INFORME
IA para todos
10-minutos de lectura
22 marzo 2023
INFORME
10-minutos de lectura
22 marzo 2023
La explosiva popularidad de ChatGTP ha sido el primer punto de inflexión de la IA para su adopción pública. Por fin todo el mundo, y en todas partes, puede comprobar el potencial de la tecnología.
Los grandes modelos lingüisticos (LLM) y los modelos básicos que impulsan estos avances en la IA generativa, son un punto de inflexión significativo. No solo han descifrado la complejidad del lenguaje, que permite que las máquinas aprendan el contexto, deduzcan la intención y sean creativas de forma independiente, sino que también se puedan reajustar rápidamente para una amplia gama de tareas.
Esta tecnología se ha diseñado para una transformación radical: desde la ciencia, pasando por los negocios y la atención médica, hasta la sociedad. El impacto positivo en la creatividad y productividad humanas será inmenso.
Las empresas adoptarán estos modelos para reinventar la forma en la que trabajan. Todas las funciones pueden reinventarse, ya que los humanos que trabajan con copilotos de IA se están conviertiendo en la norma, ampliando drásticamente lo que pueden conseguir. La IA generativa afectará a las funciones, no a los profesionales, ya que algunas tareas estarán automatizadas, otras asistidas por la IA y otras no se verán afectadas.
También preveemos muchas tareas nuevas para los profesionales, como garantizar el uso preciso y responsable de los sistemas de IA generativa. Por tanto, las empresas que inviertan en la formación de sus plantillas para que trabajen con IA generativa, partirán con ventaja.
ChatGTP ha demostrado el poder transformador de la IA generativa, captando la atención mundial y provocando una creatividad insólita.
Imagina que todos los empleados de tu empresa tuvieran un asistente que lo "supiera" todo (historia, contexto, matices, objetivos y operaciones) y que pudiera procesar, analizar y utilizar toda esa información en segundos y de manera infinita.
Estamos en una fase de adopción en la que la mayoría de las empresas están empezando a experimentar con el consumo de modelos básicos "listos para usar". Sin embargo, para la mayoría el valor principal se derivará de reajustar o personalizar los modelos con el uso de datos propios que aborden sus necesidades.
Las aplicaciones de IA generativa y LLM están listas para usar y son de fácil acceso a través de la API. Las empresas pueden adaptarlas a sus necesidades, en cierta medida, mediante una ingeniería básica, como ajustes rápidos o el aprendizaje de prefijos.
Para aumentar el valor de la IA generativa y los modelos básicos en usos comerciales específicos, las empresas personalizarán cada vez más los modelos preentrenados, ajustándolos con sus datos y aumentando su rendimiento.
98%
de los ejecutivos coincide en que los modelos básicos de IA serán claves en las estrategias de sus empresas en los próximos 3 a 5 años.
40%
de las horas laborales pueden verse afectadas por LLM, como GPT4.
Los próximos años serán testigos de una inversión sin precedentes en IA Generativa, LLM y modelos básicos. Lo más relevante de esta evolución es que, al mismo tiempo, la tecnología, la regulación y la adopción comercial se están acelerando exponencialmente.
Cada capa de IA generativa (aplicaciones, reajuste, modelos básicos e infraestructura), evolucionará con rapidez a medida que la tecnología y las demandas informáticas crezcan. El coste y las emisiones son los principales factores en la adopción de la IA generativa con un alto consumo energético.
ChatGTP plantea preguntas importantes sobre el uso responsable de la IA. La velocidad a la que evoluciona y se adopta, requiere que las empresas presten mucha atención a los riesgos legales, éticos y de imagen que implican preguntas sobre propiedad intelectual, privacidad y seguridad de datos, discriminación, confianza, responsabilidad del producto e identidad.
Las empresas deben reinventar el trabajo para encontrar el valor comercial de la IA generativa. A partir de ahora, los dirigentes deben liderar el cambio en el rediseño de los puestos de trabajo, las tareas y la recualificación. Cada función puede reinventarse descomponiendo los puestos de trabajo actuales en tareas que pueden automatizarse o asistirse, abriendo así un nuevo futuro de trabajo humano + máquina.
