Las empresas que adoptan la inteligencia artificial generativa a menudo se enfrentan a diversos desafíos, principalmente vinculados a la necesidad de un enfoque estructurado para integrar GenAI en la dinámica empresarial. Esto requiere colaboración entre diferentes departamentos, como Negocios, Tecnología Digital, Legal y Cumplimiento de Riesgos. Nuestras empresas clientes que experimentan con GenAI reconocen que la inteligencia artificial generativa requiere tanto experiencia técnica como diseño de experiencia para ser aprovechada al máximo. Pero adentrémonos más en los desafíos de GenAI:

• Control de los textos generados: los clientes que prueban soluciones como ChatGPT a menudo tienen dificultades para controlar meticulosamente el texto generado, lo que subraya la importancia de contar con procedimientos de validación rigurosos y pruebas de calidad.
• Mejorar la integración de la experiencia del usuario: la integración de GenAI en plataformas empresariales como Google, Microsoft y Salesforce revela que la integración de la experiencia del usuario aún no se ha realizado del todo. Por ejemplo, a pesar de que existen herramientas avanzadas como Duet de Google en Google Doc para realizar síntesis y correcciones, todavía quedan algunos pasos por dar que hacen que el uso de estas herramientas sea tedioso y que la utilidad no esté del todo clara.
• Gestión adecuada de las bases de conocimiento: una aplicación clave de la IA generativa es actuar como una potente capa intermediaria entre los usuarios y las extensas bases de conocimiento de las empresas. El reto consiste en garantizar la precisión, la actualización oportuna y la estructuración eficaz de las bases de conocimiento. Este paso es crucial para proporcionar respuestas correctas y contextualmente relevantes a los entornos empresariales y a las expectativas de los clientes.
• Consideraciones de privacidad y seguridad: acceder a las bases de conocimiento de la empresa a través de la IA plantea nuevos problemas de privacidad y seguridad. Implementar medidas de protección para datos sensibles y garantizar el acceso restringido es esencial para evitar la divulgación inapropiada de información confidencial.

Por lo tanto, un enfoque multidisciplinario para casos de uso específicos a menudo puede ser la mejor solución. Algunos de nuestros clientes han involucrado a expertos en UX, Ingeniería del Conocimiento, Diseño Empresarial y especialistas en IA para adaptar los casos de uso a sus necesidades. Un ejemplo tangible es una compañía de seguros que utiliza Open AI para desarrollar un chatbot para una recolección y calificación eficientes de leads.

El poder de una nueva tecnología como la IA en nuestros tiempos se representa también por el potencial de generar modelos de negocios completamente nuevos en ciertos sectores. El hecho de que The New York Times esté restringiendo el uso de Open AI sugiere que podrían estar preparándose para un modelo de intercambio de datos por pago. Esto ilustra que hay industrias, como el sector de los medios de comunicación, donde incluso los modelos de negocios pueden ser transformados fundamentalmente por la introducción de GenAI. No necesariamente tiene que ser perjudicial si encontramos una forma de regularlo.

GenAI también permite un acceso simplificado a la información. Puede actuar como una poderosa capa intermedia entre los usuarios (ya sean internos o externos a la empresa) y las extensas bases de conocimiento corporativas.

Si bien la IA se está volviendo más accesible, no es magia, todavía requiere experiencia específica y multidisciplinaria. Colaborar con especialistas externos puede acelerar los resultados. La atención a la experiencia del usuario sigue siendo crucial, y la IA generativa puede ser una fuerza impulsora para modelos de negocio innovadores. La clave es regular cuidadosamente la implementación para maximizar los beneficios, demostrando que esta tecnología puede ser un aliado valioso en el futuro de los negocios digitales.