ChatGPT e IA generativa: lo que significa esta tecnología para el CIO de hoy

La IA se está convirtiendo en una herramienta esencial para que las empresas impulsen el crecimiento, mejoren la eficiencia y se mantengan competitivas. No escribí eso: ChatGPT, el ahora conocido chatbot lanzado por OpenAI en noviembre de 2022, lo hizo.

Aparentemente de la noche a la mañana, esta tecnología revolucionaria ha dejado boquiabiertos a millones al ensamblar automáticamente volúmenes de oraciones estructuralmente sólidas y líneas de código completamente funcionales. Se ha convertido en un tema tan candente que incluso las Kardashians deben estar celosas. El protagonismo es bien merecido. Creo que la IA generativa traerá cambios masivos en la forma en que las empresas manejan sus negocios, las soluciones tecnológicas que necesitan para competir y las habilidades requeridas de sus empleados.

¿Por qué toda la emoción? Comienza con la comprensión de que ChatGPT es diferente de la IA de los últimos años, con habilidades de procesamiento de lenguaje natural más avanzadas y una capacidad más sólida para aprender de las indicaciones y ajustes. Y se está volviendo tan bueno, tan rápido, que si las empresas aún no lo consideran un componente vital para el crecimiento, tendrán que hacerlo muy pronto, o correrán el riesgo de quedarse atrás por parte de la competencia.

A medida que las empresas adopten y se adapten, los líderes tecnológicos y los CIO con visión de futuro enfrentarán nuevas preguntas y desafíos para preparar sus pilas de tecnología, plataformas y organizaciones para aprovechar esta ola tecnológica sin precedentes. Esto es lo que deben tener en cuenta.

• Qué hacer primero: cuando se considera esta tecnología, vienen a la mente varios casos de uso, desde simples bots de mesa de ayuda hasta soluciones más grandes que reemplazan equipos completos de ventas salientes. ¿Cómo priorizan los líderes tecnológicos las posibles implementaciones? Al igual que con cualquier evaluación de tecnología, comienza con la comprensión de las capacidades y procesos de su negocio. Concéntrese en los procesos que se pueden optimizar con AI y ML, luego calcule qué valor comercial podrían generar estas mejoras. Categorizar los proyectos como de bajo, medio o alto impacto y determinar su ROI lo ayudará a establecer prioridades.

• Compre o construya: con todo el entusiasmo en torno a ChatGPT, aparentemente todos los proveedores del planeta han comenzado a promocionar las "capacidades de IA". A medida que los equipos evalúen a estos proveedores y sus soluciones, será imperativo comprender qué soluciones realmente aprovechan esta nueva capacidad de IA generativa y cuáles simplemente se están subiendo al carro de la IA. Una inmersión profunda en la tecnología subyacente que impulsa el componente de IA de la solución será fundamental.

Alternativamente, los equipos pueden decidir que quieren renunciar a comprar y, en cambio, construir su solución internamente. Primero, sin embargo, tendrán que evaluar la infraestructura específica necesaria, navegar por las licencias comerciales y proporcionar los recursos necesarios al equipo para entrenar los modelos (entre otros pasos).

• Hágalo suyo: la IA no solo es inútil sin datos, sino que es igualmente inútil con los datos incorrectos. Por supuesto, asegurarse de que la solución obtenga las entradas correctas dependerá de las necesidades de cada empresa, pero cada negocio necesitará la arquitectura, el modelo de datos, los recursos, las indicaciones y la capacitación correctos. Solo entonces las organizaciones pueden sentirse seguras de que están aprovechando de manera efectiva el poder de esta tecnología.

• Impacto en el talento: seamos realistas: la IA generativa reemplazará algunos trabajos. Entonces, ¿qué sucede con las personas que realizan esos trabajos hoy? Es una preocupación válida, una que me recuerda las discusiones entre los equipos de infraestructura cuando la nube era el tema candente hace aproximadamente una década. Me imagino que veremos un cambio fundamental similar con el tiempo en todo tipo de roles y funciones, desde agentes de centros de llamadas hasta ingenieros. También podemos esperar un mayor enfoque en nuevos roles en las funciones principales, como ingenieros rápidos en equipos de datos que serán necesarios para ajustar los modelos. Si bien las necesidades variarán según la empresa, está claro que tendrán que ocurrir cambios en la dotación de personal.

• Privacidad y seguridad: Al igual que con cualquier nueva tecnología, abundan las opiniones sobre cómo se regulará la IA generativa, así como su impacto en la privacidad y seguridad de los datos de una persona. Las protecciones de los derechos de autor y la desinformación son solo dos de los desafíos que hemos visto desde el principio, y ese número sin duda aumentará, lo que conducirá inevitablemente a regulaciones (que los gobiernos de la UE y el Reino Unido ya están considerando). Sin embargo, el hecho es que la tecnología siempre se mueve más rápido que los órganos rectores, por lo que aún está por verse dónde aterrizaremos.

Cuando se trata de IA generativa, los CIO enfrentan grandes decisiones con enormes consecuencias. En última instancia, el objetivo debe ser impulsar el valor comercial y, al mismo tiempo, mantener la confianza: confiar en que el CIO tiene el conocimiento y la previsión para ayudar a mantener a su empresa por delante de la competencia de manera reflexiva y gobernada.

La IA generativa es emocionante y aterradora al mismo tiempo. Sentarse al margen y esperar a que todo se resuelva es tentador, pero también es arriesgado. Es por eso que, como líderes en tecnología, debemos salir de nuestra zona de confort, ganar conciencia, educarnos y trabajar en estrecha colaboración con nuestros socios comerciales para impulsar un enfoque reflexivo para adoptar este cambio de juego en nuestras propias organizaciones.