63%
de los LLM afectarán a todas las categorías, desde un mínimo del 9% de la jornada laboral a un máximo del 63%.
Las empresas podrán aplicar de mil maneras la IA generativa y los modelos básicos para maximizar su eficiencia y la ventaja competitiva, pero deberán reinventar el trabajo para captar el valor comercial. A partir de ahora, los dirigentes deben liderar el cambio de los modelos de trabajo, las tareas y la recualificación.
Para conseguirlo, esto son algunos elementos clave:
Las empresas deben adoptar una doble estrategia. Una, centrada en oportunidades a corto plazo mediante modelos y aplicaciones consumibles de rápido rendimiento; y otra, enfocada a la reinvención del negocio mediante modelos personalizados con datos propios. Una mentalidad empresarial es clave para definir e implementar con éxito el modelo negocio.
Céntrate en las personas tanto como en la tecnología, aumentando el talento para abordar la creación y el uso de la IA. Esto implica desarrollar competencias técnicas como la ingienería de IA, la arquitectura empresarial y la formación para que toda la organización trabaje eficazmente con procesos de IA.
Los modelos básicos necesitan grandes cantidades de datos para aprender, por lo que resolver el desafío de los datos es prioritario para la empresas. Adopta un enfoque estratégico y disciplinado para adquirir, perfeccionar, proteger e implementar los datos. Asegúrate de disponer de una plataforma empresarial de datos moderna, construida en la nube, fiable y reutilizable.
Analiza los requisitos de infraestructura, arquitectura, modelo operativo y estructura de gobierno para aprovechar la IA generativa y los modelos básicos, a la vez que supervisas los costes y el consumo de energía sostenible.
Accede a los recursos y a la experiencia para crear aplicaciones de IA. Aprovecha las ideas y las mejores prácticas que ofrecen los socios del ecosistema: actores tecnológicos, empresas emergentes, servicios profesionales e instituciones académicas.
Evalua con urgencia si la gobernanza de la IA responsable es sólida antes de ampliar las aplicaciones de IA generativa. Incluye controles para evaluar los riesgos desde el diseño e incorpora principios y enfoques de IA responsable en la empresa.
51%
Las tareas lingüísticas representan el 51% del tiempo de trabajo de los empleados.
42%
de las empresas quiere invertir en ChatGPT en 2023.
Estos momento son insólitos. Comenzamos una era emocionante que transformará radicalmente la forma en la que se accede a la información, se crea contenido, se atiende a los clientes y se gestionan los negocios.
Integrados en el núcleo principal de la empresa, la IA generativa y los modelos básicos optimizarán las tareas, mejorarán las capacidades y abrirán nuevas vías de crecimiento. En el proceso, estas tecnologías crearán un lenguaje completamente nuevo para la reinvención empresarial.
Reformular cómo se trabaja y ayudar a las personas a avanzar con los cambios tecnológicos, será clave para aprovechar todo su potencial.
Las empresas deben invertir tanto en la evolución de las operaciones y en la formación de las personas, como en la tecnología.
Es hora de que las empresas utilicen los avances en IA para establecer nuevos límites de rendimiento, redefiniéndose a sí mismas y a las industrias en las que operan.
El TQ es la forma en que construimos y demostramos nuestra comprensión de las tecnologías transformadoras y cómo cumplen la promesa de la tecnología y el ingenio humano. Desde la alta dirección hasta la primera línea, todos los niveles tendrán que desarrollar el TQ para impulsar el éxito de la reinvención.
En Accenture, invertimos en formación continua y cada empleado recibe una puntuación individual de TQ. El programa TQ es una forma sencilla y eficaz de garantizar que cada empleado aprende sobre tecnología, cómo se aplica, por qué es importante y cómo se relaciona con otras tecnologías.