La revolución de la inteligencia artificial generativa en la creación de contenido

18 mar 2024
VISIÓN EMPRESARIAL

En la era de la transformación digital, la inteligencia artificial (IA) juega un papel crucial como motor de la innovación y eficiencia de las empresas. Uno de los últimos avances del mercado es la IA generativa, una tecnología transformadora que puede impulsar campos que van desde la creación de arte digital hasta la automatización de la cadena de suministro, donde puede mejorar la eficiencia y la toma de decisiones.

La IA generativa ayuda en la toma de decisiones para la organización de los procesos logísticos
 

“Los rápidos avances tecnológicos en inteligencia artificial, así como otras tecnologías como la robótica, la computación en la nube y el internet de las cosas están transformando disciplinas, economías e industrias, además de desafiar la idea sobre lo que significa ser humano”, afirma la Unesco.

Los sistemas de inteligencia artificial pueden identificar patrones, realizar predicciones probabilísticas y operar sin supervisión en determinados escenarios. La IA se está utilizando en multitud de campos como la visión artificial o el reconocimiento automático del habla.

Diferencias entre la IA generativa y la IA tradicional

  • Objetivos y enfoque. La IA generativa se enfoca en la creación de contenido nuevo y original, mientras que la IA tradicional se centra en resolver tareas específicas mediante algoritmos diseñados para realizar acciones concretas y reglas predefinidas.
  • Entrenamiento y datos. La IA generativa se entrena utilizando amplios conjuntos de datos, lo que le permite aprender de la estructura y las características de la información. En cambio, la IA tradicional a menudo necesita conjuntos de datos estructurados para entrenar algoritmos supervisados.
  • Flexibilidad y adaptabilidad. Los modelos generativos destacan por su notable flexibilidad y capacidad para abordar una amplia gama de tareas relacionadas con la generación de contenido, que va desde la creación de imágenes realistas hasta la producción de texto coherente. La IA tradicional tiende a especializarse en tareas específicas. Además, requiere la definición manual de reglas y características para cada acción, lo que limita su adaptabilidad a nuevas tareas sin una reprogramación significativa.
  • Creatividad y originalidad. La IA generativa puede crear contenido creativo y original, como obras de arte generadas por GAN (generative adversarial networks) o texto producido por modelos de lenguaje. La IA tradicional se focaliza en automatizar tareas basadas en reglas y no se concibe para originar contenido creativo de manera autónoma.

Potencial de la IA generativa para los negocios

Una investigación realizada conjuntamente entre Microsoft, GitHub y MIT Sloan School of Management confirma el enorme potencial de la IA generativa para la industria: “Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa prometen elevar la productividad humana. Diversos modelos de IA han demostrado ser capaces de ejecutar tareas tan bien como los seres humanos en áreas que van desde la comprensión del lenguaje natural hasta el reconocimiento de imágenes”.

La investigación de Microsoft presenta evidencias de que las herramientas de IA generativa poseen efectos positivos en la productividad. A modo de ejemplo, “los programadores que emplearon Copilot pudieron completar las tareas un 55,8% más deprisa”, declaran los autores del estudio. Desarrollado por GitHub y OpenAI, Copilot es un asistente basado en inteligencia artificial para escribir códigos utilizado por programadores de sistema.

Las empresas que impulsan la inteligencia artificial generativa buscan adaptar los modelos de lenguaje a sus necesidades específicas y casos de uso. Su objetivo es conseguir interacciones naturales en lenguaje humano usando sus propios datos y documentos. Para lograrlo, existen tres opciones:

  • Entrenar un modelo personalizado desde cero. Opción más difícil, con un costo de equipamiento y computación que no está al alcance de todos los negocios.
  • Afinar un modelo existente. Implica actualizar un modelo existente con datos propios. Esta opción representa un área con un gran potencial de desarrollo en el mundo empresarial.
  • Utilizar un modelo previamente entrenado y agregar información de contexto. En vez de disponer de un modelo de lenguaje propio, se aprovecha un modelo previamente desarrollado para analizar la información correspondiente en el momento adecuado.

Esta moderna tecnología podría agregar billones de dólares a la economía mundial, concluye un informe de McKinsey. Según la consultora norteamericana, será una innovación que tendrá una influencia significativa en todos los sectores de la industria y, en especial, “la banca, las altas tecnologías y las ciencias de la vida podrían hacerse con un mayor porcentaje de ingresos”.

