IA generativa, ¿moda o revolución real? | InnovaDATA #13 ow39

InnovaData, un podcast del Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

Hace poco más de dos años que empezamos a hablar de IA generativa y hoy en InnovaData, Esther Madrigal y yo, Ana Lastuey, arrancamos dándoos algunos datos sobre su adopción en las empresas.

Pues aquí estamos en un nuevo podcast y empezamos con algunos datos que nos han parecido muy interesantes y es que, según un estudio encargado por Lenovo, revela que el 42% de las organizaciones globales planean llevar a cabo casos de uso de IA generativa. Y si nos fijamos en España, según un informe de Manpower Group, la mitad de las empresas declaran estar utilizando IA generativa, pero sólo el 16% están aprovechando realmente su potencia.

En este episodio profundizamos en estos datos y pasamos de las expectativas a la realidad de la IA generativa con dos expertos. Por un lado, Néstor Álvaro, director de IA y Data Science en Santa Lucía. Bienvenido, Néstor. Muchas gracias por tenerme aquí con vosotros. Y por otro lado, tenemos a Álvaro Barbero, director del Área de Inteligencia Artificial del IIC. Hola, Álvaro.

Hola, Ana. Es un placer estar aquí otra vez. Tras dos años disponible, hemos normalizado utilizar XGPT u otras herramientas similares, pero vamos a aterrizarlo en las organizaciones hoy. ¿Qué valor de negocio tiene la IA generativa? Porque algunos de los estudios que mencionábamos al comienzo están apuntando a dificultades para medir su retorno, su ROI. Me gustaría preguntaros para qué se está utilizando en las empresas y si tenemos prototipos o proyectos más sólidos que podáis contarnos.

Pues yo creo que en estos dos años, desde que he salido de XGPT, un poquito más de dos años, pues ha habido oportunidad de que las empresas hagan muchos experimentos, muchas pruebas de concepto y se vayan estandarizando algunos casos de uso en los que se ha visto que esto funciona. Yo creo que la mayoría de estos casos están centrados en dos ideas. Uno es trabajar con grandes bases de datos documentales y aquí la idea es que estas IAs nos sirvan como una especie de buscador, pero no un buscador tipo Google, sino un buscador tipo chat.

Y aquí entran sistemas como la arquitectura RAG, que ha cogido mucha fama estos años, que permite, pues eso, chateando con una base de documentos, contestar preguntas y ahorrar tiempo al . Y esto se está aplicando desde call centers o helpdesk internos a otro tipo de campos donde hay que trabajar con mucha documentación, yo creo que es el sector legal, etcétera. Y luego también yo creo que se está viendo mucha utilidad en el desarrollo de software.

O sea, ya se han profesionalizado mucho también las herramientas que se integran muy bien con los entornos de desarrollo y ayudan a que los desarrolladores, pues, trabajen más rápido programando, haciendo test, generando documentación, etcétera. Yo aquí coincido bastante con lo que ha dicho Álvaro, porque sí que es cierto, es que desde nuestra empresa, bueno, en general, estamos viendo que se está adoptando bastante, sobre todo casos de mejora de la productividad y la eficiencia. Hemos visto ejemplos, que decía Álvaro también, automatizando tareas rutinarias, utilizando procesos. Ayuda también mucho en la parte de la innovación, generando nuevos productos, servicios, modelos de negocio.

Igualmente en la toma de decisiones, que también es muy importante por toda esa capacidad que tiene de resumir información o incluso de aglutinar diferentes datos y darnos una composición del lugar. Y también estamos viendo vías de trabajo y de apoyo en la línea de la personalización de experiencia. Nos permite adaptar diferentes ofertas y comunicaciones también, muy importante, a las necesidades que puedan tener los diferentes clientes. Sí que es cierto que hay una diferencia, y yo quiero remarcarlo aquí, entre el valor aportado y el valor medible. Sobre todo por esa parte de la personalización y líneas similares, que al final cuando nos dicen valor aportado muchas veces pensamos en euros.

En diferentes proyectos nosotros sí que hemos visto que la GenEye puede aportar a los modelos de trabajo de los s bastante. Incluso nosotros tenemos casos de éxito donde aceleramos bastante la velocidad de realización de las tareas. Eso es un tangible básico, porque mire lo que tardaban antes, lo que tardan ahora. Y luego también estamos detectando que no sólo mejora velocidad, sino que también el es cada vez más propenso a utilizar este tipo de herramientas.

Y eso es un intangible bastante importante, porque nos declaraban en una encuesta que hicimos que el 95,5% de los s, es decir prácticamente todos, pues veían muy bien utilizar estas nuevas soluciones frente a otras. Pero también aquí es relevante y nos ha ayudado mucho en equipos internos que nosotros tenemos y en otras empresas, imagínense.