• La IA permite automatizar procesos repetitivos y manuales, lo que aumenta la eficiencia y libera a los empleados para tareas más estratégicas.

• Se prevé que la herramienta aumente el 40% de productividad empresarial.

• En países como Estados Unidos y China, el entusiasmo por la IA es palpable. Ambas naciones lideran el desarrollo de esta tecnología.

Hemos sido testigos de cómo en menos de dos años, modelos de IA generativa (GenAI) como ChatGPT, Dall-e, Midjourney o Gemini, se han apoderado de la conversación gracias a su impresionante capacidad para producir textos o imágenes cada vez más cercanos y en algunos casos indistinguibles a aquellos hechos por humanos, resultando en una ola de interés e inversiones considerables para el desarrollo de estas tecnologías.

De acuerdo con datos de Nubiral, en 2025 la Inteligencia Artificial (IA) será la herramienta clave para que las empresas en México se mantengan competitivas y orientadas al futuro. Según analistas, la Inteligencia Artificial tiene el potencial de aumentar la productividad laboral hasta en un 40% para los próximos años, y las organizaciones que la implementen con éxito podrían incrementar su rentabilidad en un 38%, lo cual es referido por Accenture.

Aunque esta herramienta tiene altas expectativas, según Statista Consumer Insights, aún existe una porción considerable de personas que no comparten el mismo entusiasmo. De hecho, casi el 30% de los adultos estadounidenses encuestados indicaron que no les interesan las herramientas de IA en lo absoluto. En el otro extremo, el 24% expresó interés en probar herramientas innovadoras, y un 22% manifestó sentirse emocionado por ellas. Por su parte, el 20% señaló que las herramientas de IA ya forman parte de su rutina diaria, lo que podría parecer una cifra significativa.

Alucinaciones IA pueden impactar a las empresas en 2025

Toda moneda siempre tiene dos caras, y los destacados logros de la IA han traído consigo áreas de oportunidad, principalmente en la forma de “alucinaciones”.
En pocas palabras y tal y como lo explicó Oracle de manera muy simple, las alucinaciones en IA son los errores o imprecisiones en los contenidos generados por los modelos de Inteligencia Artificial. Hablando
del caso específico de las soluciones dedicadas a producir textos, tras recibir una instrucción o petición de sus usuarios, éstas pueden responder con datos, conceptos o recomendaciones falsas o imprecisas. Esto no significa que dichos modelos no sirvan, que proporcionen información equivocada a propósito o que deba evitarse su uso, sino que es crucial entender el complejo proceso detrás de esta tecnología y las múltiples variables que pueden afectar sus resultados.
Entrenamiento
Para explicarlo en términos sencillos, imaginemos que un modelo de IA es un niño. El aprendizaje del modelo, al igual que el del niño, depende de la información a la que tenga acceso. Si el niño crece en una comunidad en la que todos a su alrededor hablan español, aprenderá ese idioma, y si le pedimos hablar alemán, japonés, o inglés, no podrá hacerlo o lo hará de manera imprecisa. A diferencia de los niños, los modelos IA tienen una tarea principal por cumplir, que es generar textos con base en las peticiones o instrucciones que reciba, y completar ese objetivo de la mejor manera posible siempre será su prioridad.
Asimismo, se debe considerar que esos modelos GenAI especializados en texto y con opciones de acceso al público en general, han sido entrenados con una amplia gama de información, que usualmente son fuentes disponibles en internet. Es decir, están expuestos a recibir información real/verificada, opiniones sin fundamento, noticias falsas e incluso sarcasmo o bromas. Para el modelo, toda esta información es válida y no necesariamente realiza un juicio de valor para dar prioridad a datos de fuentes confiables. Este es el gran reto que las compañías detrás de estas innovaciones están trabajando para resolver.
Si bien estas alucinaciones no se presentan en todos los resultados arrojados por la IA, tampoco se les debe restar importancia. Para mucha gente estas imprecisiones son el principal motivo para rechazar la adopción de esta tecnología, pero el tema cobra aún más importancia para las empresas, que dudan entre resistirse al cambio bajo el riesgo de quedarse rezagadas frente a sus competidores, o apostar por estas nuevas tecnologías que cuentan con el potencial de transformar sus operaciones y mejorar su eficiencia, por ejemplo.
En este sentido, es importante destacar que lo más recomendable es que las empresas evalúen a consciencia las áreas de oportunidad en las que la IA puede ayudarles, sus necesidades y posibles casos de uso para la implementación en sus operaciones. La buena noticia es que la industria tecnológica cuenta con una amplia gama de soluciones que pueden satisfacer sus necesidades, por más específicas que sean. Incluso existen grandes organizaciones tecnológicas, de alcance global, que se especializan en desarrollar o adaptar hasta el más mínimo detalle soluciones, plataformas y herramientas para las empresas, como es el caso de Oracle.
Debido a que el modelo sólo recibe información específica de una operación, es prácticamente imposible que invente datos o incorpore fuentes dudosas. Por ejemplo, una solución impulsada por IA que se implemente en una compañía de logística sería capaz de elaborar reportes operativos, con información actualizada y precisa, en cuestión de minutos, o incluso analizar los datos históricos del desempeño de la compañía para identificar tendencias y sugerir acciones estratégicas a los administradores.

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