudo requiere la intervención humana”, subrayó Chappell.
