Hoy en día es común encontrarnos constantemente con el término “inteligencia artificial”, normalmente acompañado de confusión o incluso preocupación y un miedo de “ser desplazados” por estas tecnologías emergentes. Al margen de una época en la cual aprender a utilizar estas herramientas se ha vuelto indispensable, el EPIC Lab del ITAM organizó una conferencia el 29 de febrero con Pedro Moreno de Los Ríos, invitado de IE University y consultor senior en tecnologías de marketing y desarrollo de negocios digitales, quien nos habló un poco sobre cómo funcionan algunas inteligencias artificiales generativas y qué es necesario tener en cuenta al incorporar a las inteligencias artificiales no sólo al proceso productivo de las empresas, sino también a nuestro día a día, pero sobre todo haciéndolo de forma responsable.

¿Cómo funciona una inteligencia artificial generativa?

Imagina que tienes a una persona a la cual le enseñas una gran cantidad de datos relacionados con un “dominio” específico, es decir, de un tema en particular; esta persona, después de ver todos estos datos, va a tratar de buscar relaciones entre ellos, es decir, patrones. Después de haber encontrado algunos posibles patrones, tratará de predecir cuál será el siguiente elemento que va a recibir.

Las inteligencias artificiales generativas siguen esta misma idea: son entrenadas con enormes cantidades de datos (a veces de incluso Petabytes de información) para aprender a detectar conceptos específicos y con ellos poder hacer relaciones según cuál es la relación más probable entre ellos. Con esto, son capaces de generar textos, audios, imágenes e incluso videos según lo que nosotros le damos una instrucción, normalmente llamado prompt.

Ahora, una parte importante de entrenar una IA generativa es no solo que aprenda a reconocer conceptos específicos, sino que el resultado que arroje sea correcto y “bien hecho” (por ejemplo, que no haya errores ortográficos, o que no haga una imagen con manos que tengan seis dedos). Para ello, se hace uso de otras inteligencias artificiales, llamadas antagónicas, que se especializan en tratar de distinguir entre cosas hechas por otras IA de hechas por personas. La prueba es sencilla: si la IA antagónica no es capaz de distinguir entre lo que hizo una persona y una IA, significa que el resultado está siendo apropiado y realista.

¿Qué debe tener un modelo de inteligencia artificial en una empresa?

1. Ser un sistema seguro y que cuide la privacidad tanto de usuarios como de externos

Cada vez es más necesario tener una buena planeación en el cuidado y la protección de los datos tanto de usuarios como de administradores del sistema. Una correcta gobernanza en temas de privacidad y seguridad de la empresa permitirá que estas herramientas no supongan un riesgo para las empresas.

2. Dar resultados personalizados según la empresa y el tipo de actividades que realice

Si bien la idea principal de una inteligencia artificial es que pueda ser fácilmente adaptable para muchos contextos, tener un modelo entrenado específicamente para el dominio o giro de tu empresa puede facilitar mucho el proceso productivo y minimiza la posibilidad de que la IA se equivoque.

3. Ser fácil integrarlo a los procesos de la empresa

Sin importar qué tan bueno o útil sea un sistema, si no es amigable con los usuarios y es complicado de adaptar, las personas mostrarán cierta resistencia a utilizar estas herramientas. Es importante pensar en que un sistema sea fácil de adaptar y accesible para facilitar su integración exitosa a una empresa.

4. Tener un buen rendimiento y ser eficiente.

Existen muchos parámetros diferentes para decir que un sistema sea “eficiente”. Puede ser eficiente en tiempo, en recursos utilizados o tratar de tener un equilibrio entre ambos. Cada empresa debe buscar qué eficiencia quiere y con base en ello decidir qué inteligencia artificial necesita para alcanzarlo.

¿Cómo utilizar inteligencias artificiales de forma responsable?

A lo largo de la conferencia, se hizo mucho énfasis en lo importante que es experimentar con estas herramientas, pero no depender de ellas completamente, ya que, igual que quienes las programamos, las inteligencias artificiales pueden cometer errores. Es importante utilizarlas como auxiliares, ya sea para generar contenido o para la toma de decisiones, pero siempre estando atentos a que haga su trabajo de forma adecuada.

Aprender a usar correctamente estas tecnologías emergentes es lo que nos permitirá seguirnos desarrollando y entender cuáles son sus límites, así como hasta qué punto permitir que operen las inteligencias artificiales. Como dijo Pedro, “el riesgo no está en utilizarlas, sino en no utilizarlas”, ya que únicamente con su uso y una regulación eficiente seremos capaces de adaptar completamente a las inteligencias artificiales en nuestro día a día.