“El éxito no es definitivo, el fracaso no es fatal: lo que cuenta es el coraje para continuar“, dijo Winston Churchill. Durante la última década, en Globant hemos estado investigando y desarrollando tecnologías alrededor de la inteligencia artificial (IA). La hemos visto progresar con un típico crecimiento cuasi lineal, sostenido y lento, característicos del principio de las curvas exponenciales. En los últimos meses este crecimiento ha entrado en la parte más acelerada, sorprendiendo a todos y mostrándonos una nueva forma en la que las computadoras pueden interactuar con los humanos.
Hoy las nuevas aplicaciones basadas en Large Language Models (LLM) como ChatGPT de Open AI, Bard de Google, o GitHub Co-Pilot nos permiten mantener un diálogo inteligente con ellas y ver cómo generan textos e imágenes de manera casi humana. Esta evolución brutal, sin embargo, llega de la mano de nuevos cuestionamientos desde el punto de vista filosófico. Como -por ejemplo- los que estos días plantearon Yuval Harari, Tristan Harris y Elon Musk, entre otros líderes, a través de una carta pública en la que plantearon la necesidad de repensar el futuro de la IA.
IA como complemento de lo humano
Una de las discusiones más candentes del día de hoy es: ¿podrá la IA reemplazar trabajos, y sobre todo, como novedad, los trabajos basados en el conocimiento? Hace unos días se ha publicado un paper de OpenAI sobre este tema. Lo que está sucediendo ahora podría asemejarse a otros cambios tecnológicos que se vivieron en el pasado: la revolución industrial, donde la máquina reemplazó la fuerza, o, menos impactante pero más ilustrativo, lo que sucedió con la sustitución de las reglas de cálculo por las calculadoras. En ambos casos hubo grandes evoluciones tecnológicas que no impactaron en la importancia del trabajo de los ingenieros sino que mejoraron sus capacidades para llevar a cabo sus tareas.
La IA entonces acelerará el trabajo de programadores, escritores y otros trabajos creativos pero todavia no podrá reemplazarlos. Y no por falta de capacidad, sino porque estos sistemas carecen de información sobre el contexto que nosotros, como humanos, tenemos. No tienen manera de saber lo que está sucediendo en nuestra comunidad, trabajo o sociedad, y entonces es imposible que generen el texto o el código perfecto que estábamos buscando para ese preciso momento.
Existe otra razón. Estos modelos tienen gran capacidad de crear diálogos y textos pero no tienen la capacidad de ejecutar. Déjenme darles un ejemplo sencillo: Bard puede escribir textos para una campaña publicitaria, pero es menos probable que pueda publicar estos textos en un medio y tomar una decisión sobre la campaña. No solo eso: tampoco tendría responsabilidad sobre lo que escribe. Estos modelos pueden inventar datos o crear información incorrecta ya que son redes neuronales que tienen como objetivo hacer un texto con sentido semántico y coherente, pero no necesariamente verdadero. La falta de un responsable último de la información es -sin dudas- un enorme tema a solucionar, y es en sí mismo una diferencia muy grande con los humanos. Que la gente confíe en estas respuestas será un gran tema a resolver ya que no tan fácilmente se puede conocer el origen de la información que dio lugar a esa respuesta. .
En definitiva, hay que imaginarse a la inteligencia artificial aplicada a la empresa como un asistente personalizado que nos ayuda a mejorar nuestra productividad. Y en conjunto con este aumento de productividad se dará (como siempre en la historia) un aumento de nuestra ambición por construir más cosas en menor tiempo. Y ahora será posible.
Bienvenidos a la conversación real
Tras el desembarco masivo de herramientas basadas en AI generativa, hemos visto una nueva forma de interactuar con las máquinas, más conversacional y menos transaccional. Hoy podemos pedirles a nuestras marcas preferidas una interacción distinta, más humana, más emocional, más consciente de las necesidades de cada cliente. Y esto aplica a todas las empresas, desde las de telecomunicaciones a los bancos, pasando por la industria del entretenimiento, el viaje, las farmacéuticas y hasta las empresas de control industrial. El sueño de la hiper-personalización está golpeando la puerta.
Los LLM Incluso están desafiando algo que parecía imposible: cómo buscamos información en internet. Modelos exitosos como el de Google están siendo revisados para buscar nuevas formas de acceder a información y crear textos sin tener que navegar por miles de links. Desde que ChatGPT se abrió al público se aceleró la batalla entre grandes jugadores como Microsoft y Google por el liderazgo entre las nuevas maneras de entregar resultados de búsquedas.
En este contexto, las organizaciones están cada vez más interpeladas a crear inteligencia artificial aplicaciones e interfaces conversacionales que combinen Large Language Models con información propia de la empresa. Canales como -por ejemplo- WhatsApp cobrarán cada día mayor relevancia.
El mundo, más allá de la IA
Desde el inicio de mi carrera he sido testigo del avance de la tecnología, desde la llegada de internet y las redes sociales entre los ‘90 y los ‘0, hasta la web 3.0, el Metaverso y la Inteligencia Artificial. Todas estas innovaciones han revolucionado la forma en que interactuamos. Ahora podemos comunicarnos y conectarnos con personas de todo el mundo de manera más eficiente y sencilla. La web 3.0 nos ha permitido llevar a cabo transacciones confiables directas eliminando los intermediarios, y el metaverso nos dará un espacio digital 3D que podría tener un impacto significativo en la forma en que trabajamos, aprendemos y nos entretenemos en el futuro. Como he comentado, la inteligencia artificial también ha progresado exponencialmente. Y seguramente veremos disrupciones aún más significativas, como la producción de energía a través de la fusión nuclear, o la masificación de la computación cuántica, que cambiarán los paradigmas de seguridad y velocidad de procesamiento. El desarrollo tecnológico está verdaderamente en su fase exponencial.
En todo este mundo en expansión, los humanos siempre seguiremos siendo el centro de la tecnología, con nuestras habilidades y defectos. Un día ChatGPT quedará obsoleto y será reemplazado por un modelo mucho más grande e interconectado. Y ese día tendremos que volver a revisar lo que pensamos, lo que sabemos.
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