Por qué las grandes expectativas de la IA generativa empresarial se están cumpliendo más rápido que las innovaciones tecnológicas anteriores
Ha habido algunas predicciones asombrosas sobre la IA generativa desde que OpenAI lanzó ChatGPT en noviembre de 2022. La innovadora tecnología deslumbró a los usuarios, y su rápida adopción creó incertidumbre y temor ante una IA generativa sin control. Hubo llamamientos a la regulación y personas destacadas advirtieron de que la humanidad estaba en peligro en cartas abiertas que instaban a detener el desarrollo. El bombo de la IA se extendió por todo el mundo empresarial a medida que los líderes reconocían la capacidad de la IA generativa para sintetizar rápidamente grandes cantidades de datos, responder a consultas y recomendar acciones.
Sin embargo, a pesar de la rápida adopción de herramientas de IA de propósito general como ChatGPT y de las afirmaciones sobre todo tipo de cambios drásticos, el bombo inicial superó a la realidad en cuanto a aspectos beneficiosos y consecuencias nefastas. Este desvanecimiento natural del entusiasmo era de esperar, como puede atestiguar cualquiera que haya sido testigo de ciclos anteriores como Internet, el ordenador en la nube, el móvil y el blockchain. A pesar de todo, crecía un entusiasmo silencioso sobre algo profundo: Cómo la IA generativa mejora drásticamente la productividad y aumenta la precisión en la toma de decisiones en muchos casos de uso empresarial en muchos sectores verticales.
La euforia inicial en torno a la IA empresarial no era errónea, simplemente era prematura e incompleta. Históricamente, darse cuenta de los beneficios de la innovación lleva más tiempo que las expectativas iniciales a medida que la tecnología y sus usos maduran, y eso es lo que está ocurriendo con la IA empresarial, ya que la IA generativa se combina con la IA predictiva ya establecida para crear aplicaciones verticales potentes y específicas.
Este fenómeno -exagerar el impacto a corto plazo de la tecnología y subestimar su efecto a largo plazo- se conoce como la Ley de Amara. Roy Amara, investigador, científico y futurista estadounidense que presidió el Instituto para el Futuro de Stanford entre 1971 y 1990, ya observó este adagio en los años sesenta.
Bill Gates, cofundador de Microsoft y ex presidente y consejero delegado, llegó a una conclusión similar en su libro de 1995 "The Road Ahead", pero añadió más precisión al marco temporal. La opinión de Gates era: "Siempre sobrestimamos el cambio que se producirá en los próximos dos años y subestimamos el que se producirá en los próximos diez. No te dejes adormecer por la inacción".
Casualmente, 1995 fue el mismo año en que Gartner introdujo su ciclo del hype y estableció un marco para la evolución de las nuevas tecnologías desde un pico de expectativas elevadas a un valle de desilusión, pasando por una pendiente de iluminación y luego una meseta de productividad.
¿Se aplica la Ley de Amara a la IA generativa?
El mundo de la tecnología ha cambiado radicalmente en las últimas décadas. El ritmo del cambio se aceleró y dio lugar al axioma de que el cambio nunca había sucedido tan rápido y nunca volverá a suceder tan despacio. Este concepto de cambio exponencial conocido como La Ley de los Retornos Acelerados fue introducido por el futurista e informático Ray Kurzweil en su libro de 1999, "La Era de las Máquinas Espirituales".
Esto es cierto en el caso de la IA generativa, donde los rápidos avances han acortado la distancia entre el bombo publicitario y la creación de valor. Por ejemplo, las empresas de los principales sectores verticales ya están viendo los beneficios de la IA generativa a un ritmo acelerado gracias a las innovaciones de SymphonyAI que combinan la IA predictiva y generativa en productos de clase empresarial. Por ejemplo:
- Las instituciones financieras están aumentando la productividad de los investigadores hasta en un 70% con Sensa Copilot. Ayuda a las entidades a combatir el blanqueo de capitales identificando con mayor rapidez y precisión los intentos de delitos financieros y ayudando a redactar informes de actividades sospechosas y relatos de investigación.
- Los minoristas mejoran la satisfacción de sus clientes gracias a Category Manager Copilot, que les permite comprender su comportamiento y determinar el surtido óptimo de productos. Demand Planner Copilot ayuda a los usuarios a aumentar la precisión de la previsión de la demanda y la eficiencia general de la cadena de suministro, al tiempo que permite planificar escenarios hipotéticos.
- Los fabricantes están mejorando la eficiencia operativa, reduciendo costes y mejorando la toma de decisiones con IRIS Copilot. Utiliza IA generativa para revolucionar los flujos de trabajo industriales combinados con competencias específicas del sector para el rendimiento de la planta, la fabricación digital y los trabajadores conectados.
- SymphonyAI Media Copilot ayuda a los vendedores de contenidos a comprender los patrones de distribución, las tendencias de audiencia y el rendimiento a través de una interfaz de lenguaje natural.
- Las organizaciones de TI empresariales están utilizando el paquete de copiloto Apex Enterprise AI para mejorar la productividad de los usuarios automatizando y acelerando el descubrimiento de información procedente de departamentos dispares.
Todas estas innovaciones llegaron al mercado mucho más rápido de lo que Gates imaginó hace casi 30 años, teniendo en cuenta que el segundo aniversario de ChatGPT es noviembre de 2024. Y estos son solo algunos ejemplos de cómo la IA generativa para la empresa ha avanzado rápidamente. Hay productos reales en el mercado que crean valor real, y docenas de otros en desarrollo, que ayudarán a las empresas a mejorar el rendimiento empresarial a un ritmo mucho más rápido de lo que las luminarias de la tecnología imaginaron hace décadas.
La revolución silenciosa de la IA empresarial
As one of the world’s foremost authorities in enterprise AI, SymphonyAI was recently recognized by Microsoft as its AI Innovation Partner of the Year. It’s why the company assembled a panel of technology experts to explore “Cutting through the hype to unleash true enterprise AI value.” This webinar is an unfiltered discussion to help business leaders separate fact from fiction with AI for the enterprise. Moderated by Ray Wang, founder, chairman and principal analyst with Silicon Valley-based Constellation Research, expert panelists are Eve Psalti, senior director at Microsoft’s Azure AI engineering organization, Dr. Daniela Rus, director of the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory at MIT, and SymphonyAI’s chief technology officer Raj Shukla.
The topics discussed offer a clear-eyed view of the current state of enterprise AI, common myths, top use cases and a unique perspective on the road ahead to help business leaders develop value creation strategies. View the webinar below:
