Abrazando el futuro: Porqué debemos adoptar ya la Inteligencia Artificial (IA)

Abrazando el futuro: Porqué debemos adoptar ya la Inteligencia Artificial (IA)

Los avances tecnológicos siempre han influido en nuestra forma de vivir y trabajar, pero la velocidad y la magnitud de los cambios de los últimos años no tienen precedentes, impulsados por la rápida expansión y adopción industrial de la IA generativa. La IA generativa y los grandes modelos lingüísticos (LLM) están transformando nuestro enfoque del aprendizaje y el trabajo, y muchas personas navegan con cautela por estos cambios y se cuestionan su integración en la vida cotidiana y sus implicaciones para el futuro del trabajo.

La vacilación a la hora de abrazar la nueva ola de IA es comprensible, como lo es cualquier territorio inexplorado. Pero esta tecnología tiene el potencial de introducir una forma mejor de aprender, trabajar e innovar. Sólo tenemos que acercarnos a ella con espíritu creativo y ganas de comprenderla.

¿Qué es la IA Generativa?

La IA generativa se refiere a los sistemas de inteligencia artificial diseñados para crear nuevos contenidos que imitan la creatividad humana mediante el aprendizaje de patrones a partir de datos existentes. A diferencia de la IA tradicional, que puede centrarse en la clasificación o la predicción, la IA generativa puede producir texto, imágenes, música y mucho más. Esta tecnología se basa en sofisticados algoritmos y grandes modelos lingüísticos (LLM), que aprenden patrones a partir de grandes cantidades de datos para generar resultados coherentes y contextualmente relevantes.

¿Qué son los grandes modelos lingüísticos (LLM)? Los LLM pertenecen a la categoría más amplia de la IA generativa. Estos tipos de modelos de IA están diseñados para comprender, generar y manipular el lenguaje humano. Se entrenan utilizando diversas fuentes de información, como libros, páginas web, artículos y otros textos públicos. Esto les permite aprender patrones, contextos y matices del lenguaje, lo que les permite realizar una amplia gama de tareas, como generar textos, traducir, resumir e incluso responder preguntas.

Las 3 aplicaciones principales de la IA generativa:

  • Creación de contenidos: IA puede generar cualquier tipo de contenido escrito como artículos, blogs y propuestas, correos electrónicos y escritura creativa. Esta aplicación ha revolucionado la generación de contenidos al permitir al usuario crear material escrito rápido y de alta calidad. Además, AI genera diseños artísticos únicos a partir de descripciones de texto, lo que la convierte en una potente herramienta para artistas, diseñadores y publicistas.
  • Atención al cliente: Los chatbots de IA generativa crean respuestas coherentes, contextualmente relevantes y similares a las humanas. Esto va un paso más allá de los chatbots tradicionales, que se basan en respuestas predefinidas. Las empresas que aprovechan esto pueden ofrecer asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana, gestionar múltiples consultas simultáneamente, reducir los costes operativos y mejorar las experiencias de los usuarios.
  • Ingeniería y diseño: La IA puede generar y optimizar diseños complejos, como componentes de automoción o diseños arquitectónicos, proporcionando soluciones innovadoras y acelerando la creación de prototipos en diversos sectores.
las imágenes que se utilizan son las originales desde la fuente

Explorando el camino de la aceptación

El escepticismo generalizado ante las nuevas tecnologías no es nada nuevo. En 2021, Medium publicó un artículo en el que se reseñaban otros inventos con trayectorias similares: entre la lista figuraban ascensores, metros, automóviles y teléfonos móviles.

Incluso la calculadora es un ejemplo históricamente significativo. Cuando se introdujo en la década de 1970, la opinión predominante de educadores y padres era que los estudiantes se volverían dependientes de la tecnología y olvidarían las destrezas básicas. Hasta 2002 no se permitieron las calculadoras en el examen SAT.

Adopción de la calculadora:

  • 1975: Escepticismo inicial y resistencia inicial a la fiabilidad y utilidad de las calculadoras. Se introducen los primeros modelos de calculadoras para uso general.
  • 1986: Aceptación gradual, con 200 millones de unidades vendidas. A medida que mejoraba la tecnología y bajaban los precios, las calculadoras se hacían más accesibles.
  • 1994: Las calculadoras se permiten en el examen SAT y se convierten en herramientas estándar en diversos campos.

