Los siete mejores casos de uso empresarial de la IA generativa

El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 desencadenó una fiebre del oro de la inteligencia artificial (IA) generativa, con empresas que se apresuraron a adoptar la tecnología y demostrar innovación.

Muchos de los casos de uso de IA que hoy están arraigados en las empresas utilizan formas más antiguas y establecidas de esta tecnología, como el aprendizaje automático, o no aprovechan las capacidades ‘generativas’ de la IA para generar texto, imágenes y otros datos. Los chatbots heredados, los motores de recomendación de productos y otras herramientas útiles pueden basarse únicamente en formas anteriores de IA.

Algunas industrias, como la biotecnológica, están encontrando formas de utilizar la IA generativa, pero muchas empresas que experimentan con ella han encontrado hasta ahora un número limitado de casos de uso, afirma Kjell Carlsson, responsable de estrategia de IA en Domino Data Lab, proveedor de una plataforma de IA empresarial. Para muchas empresas, el retorno de la inversión en IA generativa es difícil de alcanzar, afirma.

“La realidad para muchos usuarios es que simplemente no tienen suficiente [información] para hacer una estrategia de IA aprovechando los casos de uso de IA generativa, y no van a obtener suficiente valor rápidamente”, añade. “Tienen un par de casos de uso en los que están insistiendo mucho, pero también están construyendo esta cartera de casos de uso de aprendizaje automático tradicional e IA predictiva”.

Muchos expertos en IA afirman que los casos de uso actuales de la IA generativa son sólo la punta del iceberg. Se presentarán más casos de uso a medida que las IA generativas sean más potentes y los usuarios sean más creativos con sus experimentos.

Sin embargo, ya están surgiendo algunos casos de uso. He aquí los más populares y prometedores.

Chatbots avanzados

Mientras que los chatbots sencillos que utilizan el reconocimiento de palabras y frases existen desde hace décadas, los chatbots más recientes con capacidades de IA generativa pueden hacer que las conversaciones suenen más naturales a la vez que atienden muchas peticiones de los clientes.

Forrester incluyó la IA generativa para el lenguaje y los agentes de IA entre las 10 tecnologías emergentes más importantes para 2024. El servicio europeo de transporte compartido y entrega Bolt, por ejemplo, ha desplegado un chatbot inteligente para gestionar la mayoría de las quejas de los clientes, lo que ha supuesto un enorme ahorro de costes.

A muchas empresas que experimentan con la IA generativa les preocupan las alucinaciones, pero para las quejas de bajo nivel de los clientes, unos cuantos fallos no son el fin del mundo, señala Carlsson. “El riesgo es muy bajo si accidentalmente vamos y regalamos una comida cuando deberíamos haber denegado a alguien el crédito para una comida”, dice.

En otro ejemplo, Deutsche Telekom ha utilizado la IA generativa para mejorar su asistente Frag Magenta AI, y la empresa prevé que el asistente de chat será capaz de gestionar 38 millones de interacciones con clientes cada año.

Asistentes digitales

Varias grandes empresas tecnológicas, como Microsoft y Google, han estado promocionando los asistentes digitales de IA generativa, o copilotos, a pesar de que a los CIO puede que no les convenza del todo su rentabilidad. Estos asistentes pueden buscar información en los rincones oscuros de la organización, crear documentos y presentaciones de diapositivas y resumir cadenas de correo electrónico y videoconferencias. Los copilotos de IA también pueden generar documentos de la cadena de suministro, como solicitudes de presupuestos a proveedores.

Algunas aplicaciones de videoconferencia generan ahora transcripciones y resúmenes, al igual que herramientas independientes como Otter.ai. Aplicaciones como Grammarly corrigen errores gramaticales, ortográficos y de puntuación.

Los asistentes digitales también pueden especializarse para necesidades concretas, dice Nick Rioux, cofundador y director técnico de Labviva, proveedor de una solución de compras asistida por IA. Por ejemplo, si una empresa compra con regularidad compuestos químicos o biológicos sensibles, la IA generativa puede añadir instrucciones especiales de manipulación a la orden de compra.

