Con cada gran revolución, la tecnología se hace más intuitiva y su presencia se vuelve menos extraña, al punto de antojarse invisible, obvia. La inteligencia artificial (IA), especialmente la generativa, que demuestra capacidad de razonamiento y creatividad, representa una de estas revoluciones, quizá la más grande que verá nuestra generación, porque promete llevar la interacción humano-computadora al punto más intuitivo que hayamos visto hasta hoy.
A casi dos años del lanzamiento de ChatGPT, hemos presenciado una explosión de nuevas compañías, productos, conversaciones y servicios que buscan capitalizar el enorme interés en la IA generativa. En conferencias y reuniones, cuando, como especialistas que somos, sondeamos si los presentes ya son usuarios, la mayoría responden que sí y aseguran haberla incorporado en sus actividades diarias. Pero, ¿realmente ha impactado a tantas personas?
De acuerdo con McKinsey, el 65% de las compañías han adoptado IA generativa de alguna forma, pero la mayoría enfrentan serios desafíos para pasar de la etapa de experimentación a implementaciones a escala . A pesar del entusiasmo inicial, muy pocos han logrado llevar sus pruebas de concepto (PoCs) al ámbito productivo, principalmente por problemas en la infraestructura de datos y la falta de talento especializado.
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La transformación en roles técnicos: ¿una excepción?
Es cierto que los ingenieros de software han experimentado una transformación significativa en sus métodos de trabajo. Herramientas como GitHub Copilot y otras soluciones basadas en IA han demostrado ser tan poderosas que es difícil imaginar volver a trabajar sin ellas. Sin embargo, fuera de este ámbito técnico, la realidad es distinta. Pocos roles y procesos empresariales han sido afectados de tal forma que los empleados ya no puedan concebir trabajar de otra manera.
Este estancamiento en la adopción se debe a que, para muchas organizaciones, la infraestructura de datos no está lista para soportar las demandas de la IA generativa a gran escala. El 90% de los datos disponibles son no estructurados, y muchas empresas enfrentan dificultades para gestionarlos adecuadamente. Además, falta claridad sobre cómo la IA puede realmente impactar en roles no técnicos, como el servicio al cliente o el marketing.
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¿Cuál es el siguiente paso?
Entonces, ¿qué sigue? La respuesta puede estar en la evolución de la propia tecnología. Aunque el lanzamiento de ChatGPT mostró la magia de la IA generativa, lo que hemos visto en los últimos dos años es solo el primer capítulo de esta nueva era de cómputo. Hasta ahora, la mayor parte de la innovación se ha centrado en las capas más técnicas, como los LLMs y las soluciones de código abierto, que son accesibles solo para audiencias altamente técnicas.
Según Sequoia Capital, la siguiente frontera es la creación de sistemas que ponen más enfoque y tiempo de procesamiento en la fase de inferencia, en lugar de hacerlo en la fase de entrenamiento (System 2 Thinking). Estos nuevos sistemas permitirán que las IA no solo produzcan contenido prediciendo el siguiente token, sino que realmente razonen a medida que ejecutan sus tareas. Esto se alinea con el concepto de cómputo cognitivo, que va más allá de los procesos tradicionales y predictivos, fomentando la creación de aplicaciones basadas en agentes que puedan comunicarse, colaborar y tomar decisiones de manera autónoma.
Arquitecturas Cognitivas
Una de las mayores oportunidades radica en el desarrollo de arquitecturas cognitivas personalizadas que permitan a las empresas transformar procesos complejos, más allá de lo que hemos visto con herramientas como ChatGPT. Estas arquitecturas habilitan a las IA para realizar tareas que normalmente implicarían múltiples pasos y decisiones por parte de humanos, por ejemplo. Así, estos sistemas podrían realizar análisis de contratos legales o automatizar flujos de trabajo en un CRM sin necesidad de intervención manual.
Esta nueva generación de aplicaciones de agentes, como las que destaca Sequoia, abre la puerta para transformar el mercado de servicios empresariales. Empresas como Factory y Sierra están creando sistemas que imitan la forma en que los humanos piensan y ejecutan tareas complejas, lo que representa una nueva capa de innovación que tiene el potencial de redefinir nuestro trabajo y el futuro de las soluciones tecnológicas.
Fuente: Wired
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