El futuro de la relación entre humanos y máquinas: cómo aprovechar el poder de la IA generativa

El 16 de octubre dio comienzo el Gartner IT Symposium/Xpo 2023, con un fuerte enfoque en la IA generativa y cómo las empresas pueden aprovechar esta tecnología. TechRepublic asistió a un evento exclusivo para la prensa, donde los oradores principales y distinguidos VP Analistas de Gartner, Mary Mesaglio, Don Scheibenreif y Erick Brethenoux, abordaron la relación entre humanos y máquinas y cómo las empresas pueden mantenerse al frente de la nueva era de la IA.

Cómo está cambiando la relación entre humanos y máquinas

Los analistas de Gartner señalaron que la relación cambiante entre humanos y máquinas está impulsada por las nuevas innovaciones en IA generativa. Cuando se discute este tema, los analistas de Gartner utilizan el término "máquinas" de manera amplia desde una perspectiva histórica; al hablar sobre los nuevos cambios en la relación entre humanos y máquinas, el término "máquinas" se refiere a sistemas automatizados y nuevas tecnologías de IA.

La Encuesta de CIOs y Ejecutivos de Tecnología de Gartner 2024 reveló que el 73% de los CIOs afirman que sus empresas aumentarán la inversión en inteligencia artificial/aprendizaje automático en 2024. Además, el 80% de los CIOs informaron que sus organizaciones planean adoptar por completo la IA generativa en los próximos tres años.

"Vemos la IA generativa como el punto de partida para ese cambio profundo", dijo Scheibenreif en la rueda de prensa virtual. Scheibenreif explicó que a medida que las máquinas se vuelvan más conversacionales y parecidas a los humanos, la forma en que los humanos interactúan con ellas tomará una nueva dirección histórica.

De herramientas a compañeros de equipo

Scheibenreif destacó el cambio en la percepción de los humanos acerca de las máquinas. En el pasado, las máquinas eran consideradas herramientas, pero ahora las principales empresas y negocios interactúan con ellas como compañeros de equipo. Gartner predice que, para 2025, la IA generativa será un socio laboral para el 90% de las empresas a nivel mundial.

"Hemos tenido una historia complicada (con las máquinas) durante literalmente miles de años", dijo Scheibenreif. Sin embargo, según Scheibenreif, esta relación cambió con la introducción de la World Wide Web, los teléfonos inteligentes y recientemente con la introducción de ChatGPT y otros chatbots de IA generativa.

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"Las máquinas han pasado de ser nuestras herramientas a ser nuestros compañeros de equipo", dijo Scheibenreif. "Hemos visto ejemplos en todo el mundo de cómo las máquinas están asumiendo diferentes roles. Esto refuerza la idea de que esto va más allá de ser simplemente una tendencia tecnológica o empresarial. Es realmente un cambio en la forma en que interactuamos con las máquinas".

Cuando las máquinas se convierten en clientes

Las empresas también están repensando y transformando la relación entre humanos y máquinas al crear sistemas, tecnologías y máquinas que actúan como clientes. Según Scheibenreif, esta tendencia se espera que se acelere.

Por ejemplo, los vehículos de Tesla pueden realizar un autodiagnóstico y pedir piezas si es necesario. Del mismo modo, los robots industriales y el Internet Industrial de las Cosas supervisan el rendimiento y pueden alertar o programar automáticamente operaciones de mantenimiento, mientras que numerosos dispositivos de IoT para hogares inteligentes pueden pedir comestibles, productos de limpieza y otros artículos domésticos según las necesidades de los residentes.

Refiriéndose a la impresora HP Instant Ink, que aplica la misma premisa de máquina-como-cliente y puede pedir tinta automáticamente cuando los niveles están bajos, Scheibenreif dijo: "HP, en efecto, ha creado a sus propios clientes".

"¿Qué sucede cuando tus mejores clientes no son humanos? ¿Cómo cambia tu estrategia de ventas, tu enfoque de marketing o de recursos humanos?", preguntó Scheibenreif.

Cómo identificar oportunidades de negocio para la IA cotidiana y la IA innovadora

Durante la rueda de prensa de IA de Gartner, Mesaglio habló sobre cómo las empresas pueden identificar oportunidades de IA en diferentes áreas.

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"Por un lado, tienes la IA cotidiana, que te permite ser más rápido, más eficiente, mejor", dijo Mesaglio. "Y luego tienes la IA innovadora, como tu compañero creativo, creando productos y servicios completamente nuevos habilitados por la IA, e incluso industrias enteras".

Tanto la IA cotidiana como la IA innovadora tienen oportunidades internas y externas. "Esto crea cuatro oportunidades que las empresas deben considerar", dijo Mesaglio. Las cuatro oportunidades son: IA cotidiana externa, IA cotidiana interna, IA innovadora interna e IA innovadora externa.

La IA cotidiana interna funciona en la oficina y en los sistemas internos y impulsa la toma de decisiones, la productividad, la gestión de riesgos, el desarrollo y muchas otras áreas. En contraste, la IA cotidiana externa se implementa en los sistemas orientados al cliente de las empresas. Estas soluciones avanzadas de IA se utilizan para agregar valor a la cartera de las empresas, diferenciarse en un mercado competitivo y mantenerse al tanto de las tendencias.

"Luego tenemos la IA innovadora", dijo Mesaglio. Explicó que la IA innovadora interna se aplica a las capacidades centrales del negocio, desarrollando nuevas formas de obtener resultados diferentes; mientras que la IA innovadora externa está destinada a los clientes.