“Los casos de uso más prometedores para la IA generativa empresarial son los que agilizan las tareas de origen humano con potenciadores como la generación de contenidos, las sugerencias y la automatización de tareas manuales”, afirma.

Asistentes de codificación

Uno de los casos de uso de la IA generativa que aparece con más frecuencia es el asistente de codificación. La IA generativa puede escribir código de software básico, permitiendo a los programadores humanos centrarse en tareas más complicadas.

Estos copilotos de código también pueden ayudar a los programadores a mantener su atención en el código cuando se encuentran con un problema, en lugar de recurrir a un motor de búsqueda u otros recursos para encontrar respuestas, dice Julian LaNeve, CTO de la startup de orquestación de datos Astronomer.

“En su lugar, pueden escribir un comentario de código y dejar que un LLM complete su código por ellos”, dice. “Esto mantiene a los desarrolladores en lo que llamamos el ‘estado de flujo’ y ‘en la zona’, en lugar de romper el enfoque para buscar ejemplos”.

La IA generativa es especialmente útil para el desarrollo web, añade Natalie Lambert, fundadora y socia directora de GenEdge Consulting, una consultora de IA. Al crear código para sitios web, puede reducir significativamente el tiempo y el coste necesarios para actualizarlos.

“Aprovechando herramientas como ChatGPT, incluso los usuarios sin grandes conocimientos técnicos pueden desarrollar e implementar código directamente en sus sitios web”, afirma. “Esto democratiza el proceso de desarrollo, permitiendo a los especialistas web actualizar su visión con la ayuda de la IA”.

Muchas empresas que han estado implementando la IA generativa en todo el ciclo de vida de desarrollo de software están trabajando actualmente en los límites de la tecnología y los impactos en el equipo, así como en sus propias lecciones aprendidas.

Apoyo al marketing

Varios expertos y usuarios de IA señalan el apoyo al marketing como uno de los puntos fuertes de la IA generativa. Según Stefan Chekanov, cofundador y CEO de Brosix, proveedor de una herramienta de mensajería instantánea segura, la IA generativa puede crear materiales de marketing personalizados, analizar los datos de los clientes y ayudar en la creación de contenidos.

“Según mi experiencia, la creación de contenidos y la gestión de redes sociales son mucho más eficientes con la ayuda de la IA generativa”, afirma. “Menos tiempo dedicado a la programación servil, optimización y edición significa que los expertos se centran en tareas de alto valor, lo que equivale a un ahorro de costes más adelante”.

La IA generativa puede realizar análisis de mercado basados en revisiones de productos, y puede predecir los problemas de los clientes incluso antes de que ellos mismos los reconozcan, dicen otros.

“Para las empresas de productos, comprender los comentarios de los clientes es crucial”, dice Aswini Thota, director de IA y ciencia de datos en el proveedor de banca y seguros USAA. “Necesitan saber qué les gusta o disgusta a los clientes, las tendencias emergentes, las preferencias regionales y cómo valorarán los clientes los nuevos productos”.

La IA generativa puede extraer información de los clientes a partir de reseñas de productos en lugar de que las empresas necesiten encargar encuestas, afirma. Antes de esta tecnología, los científicos de datos creaban modelos personalizados de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para el análisis de sentimientos y la extracción de intenciones, pero la IA generativa ha venido a sumarse a esos esfuerzos anteriores.

“La IA generativa nos permite elaborar varias preguntas sobre el mismo conjunto de datos y, con sólo pulsar un botón, las empresas pueden extraer opiniones, temas de discusión y usos previstos”, añade Thota.