Si avanzamos hasta hoy, sabemos que las calculadoras resultaron ser herramientas valiosas que aumentaron nuestro aprendizaje y nuestro trabajo. Hoy nos encontramos en un momento similar. La IA generativa se está integrando actualmente en una amplia gama de aplicaciones y cuanto antes la adoptemos y superemos sus límites con nuestra propia creatividad, antes podremos descubrir todas las formas en que puede mejorar nuestros flujos de trabajo.

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Adopción de la IA:

  • Noviembre de 2022: lanzamiento de ChatGPT, que marca avances significativos en IA y aprendizaje automático.
  • Febrero de 2023: 100 millones de usuarios. Creciente interés impulsado por el aumento de la inversión y la investigación en tecnologías de IA.
  • Agosto de 2024: 200 millones de usuarios. Las aplicaciones de IA se integran cada vez más en herramientas y procesos cotidianos, desde asistentes personales hasta análisis avanzados.

Avances destacados de la IA:

  • ChatGPT de OpenAI aprobó el examen de acceso a la abogacía.
  • Ha sacado 1410 en el SAT.
  • Ha superado los exámenes AP de biología, historia del arte, ciencias medioambientales, macroeconomía, psicología e historia de Estados Unidos.

Aprovechar la IA para potenciar la mejora continua

Los avances tecnológicos no sólo ofrecen ventajas funcionales, sino que también impulsan la mejora continua y la innovación. La IA ofrece numerosas oportunidades de mejora continua en diversos ámbitos:

  • Aprendizaje personalizado: La IA puede adaptar las experiencias educativas a las necesidades individuales de los estudiantes, haciéndolas más relevantes para el alumno. Pruebe a utilizarla para proporcionar ejemplos de un concepto (por ejemplo, un mapa SIPOC) específico de la función laboral del usuario.
  • Tutoría interactiva: Los tutores basados en IA proporcionan información en tiempo real y experiencias de aprendizaje personalizadas. Pruebe a utilizarlo para generar preguntas de práctica que garanticen el dominio de temas estadísticos difíciles.
  • Formulación de preguntas: La IA puede ayudar a formular preguntas perspicaces que impulsen una comprensión y exploración más profundas. Pruebe a utilizarla para precisar el alcance de un proyecto.
  • Circuitos de retroalimentación: La IA puede analizar datos en tiempo real de las líneas de producción para detectar ineficiencias o desviaciones de los estándares y sugerir ajustes del proceso.
  • Estratificación de datos: La IA puede segmentar y analizar datos para descubrir tendencias y perspectivas. Pruebe a utilizarla para afinar grandes cantidades de datos textuales de encuestas de voz de clientes.
  • Evaluaciones mejoradas: Las herramientas de IA pueden desarrollar evaluaciones más precisas y personalizadas.
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Una de las mejores formas de aprovechar esta tecnología emergente es utilizarla para avanzar en el aprendizaje. A principios de este año, presentamos Hexie, un chatbot impulsado por IA en EngineRoom. Hexie, que utiliza un amplio modelo lingüístico, está diseñado para ayudar a aclarar temas complejos, proporcionar ejemplos adicionales que ilustren conceptos clave relacionados con un sector determinado y crear preguntas de práctica para reforzar la comprensión del usuario, por nombrar algunos. Como entrenador virtual, Hexie permite a los usuarios profundizar en su comprensión de la mejora de procesos proporcionándoles orientación pertinente en tiempo real sobre qué herramientas son necesarias en función de la situación.

Aprovechar las oportunidades hoy

La historia de la adopción de tecnología nos demuestra que la resistencia inicial suele conducir a la pérdida de oportunidades. A medida que avancemos, la capacidad de formular las preguntas adecuadas se convertirá en nuestra mejor baza. No podemos controlar la rapidez con la que evolucionará la tecnología, pero sí podemos controlar cómo nos educamos para aprovechar esta tecnología de forma eficaz. Así que desafíese a sí mismo a desarrollar su comprensión de cómo utilizar los LLM en su trabajo diario de mejora de procesos.

Fuentes y notas:

Este texto fue desarrollado por nuestro aliado MoreSteam.

Blackberry&Cross es aliado de MoreSteam.

(*) Blackberry & Cross realiza ajustes al texto original para mejorar la interpretación en español

Si usted está interesado(a) en temas LEAN Six Sigma, recuede consultar: https://blackberrycross.com/cursos/

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