Un ejemplo de IA innovadora externa puede ser su uso para desarrollar y producir productos que utilizan ciencia, tecnología e innovación para lograr una función o propósito específico. Estos productos pueden incluir soluciones que utilizan IA o aprendizaje automático, big data y otras tecnologías avanzadas.

Al analizar estas cuatro áreas de oportunidad, Mesaglio dijo que las empresas pueden evitar el bombo de la IA y analizar dónde quieren invertir y dónde no.

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La IA más allá de la "tiranía del trimestre"

Desde que se lanzaron globalmente los primeros modelos de IA generativa a cargo de las grandes empresas tecnológicas, como OpenAI, Microsoft, IBM, AWS, Google y otras principales proveedoras de servicios en la nube y startups de IA, muchas industrias y empresas de diversos sectores se apresuran a implementar estas soluciones empresariales de IA para cosechar los beneficios prometidos. Sin embargo, Brethenoux advierte que las empresas deben proceder con cautela y no traspasar límites innecesariamente.

"Uno de los mayores errores que han cometido nuestros clientes con la IA generativa en los últimos nueve meses ha sido centrarse exclusivamente en los aumentos de productividad", dijo Brethenoux. "Así que buscan formas de eliminar puestos de trabajo en sus organizaciones porque parece bueno al final del trimestre".

Brethenoux explicó que reemplazar trabajadores con IA a largo plazo no es una buena idea. Las empresas necesitarán trabajadores humanos a medida que introduzcan nuevos productos, servicios o crezcan.

"Hay un peligro aquí que hemos visto en estas organizaciones, donde solo se centran en esos aumentos de productividad", agregó Brethenoux. "Vemos esto hoy en día: muchas personas se centran en la tiranía del trimestre".

"También lo vemos", dijo Mesaglio, quien trabaja en un departamento diferente de Gartner liderando el equipo de Dinámica de Liderazgo Ejecutivo. (Brethenoux lidera el consejo rector de Inteligencia Artificial de Gartner, y Don Scheibenreif trabaja en el grupo de investigación de Experiencia del Cliente de Gartner). "Hay un riesgo de que lo veas solo a través de una lente tecnológica, o solo a través de un enfoque de ROI a corto plazo, y te pierdas la conversación más amplia".

Los expertos de Gartner coinciden en que la clave para las empresas es pensar, debatir, evaluar y explorar los diferentes tipos de relaciones que desean tener con las máquinas y en qué áreas comerciales desean aventurarse y cuáles desean evitar. De esta manera, los proyectos de IA deben ser más intencionales y considerar los riesgos y las consecuencias, especialmente aquellos relacionados con la seguridad, la privacidad y el cumplimiento normativo.

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Gartner asegura que para 2026, las organizaciones que operacionalicen la transparencia, la confianza y la seguridad de la IA verán una mejora del 50% en términos de adopción, objetivos comerciales y aceptación por parte de los usuarios de sus modelos de IA.

Cómo construir una relación sana entre humanos y máquinas

Durante este evento virtual, TechRepublic preguntó a los expertos de Gartner cómo los líderes empresariales pueden construir una relación sana entre humanos y máquinas y cómo navegar los riesgos asociados con la implementación de tecnología experimental.

"Creo que el mecanismo fundamental número uno que debes utilizar cada vez que estés explorando un área que es nueva, no explorada, diferente e incierta es utilizar principios", respondió Mesaglio.

Mesaglio advirtió a las empresas que repiensen sus principios, ya que muchas organizaciones los tienen pero no son efectivos. Añadió que los principios deben ser específicos, inequívocos y estar alineados con los valores, objetivos y prioridades comerciales.

"Si estás tratando de ser la organización más centrada en el cliente del planeta, tus principios deberían reflejar esa centralidad en el cliente", dijo Mesaglio. "Si estás tratando de ser la más económica y eficiente operativamente, tu principio debería reflejar eso".

Al alinear los principios con los resultados comerciales, se logra una forma de pensar empresarial más rigurosa, según Mesaglio. Esto también determinará qué líneas una empresa está dispuesta o no dispuesta a cruzar y ayudará a los líderes a evaluar mejor los riesgos y amenazas para mitigarlos.

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Mesaglio agregó que los líderes deberían estar teniendo conversaciones y participando en talleres o ejercicios para determinar qué está dispuesta a hacer la empresa cuando se trata de IA y máquinas. En esta línea de pensamiento, la seguridad y la privacidad son fundamentales.

Brethenoux destacó los riesgos relacionados con impulsar innecesariamente la implementación de IA e innovación, diciendo que la tecnología es difícil de manejar y tiene el potencial de complicar las operaciones comerciales.

"Uno de los principios es que lo digital nunca es un resultado final", dijo Mesaglio. "El resultado es algo más allá".

¿Quién es responsable de garantizar una relación sana entre humanos y máquinas?

Scheibenreif agregó que en última instancia, es responsabilidad del CEO asegurarse de que las relaciones entre humanos y máquinas en sus empresas sean saludables. "Es el líder del negocio, establece el tono y debe ayudar a impulsar los valores de la organización y la aplicación de la IA".

Por otro lado, el CIO está en una posición privilegiada para liderar la organización en la aplicación de la IA cotidiana. Todos los aspectos relacionados con la integración de tecnología de IA generativa deben estar bajo la supervisión del CIO, dijo Scheibenreif. Naturalmente, los líderes de diferentes departamentos también tienen roles y responsabilidades definidos; sin embargo, cuando se trata de áreas de IA innovadora, Scheibenreif dijo que el CIO es parte de un equipo más grande que es liderado en última instancia por el CEO.

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