La IA generativa ha cambiado las reglas del juego
Aunque la inteligencia artificial (IA) no es nueva, el panorama de la IA cambió drásticamente con el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. Ese chatbot y el modelo extenso de lenguaje (LLM) que lo respalda, y las versiones más recientes de LLM que siguieron, transformaron la IA de una herramienta que solo los técnicos cualificados y los científicos de datos utilizaban a una a la que cualquier persona podía acceder.
En el proceso, generó una revolución tecnológica que será al menos tan disruptiva como Internet—y muchos creen mucho más. Sundar Pichai, CEO de Google, ha afirmado que la IA tendrá un efecto más profundo en la humanidad “que la electricidad o el fuego”, mientras que Satya Nadella de Microsoft cree que la IA generativa representa la “primera vez que una tecnología desarrollada en Silicon Valley beneficia las vidas de las personas cotidianas de forma tan rápida y tangible”.
El impacto de la IA generativa en el negocio
Se espera que la aparición de la IA generativa tenga un enorme impacto en el negocio. Goldman Sachs proyecta que la IA generativa tiene el potencial de aumentar la productividad laboral anual en aproximadamente 1,5 puntos porcentuales durante un periodo de 10 años e impulsar un aumento del PBI mundial del 7 %.
McKinsey es igualmente optimista. Según la investigación realizada por la empresa, la IA generativa podría sumar el equivalente de 2,6 billones de dólares a 4,4 billones de dólares anuales en 63 casos de uso analizados. La empresa también señaló que esta estimación se duplicaría drásticamente si el impacto de incorporar la IA generativa en el software utilizado actualmente para tareas más allá de las analizadas se incluyera en su previsión.
Los nuevos casos de uso y herramientas están emergiendo casi a diario, pero estos son algunos de los usos más interesantes de la IA generativa en las finanzas, la atención de la salud, el gobierno y la fabricación que están ocurriendo hoy en día.
Casos prácticos de IA en servicios financieros y banca
El sector de los servicios financieros suele ser rápido en adoptar tecnologías que pueden mejorar los procesos y servicios porque pequeñas ganancias en velocidad o eficiencia pueden producir grandes rentabilidades. En todo el sector, la IA generativa se está evaluando o utilizando en una variedad de procesos, desde mejorar la evaluación de riesgos de crédito y préstamos hasta gestionar el cumplimiento normativo, detectar fraudes o mejorar el servicio al cliente.
Por ejemplo, la última iteración de la puntuación de Visa Account Attack Intelligence (VAAI) utiliza la IA generativa para evaluar más de 180 atributos de riesgo en milisegundos y generar una puntuación que prediga la probabilidad de un tipo de fraude de tarjetas de fuerza bruta con la ayuda de bots. Visa desarrolla un modelo de IA generativa para combatir el fraude en las pruebas de tarjetas. La puntuación VAAI con tecnología de IA tiene 6 veces más funciones de detección de fraude que los modelos anteriores. Visa desarrolla un modelo de IA generativa para combatir el fraude en las pruebas de tarjetas y ha reducido la tasa de falsos positivos en un 85 %.
Las empresas de servicios financieros también ven potencial en la IA generativa para mejorar el servicio al cliente y la toma de decisiones. Bank of America presentó recientemente una asistente virtual impulsada por IA, Erica, para proporcionar a los clientes orientación financiera personalizada. Capital One está adoptando un enfoque similar con Eno, un asistente SMS de lenguaje natural con tecnología de IA.
La IA generativa también está ayudando a las empresas de servicios financieros a navegar por un complejo panorama normativo. Los proveedores de software de gestión del cumplimiento están incorporando IA generativa y aprendizaje automático en sus plataformas para analizar las normas, políticas y procesos normativos e identificar y evaluar los riesgos de cumplimiento.
Casos prácticos de IA en el sector sanitario
La atención sanitaria ha sido uno de los principales beneficiarios de la IA con casos de uso que se extienden desde el desarrollo farmacéutico hasta la atención al paciente. La IA se utiliza para automatizar tareas administrativas, mejorar el análisis de imágenes médicas, ayudar en el diagnóstico y desarrollar programas de atención personalizados.