La inteligencia artificial generativa es una rama de la IA que se concentra en la creación de contenido inédito basado en datos ya existentes

Gracias a la inteligencia artificial generativa, las empresas podrían desarrollar productos con mayor rapidez, mejorar la experiencia de los clientes o incrementar la productividad de los empleados. Una encuesta entre más de 2.500 ejecutivos conducida por Gartner señaló los principales motivos por los que las empresas deberían invertir en IA generativa: la experiencia y la retención de los clientes (38%), el crecimiento de ingresos (26%), la optimización de costos (17%) y la continuidad del negocio (7%). De hecho, la consultora pronostica que, para 2025, el 30% de las empresas habrá implementado una estrategia de prueba y desarrollo de IA, frente al 5% que ya lo hizo en 2021.

Gartner subraya las oportunidades que pueden generarse en las empresas a partir de la IA generativa:

  • Aumento de ingresos. Las empresas con mayores niveles de maduración de IA obtendrán más ingresos. ¿Cómo? Podrán crear más rápidamente nuevos productos y mejorar los servicios que ofrecen. “Para 2025, más del 30% de los nuevos medicamentos y materiales se desarrollarán sistemáticamente gracias a técnicas de IA generativa. Esta tecnología transformará con fuerza la industria farmacéutica, al ser capaz de reducir costos y tiempo a la hora de descubrir nuevos fármacos”, constata el análisis.
  • Disminución de costos y crecimiento de la productividad. La IA generativa mejora las competencias de los trabajadores a la hora de redactar y editar textos o producir imágenes. También posibilita resumir, simplificar y clasificar contenidos, además de generar, traducir y verificar código de sistema. Por otra parte, puede mejorar el rendimiento de los servicios de chatbot.
  • Mitigar los riesgos. Una de las habilidades de la IA generativa es la de analizar y proporcionar una visibilidad más amplia y profunda de los datos (desde las transacciones de los clientes hasta el código de sistema). Con esta información, el sistema identifica patrones y posibles riesgos para los negocios al instante.

IA generativa en la cadena de suministro

¿Qué impacto tendrá la inteligencia artificial generativa en la cadena de suministro? Los avances y la investigación en IA generativa pueden anticipar un progreso destacable en el desarrollo de ideas creativas que permitan integrar esta tecnología en diversos escenarios, incluido el logístico.

La IA generativa se encuentra en un punto de inflexión en la cadena de suministro. Una encuesta de IBM revela que un 85% de los ejecutivos considera la implementación de capacidades de IA generativa como uno de los puntos clave para impulsar las inversiones en automatización. El 20% de ellos afirmó que la IA generativa es de vital importancia para su futuro en automatización.

¿Por qué? La inteligencia artificial generativa tiene potencial para mejorar las habilidades de los trabajadores gracias a automatizar numerosas tareas que antes requerían la intervención humana. Esta tecnología posee la capacidad de recopilar información y de proporcionar asistencia en la toma de decisiones relacionadas con la organización de los procesos productivos, la gestión de los recursos disponibles o la administración del inventario.

IBM diferencia tres áreas básicas en las que la IA generativa puede incidir en la cadena de suministro:

  1. Soporte. La IA generativa se está aplicando para aumentar la productividad en tareas como el desarrollo de estudios de mercado, el análisis de tendencias, la atención a los clientes o la codificación de sistema. "Hemos visto una mejora del 90% en la velocidad de codificación. Con la IA, podemos reducir a unas horas algo que tarda tres meses y obtener análisis en tiempo real", mencionan los autores del estudio.
  2. Flujos. La IA generativa analiza la mejor acción para la empresa basándose en grandes conjuntos de datos internos y externos. También puede optimizar la toma de decisiones complejas y facilitar una comunicación en lenguaje natural (y multilingüe) en cadenas de suministro globales.
  3. Colaboración. Es probable que el valor más significativo de la IA generativa proceda del intercambio global de inteligencia generada por IA entre los distintos actores que intervienen en la cadena de suministro. “La tecnología de IA generativa podría desempeñar un papel muy interesante en la sostenibilidad, convirtiéndose en una plataforma que propicie la colaboración en lugar de la competencia”, exponen los autores.

Aplicaciones de la IA generativa en logística

Un estudio de la TBS Business School de Toulouse (Francia) indica una de las aplicaciones de la IA generativa con mayor potencial en la cadena de suministro: el análisis de datos. "La IA generativa puede aportar beneficios a la cadena de suministro como la mejora en la eficiencia de los procesos, en las previsiones, el cumplimiento de los pedidos y el análisis rápido de una gran cantidad de datos con el fin de facilitar una mejor y más rápida toma de decisiones, así como una formación más sólida para los empleados", apuntan los autores.

La consultora Ernst & Young también insiste en cómo el análisis de datos con IA contribuye a la mejora de los negocios. En el estudio How supply chains benefit from using generative AI se plasma que muchas organizaciones utilizan la IA para analizar grandes cantidades de datos históricos de ventas y tendencias de mercado con el propósito de crear modelos de demanda en tiempo real. “Con la IA generativa, es posible definir niveles óptimos de inventario, cronogramas de producción y planes de distribución que satisfagan las demandas de los clientes con eficiencia”, sostienen los autores.

