Con la llegada de Chat GPT, el término “IA generativa” se hizo cada vez más popular y se está incorporando gradualmente a una amplia gama de campos e industrias. Esta tecnología es capaz de generar contenido basado en la entrada y solicitud de un usuario, también conocida como prompt. La herramienta se perfila como una fuerza transformadora para las empresas, y con ello acarrea beneficios sustanciales, como innovación, eficiencia y mejora de las operaciones empresariales.

Entre el 30% y el 40% de los empleos de América Latina y el Caribe están expuestos a la IA generativa, según una investigación realizada en conjunto por el Banco Mundial y la Organización Internacional del Trabajo. Aunque solo entre el 2% y 5% de los trabajos serán automatizados, esta tecnología podría transformar tareas en lugar de reemplazar empleos.

Sin embargo, para que estos beneficios se materialicen, es crucial enfrentar los desafíos que plantea la integración de la IA generativa en los sistemas corporativos. La clave para resolver estos retos radica en combinarla con una capa semántica dentro de los sistemas de datos. Esta actúa como intermediario y traduce datos técnicos complejos en información accesible y de fácil comprensión para las empresas, cerrando la brecha entre los datos sin procesar y la información procesable.

Pero, ¿cuáles son las ventajas de llevar adelante esta tarea?

• Reducción de las “alucinaciones”
  La falta de razonamiento humano y de comprensión de los modelos de IA generativa conduce a la incapacidad de comprender o incluso a interpretar erróneamente las preguntas de un usuario. Esto puede dar lugar a la creación o invención de respuestas incorrectas, denominadas “alucinaciones”. Si bien nunca desaparecerán por completo, las empresas pueden reducirlos al utilizar plataformas de datos semánticos que puedan contextualizar y armonizar los datos en el modelo canónico correcto para la IA.
• Mejora de la fiabilidad de los resultados de la IA generativa
  Para poder aumentar la precisión y fiabilidad de las respuestas que se obtienen, las empresas pueden combinar la IA generativa con los sistemas de datos empresariales. La capacidad de esta tecnología para actuar sobre los datos semánticos permite a las empresas obtener información exclusiva de su organización.
  
  Por ejemplo: la fusión de la IA generativa con MarkLogic y Semaphore permite a las empresas beneficiarse de datos etiquetados semánticamente que actúan como memoria asociativa de la IA generativa. De esta manera, se pueden formular preguntas en lenguaje natural a partir de los datos privados más pertinentes. Al consumir y procesar datos privados o patentados, la IA adquiere un conocimiento más profundo de los productos y servicios, clientes y procesos internos de la empresa.
• Resultados transparentes y auditables de la IA generativa
  Conectar la IA generativa a una plataforma de datos hace que sea más transparente y le permite hacer referencia y analizar URI (Uniform Resource Identifier o identificador de recursos uniforme) específicas de los datos privados que se le proporcionaron para generar las respuestas. Almacenarlas permite utilizarlas más adelante, en lugar de que la IA tenga que generar las mismas respuestas una y otra vez. Esto ahorra recursos y ayuda a mejorar el entrenamiento del sistema a lo largo del tiempo.
• Seguridad de los datos y cumplimiento de las normas de la empresa
  La IA generativa se entrena con grandes cantidades de datos. Sin embargo, cuando son datos privados y empresariales, las empresas deben ser especialmente cautelosas, ya que el uso de estos datos para el entrenamiento de la IA generativa puede crear problemas de privacidad. Para evitarlo, las organizaciones pueden limitar qué datos específicos se le muestran a la IA, usando reglas de seguridad basadas en roles. De esta manera, se garantiza que solamente consuma los datos permitidos por las funciones de los usuarios o las reglas de las consultas y evita recibir o mostrar información no permitida.
• Mejora de la calidad de los datos
  La integración de datos empresariales con plataformas de gestión de datos beneficia a las empresas gracias a la mejora de la calidad de los datos. Las empresas pueden integrar procesos como la armonización, la deduplicación y el dominio de datos para garantizar su coherencia en diversas fuentes y minimizar la cantidad de datos redundantes. Al agregar y analizar datos para identificar sesgos en las respuestas de la IA generativa, las empresas mejoran la calidad de los datos en todo su ciclo de vida.
• Escalabilidad e integración con los sistemas existentes
  Implementar IA generativa en una empresa es un esfuerzo complejo y exige recursos significativos, tanto técnicos como humanos. Sin una base sólida, la escalabilidad puede convertirse en un gran obstáculo a medida que los datos y las necesidades crecen. Sin embargo, herramientas como MarkLogic y Semaphore ofrecen una plataforma robusta y segura que almacena toda la información corporativa, facilitando el crecimiento sin la necesidad de rehacer trabajos de indexación o regeneración de datos cada vez que se actualiza el modelo. Así, en vez de tratar la IA como una solución puntual, las empresas deberían enfocarse en construir una arquitectura de datos bien planificada y sostenible que les permita integrar la IA generativa sin fricciones a largo plazo.
• Ahorro de costos innovador
  La IA generativa puede implementarse para diferentes casos de uso en todas las industrias y conducir a un ahorro de costos. Mediante la automatización de tareas mundanas y la mejora de algunos procesos empresariales, las empresas pueden liberar personal para centrarse en actividades más críticas relacionadas con el negocio.

Incorporar la IA generativa a una empresa no es solo un avance tecnológico, es una decisión imprescindible para el éxito. Permite seguir siendo competitivo, mejorar las operaciones empresariales y aprovechar la mano de obra de forma más eficiente. Posicionar a una organización de cara al futuro implica no solo seguir enfocándose en aptitudes blandas sino también en continuar por el camino de innovación y crecimiento tecnológico.

(*) Francisco Larez: Vicepresidente de Progress para América Latina y el Caribe