Uno de los casos de uso más interesantes es el descubrimiento y las pruebas de fármacos. La IA generativa puede acelerar el proceso de identificación de compuestos para nuevos fármacos y acelerar su desarrollo. Un estudio realizado por Boston Consulting Group reveló que la IA puede reducir el coste y el tiempo de desarrollo y prueba de fármacos entre un 25 y un 50 %, lo que permite que los fármacos que salvan y cambian vidas lleguen al mercado más rápido. Aquí te presentamos algunos esfuerzos:
- Los investigadores del MIT utilizaron la IA para filtrar más de 100 millones de compuestos químicos, lo que llevó al desarrollo de la halicina, un antibiótico que se ha descubierto que es eficaz contra muchas cepas bacterianas resistentes a los fármacos.
- Insilico utilizó su plataforma de IA para generar y optimizar INS018_055, que está diseñado para tratar la fibrosis pulmonar idiopática (FPI), una forma de enfermedad pulmonar. Ahora, en los ensayos clínicos, el fármaco se desarrolló en solo 18 meses desde la identificación del objetivo hasta la nominación de candidatos preclínicos.
- La empresa de biotecnología Recursion ha utilizado la IA en los datos de imágenes biológicas para identificar más de 20 nuevos fármacos en investigación para enfermedades genéticas y relacionadas con la edad, varios de los cuales están ahora en ensayos clínicos.
Casos prácticos de IA en el gobierno
Los gobiernos pueden resultar ser uno de los mayores usuarios de IA debido a las enormes cantidades de datos que manejan diariamente y a los grandes grupos a los que prestan servicios.
Dentro del gobierno federal de los EE. UU., los casos de uso para la IA estaban surgiendo tan rápidamente que se creó una base de datos para rastrearlos. Esa base de datos ahora incluye más de 700 ejemplos de cómo los departamentos y agencias están utilizando la IA, incluido el análisis de islas térmicas urbanas para proteger mejor a los residentes contra el clima extremo, el análisis de comentarios no estructurados de veteranos militares para mejorar la prestación de servicios y la aceleración del proceso de comparación de nuevas solicitudes de patentes para patentes existentes.
En Argentina, el Ministerio de Salud está utilizando la IA para predecir la propagación de enfermedades como la fiebre del dengue según los datos climáticos y los movimientos de la población. Localmente, la Oficina del Fiscal Público de Buenos Aires trabajó con el Laboratorio de IA de la Universidad de Buenos Aires para desarrollar Prometea, un asistente virtual de IA que ayuda a acelerar el trabajo del servicio de justicia.
Casos prácticos de IA en la fabricación
La fabricación se ha beneficiado enormemente de la IA y otras tecnologías avanzadas, y la IA generativa permitirá aún más eficiencias y calidad. La IA se utiliza para acelerar el diseño y el desarrollo de productos, supervisar la calidad y aumentar la precisión de la planificación de producción y la gestión de inventario.
General Motors utiliza un diseño generativo impulsado por IA para lograr la mejora continua de los componentes del vehículo, centrándose en el aligeramiento. En colaboración con AutoDesk, los ingenieros de GM pudieron evaluar rápidamente más de 150 diseños alternativos para un bracket de asiento y generar un diseño que simplificó la fabricación mientras reducía el peso en un 40 % y aumentaba la resistencia en un 20 %.
Airbus tuvo una experiencia similar con el diseño generativo, utilizándolo para crear una partición más fuerte y ligera para el A320. Usaron algoritmos de IA generativa basados en patrones de crecimiento encontrados en la naturaleza para optimizar la estructura de la partición. La "partición biónica" resultó ser un 45 % más ligera que los diseños tradicionales, al tiempo que cumple con estrictos requisitos de estrés y desplazamiento de fuerza de choque.
En la planta, la IA generativa se utiliza para aumentar el tiempo de actividad de fabricación y reducir los costes de servicio. Los modelos de IA pueden formarse en datos de sensores de equipo y reconocer patrones de esos datos de equipo que pueden indicar un fallo inminente. La IA también se utiliza para analizar datos de mantenimiento históricos para ayudar en la resolución de problemas y el análisis de fallos.
Preparación para la revolución de la IA
La pregunta no es si la IA llegará a tu negocio, sino cuándo, si aún no está ahí. A medida que te entusiasma el potencial de la IA en tu organización, es importante identificar los cambios que serán necesarios para permitir tu viaje hacia la IA y maximizar el ROI de tus casos de uso de la IA.