La IA generativa genera contenido único y realista como imágenes, vídeos, música o texto

Los negocios también se sirven del análisis de datos con IA generativa para optimizar las tareas de mantenimiento predictivo. "Al aprender de los datos recopilados por las máquinas, los modelos de IA generativa pueden crear planes de mantenimiento y correlacionarlos con el momento en que podría producirse un fallo. Las compañías pueden ajustar sus programas de mantenimiento cuando sea necesario, reducir tiempos de inactividad y costos, a la vez que extender la vida útil de sus equipos", observa Ernst & Young.

Al analizar los datos y, gracias a la función “chat”, la inteligencia artificial generativa llega a conclusiones que ayudan a las compañías a tomar decisiones estratégicas para sus procesos logísticos. Un escenario óptimo sería uno en que los chatbots den a los responsables logísticos recomendaciones como, por ejemplo, el inventario que necesitan para poder servir a sus clientes.

Ernst & Young incide en la importancia de la función “chat” de la IA generativa a la hora de realizar la demanda predictiva: formular preguntas que ayuden a hacer previsiones más precisas. “Por ejemplo, una empresa de biotecnología puede ejecutar diferentes escenarios hipotéticos sobre la obtención de sustancias químicas específicas para sus productos y lo que podría ocurrir si se produjeran crisis u otros eventos que modifiquen o interrumpan las operativas diarias. Las herramientas de IA generativa actuales sugieren varias acciones si las cosas salen mal”, explican los autores. La función “chat” también podría mejorar el servicio de atención al cliente al generar respuestas personalizadas de forma automática, lo que rebajaría el tiempo y los recursos necesarios para atender a los usuarios.

Asimismo, la inteligencia artificial generativa ofrece la oportunidad de mejorar las relaciones y gestiones con los proveedores, al automatizar la creación de correos electrónicos y mensajes. De acuerdo con la consultora, estas herramientas son útiles para aportar recomendaciones y extraer información de grandes contratos que ayuden a las empresas a prepararse mejor para cualquier negociación, por ejemplo.

En definitiva, la IA generativa en la gestión de la cadena de suministro propiciará que las organizaciones sean más resilientes, sostenibles y la transformación de las estructuras de costos, de acuerdo con el estudio de Ernst & Young.

¿Cómo investiga Mecalux la IA generativa?

Mecalux, como empresa puntera en soluciones de intralogística, está investigando el potencial de la inteligencia artificial generativa con el objetivo de expandir las capacidades tecnológicas en los depósitos de sus clientes.

El equipo técnico de Mecalux Software Solutions ha empezado a explorar tres casos de uso de la inteligencia artificial generativa:

  • Gestión documental. Crear una herramienta de ayuda interna para los equipos de Operaciones y de Soporte remoto de Mecalux. La IA generativa analizará toda la documentación técnica sobre cada instalación logística y, a través de una interfaz de usuario, proporcionará toda la información necesaria a los expertos para tomar decisiones informadas con mayor rapidez.
  • Programación y desarrollo de sistema. Asistir a los programadores de Easy WMS en la ejecución de sus tareas. El objetivo es que la inteligencia artificial generativa agilice el proceso de programación de nuevas funcionalidades, generando código fuente basado en descripciones en lenguaje natural. Los modelos generativos pueden acelerar el proceso de desarrollo de sistema al proporcionar sugerencias de código
  • Soporte al usuario final. Mecalux está investigando cómo integrar la IA generativa en Easy WMS para que responda a preguntas de una forma conversacional, simulando la interacción humana. Por ejemplo, el responsable de logística podría solicitar la creación de dashboards específicos para evaluar el tiempo promedio destinado a la preparación de pedidos.

IA generativa en el sistema de gestión de depósitos

Los sistemas de gestión de depósitos más modernos del mercado ya incorporan funcionalidades propias de inteligencia artificial. Así, los negocios pueden hacer uso de las herramientas de análisis de big data del sistema de gestión para facilitar la interpretación de la información generada sobre las distintas actividades del depósito. Con un análisis profundo de las operativas, las empresas son capaces de planificar recursos, medir el desempeño del negocio y tomar decisiones estratégicas.

La verdadera magia de la IA generativa radica en su capacidad para comprender y responder a preguntas como un humano. Por ello, puede revolucionar la forma en que los usuarios interactúan con el sistema de gestión de depósitos. Los responsables de logística podrían formular preguntas más complejas y amplias para obtener respuestas personalizadas por medio de textos, gráficos o cuadros. Según un estudio de Master of Code Global, para 2025 "alrededor del 90% del contenido de los informes trimestrales de las empresas se creará con IA generativa".

 

 

Referencias