Si 2023 fue el año en que el mundo descubrió la Inteligencia Artificial (IA) generativa, 2024 es el año en que empresas comenzaron a utilizarla y obtener valor empresarial.
La anterior es la principal conclusión del estudio de la consultora internacional Mckinsey “Global Survey on AI 2024”, que realizan anualmente desde 2017, y que entre sus principales hallazgos reveló que el 65% de los encuestados afirmaron que sus organizaciones utilizan regularmente esta tecnología.
La cifra representa casi el doble del porcentaje de la versión anterior, realizada solo 10 meses atrás.
En un escenario en que analistas se preguntan cómo las empresas utilizarán esta tecnología, ya se dejan entrever algunos casos de uso específico centrado en ciertas áreas.
El senior partner y líder de Quantum Black para Latinoamérica de McKinsey, Pepe Cafferata, identificó cuatro áreas en donde predomina la IA generativa: ingeniería de software, atención al cliente, hiperpersonalización y agentes.
Para el primero, señaló que los programadores y desarrolladores de software utilizan esta tecnología para “hacer código, testearlo, traducir y monitorear el desempeño de todo esto más rápido”, apoyado por copilotos de Microsoft, Amazon y Google.
En el caso de atención al cliente, existen dos casos de uso. Según Cafferata, el más masificado está destinado a “ayudar a las personas que atienden llamadas o chats de clientes a tener respuestas más asertivas, exactas y eficientes”.
El segundo, son los chatbot de conversación directa con el cliente, donde se están viendo más casos de uso.
“Al principio las empresas tenían un poquito más de miedo por este tema de las alucinaciones (contenido incorrecto). Hoy hay mucha más confianza”, dijo.
En tanto, en el área de la hiperpersonalización, ha cobrado relevancia el generar comunicaciones de cara al cliente en forma automatizada con mensajes enfocados a cada usuario.
“Antes había modelos de analítica más tradicionales, pero había un cuello de botella enorme de tener a humanos haciéndolo”, comentó Cafferata.
El ejecutivo también mencionó a los agentes de IA generativa (sistemas autónomos que pueden tomar decisiones y realizar acciones sin intervención humana directa), el área “más reciente, pero con mucho movimiento”. Ejemplificó que estos son capaces de organizar el trabajo de otros modelos, crear apps desde cero y automatizar procesos simultáneos.
El caso de Chile
Si bien el estudio no consideró respuestas de empresas chilenas, Cafferata analizó el estado de las compañías locales, las que clasificó en “líderes” y las que avanzan más lento.
Explicó que las líderes a nivel local son aquellas que comenzaron su transformación digital y adopción tecnológica con antelación, como compañías mineras, retail, banca y consumo masivo.
“Hay empresas que están haciendo cosas muy, muy buenas en temas de mantención preventiva para darle información a los operarios de la sala de control para reparar una máquina”, dijo.
Añadió que en retail hay avances en temas de hiperpersonalización, y en bancos y telecomunicaciones destacó desarrollos de modelos hacer sus compras más eficientes.
Cafferata señaló que Chile, comparado con la región, está entre los países más avanzados, lo que explicó por el avance de las últimas tres décadas en infraestructura habilitante para estas tecnologías y el desarrollo de talento local.
Principales riesgos
El estudio también abordó los riesgos que trae consigo la IA generativa.
Los ejecutivos de empresas reconocen tener conciencia de la imprecisión de estos modelos, por lo que, según Cafferata, trabajan en contenerlos.
“El riesgo más grande es la alucinación (de los modelos de IA) y hay vías para mitigarlo. La primera es que los modelos son mejores y más exactos, y también han surgido herramientas de IA para controlar estas imprecisiones”, afirmó.
Los riesgos que las empresas consideran más relevantes están la imprecisión (63%), infracción de la propiedad intelectual (52%) y ciberseguridad (51%).
Específicamente en el riesgo vinculado a ciberseguridad, si bien se mantiene en la parte alta, bajó dos puntos porcentuales respecto del estudio anterior.
No obstante, consultados si su empresa trabaja en mitigar riesgos de IA generativa asociados a ciberseguridad, las respuestas afirmativas cayeron de 38% a 33%.
“La parte buena es que vemos modelos de higiene para ayudar a identificar las amenazas, con inversiones bastante grandes en modelos que permiten detectarlas más rápido”, dijo Cafferata.
Pero, agregó, “como siempre están compitiendo contra los delincuentes que quieren correr más rápido”.
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