Por qué la IA empresarial es una evolución, no una revolución

Por Manoj Chaudhary, Director de Tecnología

El argumento a favor de un enfoque más inteligente para la inteligencia artificial.

Parece que no pasa un día sin ver otro artículo sobre lo que la inteligencia artificial va a revolucionar. Esta semana, el rango fue desde desarrollo farmacéutico y publicación a desminado y nuestro sistemas de alcantarillado. Junto a ellos corren al menos otras tantas opiniones sobre cómo la inteligencia artificial afectará en última instancia a la humanidad, desde “salvar al mundo” hasta “selar nuestro destino”.”

Ya sea que seas un entusiasta o un pesimista de la inteligencia artificial, una cosa es segura: en lo que respecta a la inteligencia artificial, todos los sistemas avanzan a toda máquina. Pero aunque la inteligencia artificial tiene el potencial de crear un cambio positivo a una escala que apenas podemos imaginar, ¿ofrece realmente esta carrera precipitada la mejor oportunidad de llegar allí?

Me suscribo a un camino diferente: un enfoque más gradual, reflexivo y deliberado que les permita a los trabajadores un lugar en la mesa. Esta filosofía produce una inteligencia artificial diseñada como un multiplicador de fuerza para los humanos, permitiéndoles lograr más de lo que ellos o la inteligencia artificial podrían lograr por sí solos.

Todos queremos cambiar el mundo

Los economistas tradicionalmente han tenido una visión optimista de las nuevas tecnologías. Los beneficios quizás no se distribuyan por igual, han argumentado, pero estos desarrollos generalmente benefician a todos, sin que nadie salga perjudicado. Pero un número cada vez mayor de más los datos granulares están desafiando estas creencias, lo que resulta en modelos que predicen dos caminos divergentes para un mundo potenciado por la IA.

Uno de estos se basa en un enfoque de arriba hacia abajo y de fuego rápido hacia la inteligencia artificial. Esta filosofía busca producir una IA lo suficientemente buena como para reemplazar a los humanos, con el objetivo final de eliminar roles.

Además de las obvias implicaciones económicas, hay otros problemas con este enfoque. Ya hemos empezado a ver las desventajas del enfoque centrado en el ejecutivo y de “disparar primero y apuntar después” hacia la IA.

McDonald's acaba de concluir un programa piloto de dos años para sus tomadores de pedidos de IA. El McAI malinterpretaba constantemente los pedidos, con problemas que iban desde el chatbot añadiendo tocino al helado de alguien, hasta un pedido malinterpretado como de “2,610 Chicken McNuggets”.”

Del mismo modo, un juez Recientemente se dictó una sentencia en contra de Air Canada por la información falsa que su chatbot le dio a un pasajero. El razonamiento, al parecer, era que si la IA iba a asumir roles humanos, también debía asumir las responsabilidades correspondientes.

Pueden contar conmigo para no participar

Estos casos ilustran el principal problema con el enfoque de algunas empresas hacia la inteligencia artificial: al intentar forzar una revolución en su propio cronograma, terminan con peores productos, una experiencia de cliente deficiente, menos empleo y mayor riesgo, todo para obtener pocos beneficios comerciales tangibles.

Incluso hay un término para esto, acuñado por el profesor del MIT Daron Acemoglu y Pascual Restrepo, de la Universidad de Boston: “tecnología mediocre”. Esta tecnología tiende a ser apenas lo suficientemente buena como para reemplazar los trabajos humanos, pero no lo suficientemente buena como para mejorar algo de manera significativa.

El ejemplo clásico es la tecnología de autopago: funcionó lo suficientemente bien como para eliminar algunos empleos de cajero, pero no todos, aunque en realidad no funcionó bueno. Esto irritaba tanto a los clientes como a los empleados, quienes se encontraban más abrumados que nunca al tener que vigilar a los clientes y administrar las máquinas al mismo tiempo.

Ahora estamos viendo que el péndulo vuelve a oscilar en la dirección opuesta, a medida que los minoristas eliminan, limitan o reducen drásticamente su dependencia de esta tecnología. Algunos llaman a esto una reacción negativa, otros lo llaman una corrección, pero yo lo veo como una industria que reconoce el error de intentar pasar de cero a la revolución sin hacer ninguno de los pasos intermedios. En otras palabras, intentaron forzar una revolución cuando deberían haber estado buscando una evolución.

Sabes que va a estar bien

Jitterbit ya ha estado trabajando en la próxima fase de nuestra hoja de ruta de productos, y la inteligencia artificial tiene un papel muy importante en ella. Pero no buscamos “revolucionar” nuestros productos. No vamos a caer en la trampa de incorporar IA por el simple hecho de tenerla, terminando con funciones que en el mejor de los casos son “levemente útiles” y en el peor, irritantes, atemorizantes o inútiles.

El gigante de las redes sociales Meta acaparó recientemente los titulares al anunciar que comenzaría a entrenar sus modelos de IA generativa con datos proporcionados por los usuarios, quisieran estos o no. Dijo que “revisará las solicitudes de oposición de conformidad con las leyes de protección de datos pertinentes”, pero eso significa poco en lugares como Estados Unidos, que tienen pocas protecciones de ese tipo.

Sin embargo, en la UE la situación es diferente. Meta se ve ahora obligada a suspender el lanzamiento de su IA en ese mercado debido a la presión regulatoria, lo que le ha valido aún más atención negativa de los medios de comunicación, apenas un año después de haber sido multada con $1.3 mil millones por violaciones similares a la privacidad en la UE.

El número y el alcance de estas regulaciones crecerán junto con la IA generativa, por no hablar de los dolores de crecimiento a los que se enfrentarán las propias plataformas de IA, como la interrupciones reiteradas del servicio de ChatGPT de OpenAI a principios de junio. Si su producto depende de la oferta de una sola empresa, ¿qué pasará si esa empresa se enfrenta a una interrupción similar?

Como parte de nuestro enfoque de adopción de la IA basado más en la evolución y la infusión, nos hemos preparado para esta eventualidad creando tecnología que es completamente agnóstica respecto a la IA. La belleza del panorama de los modelos de lenguaje grande (LLM) es la gran cantidad de opciones disponibles, y cada una ofrece su propio conjunto de beneficios.

Desde hace tiempo estamos comprometidos a reunir lo mejor de las soluciones que amas, permitiéndote integrarlas para lograr una mayor eficiencia y facilidad de uso. Estamos adoptando el mismo enfoque con la IA. Al reconocer que el verdadero valor de la IA proviene de poder utilizar de la mejor manera tus propios datos, la próxima iteración de los desarrollos de Jitterbit permitirá a las empresas la libertad de trabajar sin depender de ninguna plataforma de IA generativa en particular.

Al brindarte el poder de usar una amplia gama de LLM para diferentes tareas, desde Mistral y Perplexity hasta Copilot de las grandes tecnológicas y Azure AI, podrás cambiar sin problemas entre herramientas, siendo tus datos —y no el LLM particular que selecciones— el diferenciador clave.

Durante los próximos meses, ofreceremos más detalles sobre estos desarrollos. Pero mientras tanto, sepan que la evolución de la inteligencia artificial de Jitterbit será intencional, será significativa y será de gran beneficio para su fuerza laboral y su negocio.