Descubrimiento de fármacos

La IA generativa se está utilizando en el descubrimiento de fármacos mediante el modelado de moléculas complejas y la predicción de sus interacciones “a velocidades que harían que los métodos tradicionales parecieran estar atascados en los días de Internet por marcación”, dice Lars Nyman, director de marketing de CUDO Compute, una plataforma de infraestructura de IA. La IA generativa puede reducir significativamente el tiempo que se tarda en sacar nuevos medicamentos al mercado, afirma.

Según MSRcosmos, proveedor mundial de servicios informáticos, la IA generativa puede ayudar a las empresas farmacéuticas a predecir interacciones entre medicamentos, reutilizar fármacos existentes y crear terapias personalizadas basadas en la composición genética del paciente.

A principios de 2024, NVIDIA anunció su plataforma de computación Clara basada en IA y dirigida al sector sanitario, así como su BioNeMo, una plataforma de IA generativa para el descubrimiento de fármacos.

Algunas empresas biotecnológicas y farmacéuticas, como Johnson & Johnson, están promoviendo la IA generativa como el próximo gran avance en el descubrimiento de fármacos.

Ciberseguridad y detección del fraude

Varias empresas de ciberseguridad están utilizando la IA generativa para mejorar herramientas que buscan comportamientos sospechosos o inusuales en la red y la infraestructura informática de un cliente. Los sistemas de IA también pueden utilizarse para la detección avanzada de fraudes mediante el análisis de patrones de transacciones y comportamientos de los usuarios, afirma Jim Kaskade, CEO de Conversica, proveedor de soluciones de automatización conversacional.

Por ejemplo, Palo Alto Networks ofrece la plataforma de operaciones de seguridad Cortex XSIAM, que combina la experiencia de la empresa en modelos de aprendizaje automático y su almacén de datos junto con el almacén de datos empresariales BigQuery de Google y su modelo Gemini AI. El objetivo es alertar a los analistas de seguridad de las amenazas en tiempo real, mientras la plataforma de ciberseguridad aprende continuamente sobre nuevas amenazas.

Potenciar los procesos empresariales

La IA generativa está encontrando un ‘punto dulce’ en el mejoramiento de los procesos empresariales. Aquí, las empresas están explorando el uso de la IA generativa para proporcionar eficiencias a los flujos de trabajo críticos para el negocio, a menudo exclusivos de sus verticales.

Por ejemplo, algunas empresas de los sectores financiero y de seguros utilizan la IA generativa para ayudar a los agentes a evaluar posibles clientes. Credibly, una plataforma de préstamos para pequeñas empresas, utiliza la IA generativa, combinada con el aprendizaje automático, para evaluar el riesgo de los préstamos y acelerar el proceso de concesión, explica Ryan Rosett, codirector general y fundador de la empresa.

“La IA generativa en Credibly se está utilizando para dar a nuestros agentes superpoderes”, dice. “Como empresa de préstamos fintech, nuestro éxito depende de una evaluación rápida y precisa del riesgo de los propietarios de negocios que buscan financiación”.

Casi todas las aseguradoras habían adoptado la IA generativa o estaban interesadas en ella a finales de 2023, según una encuesta de EY. Alrededor del 42% de las aseguradoras ya habían invertido en IA generativa, y cerca de dos tercios esperaban un aumento de los ingresos de más del 10% mediante su uso.

En el ámbito jurídico, el gigante de los servicios de información jurídica LexisNexis está adoptando la IA generativa para mantenerse a la vanguardia de lo que Jeff Reihl, vicepresidente ejecutivo y director de tecnología, considera una amenaza disruptiva en el sector de la empresa. “Nos pusimos manos a la obra”, dijo Reihl a CIO.com. “Hicimos un giro importante porque se trataba de un cambio de juego en términos de sus capacidades interactivas, así como la amplitud de sus respuestas y sus capacidades de generación de datos. Era simplemente asombroso en términos de sus capacidades”.

Desde entonces, LexisNexis ha lanzado su propia solución de IA generativa, Lexis+ AI, para proporcionar citas jurídicas vinculadas y garantizar que los abogados tengan acceso a precedentes jurídicos precisos y actualizados.