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¿Cómo influye la IA generativa en el mercado de la automatización inteligente?

IA generativa

Ya no hay dudas de que el desarrollo de la inteligencia artificial está suponiendo la gran revolución de nuestra era. Y es que, quienes nos dedicamos a ello, asistimos casi a diario al nacimiento de nuevas y sorprendentes aplicaciones que facilitan nuestra labor. Dentro de toda esta vorágine tecnológica en la que estamos inmersos, destaca la IA generativa, una herramienta que ha llegado al campo de la automatización para convertirse en su mejor aliada.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial capaz de crear nuevos contenidos partiendo de datos existentes: puede diseñar imágenes, vídeos, textos o música y utilizar lo aprendido para solucionar problemas. Aplicada a la automatización, abre un inmenso abanico de posibilidades, dada su capacidad de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y de prever y resolver inconvenientes.

Aplicaciones de la IA generativa en el mercado de la automatización

Viendo el potencial de esta herramienta, no es de extrañar que, según un informe del IBM Institute for Business Value, el 92 % de los ejecutivos tenga intención de utilizarla en la automatización de procesos para 2026. Veamos algunas de sus aplicaciones en este campo:

  • Prevención de problemas: su capacidad de procesamiento de datos le permite detectar cualquier posible fallo que se pueda producir antes de que suceda y alerta de ello para resolverlo.
  • Democratización de la automatización: gracias al lenguaje natural que maneja, no es necesario que los equipos tengan conocimientos muy especializados de programación para automatizar las tareas.
  • Agilizar procesos y liberar de tareas repetitivas: la IA generativa lleva la productividad al siguiente nivel, al permitir que los empleados se centren en trabajos más creativos. Según Goldman Sachs, podría impulsar la productividad en 1,5 puntos porcentuales en 10 años, además de incrementar el PIB mundial en un 7 %.

Por sectores

La buena noticia, además, es que se puede llevar a una gran variedad de sectores, entre ellos:

  • Finanzas: para detección de fraudes, gestión de carteras, evaluación crediticia, etc.
  • Atención al cliente: con chatbots y voicebots cada vez más complejos que ya saben medir el sentimiento del usuario, resumir conversaciones, analizar el contenido y el contexto de estas e incluso realizar auditorías de calidad.
  • Industria: para optimizar procesos como el control de calidad, la gestión de inventario o la monitorización de maquinaria.

En todos ellos la clave es la colaboración humano-máquina, una manera de trabajar que ya aplicamos en Servinform, en la que el robot es la primera opción, pero siempre supervisada por la persona. Este modelo -que nosotros llamamos Automation First– permite exprimir lo mejor de ambos mundos, mejorando considerablemente la eficiencia.

Últimos avances en IA generativa

¿Cómo puede la IA analizar esas cantidades industriales de datos de forma prácticamente instantánea? Es posible gracias a la magia de las redes neuronales generativas, una tecnología que utiliza deep learning (aprendizaje profundo). Dentro de estas redes neuronales, encontramos las antagónicas generativas (GANS), que son las que hacen posible que la IA genere contenido a gran velocidad. Estas GANS constan de un generador y un discriminador; el primero es el que crea el nuevo contenido, mientras que el segundo evalúa si es real o falso.

Otro de los grandes avances de la IA generativa son los modelos de lenguaje. Se trata de sistemas entrenados con grandes cantidades de datos que los hace capaces de comprender y generar lenguaje natural. ChatGPT, su versión más popular, está basado en los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), modelos de aprendizaje automático que pueden comprender y crear un texto como un humano.

Además, existen los Transformers, redes neuronales que aprenden contexto, que permiten relacionar palabras situadas a gran distancia en un texto haciendo que la herramienta aprenda a contextualizar.  Estos dos avances hacen las conversaciones más fluidas y naturales reduciendo las famosas ‘alucinaciones’ de la IA.

Desafíos y consideraciones éticas

El primer desafío al que se enfrentan las empresas es el cambio cultural interno. Incorporar este tipo de procesos automatizados requiere repensar el modelo de negocio, integrarlos con los sistemas existentes, formar a los empleados para que puedan trabajar con procesos basados en IA y, en ocasiones -especialmente para el desarrollo de aplicaciones-, captar talento especialista en un campo en el que está muy demandado y suele escasear: hasta un 75 % de las empresas no consigue cubrir sus vacantes, según un informe de Randstad y CEOE.

Asimismo, otro de los retos al que deben hacer frente las compañías es al complejo manejo de datos que conlleva este tipo de tecnología: obtener la información y gestionarla correctamente puede ser todo un desafío, sobre todo cuando hablamos de datos sensibles, en los que prima la seguridad.

Según una encuesta de KPMG, algunos de los inconvenientes que las organizaciones encuentran en la adopción de esta tecnología son:

  • Ausencia de talento certificado (13 %)
  • Falta de inversión (13 %)
  • Falta de caso de negocio claro (13 %).

Respecto a las consideraciones éticas, las empresas que desarrollan este tipo de herramientas deben adherirse a un marco ético y garantizar que su desarrollo esté alineado con los valores de la sociedad. Asimismo, también deben enfrentarse a la discriminación que puede generar la IA, que refleja y amplifica los sesgos de los datos con los que opera.

Si necesitas implementar la automatización inteligente en tu negocio, apuesta por una compañía sólida que te acompañe durante todo el proceso. En Servinform podemos ayudarte, no dudes en contactarnos.

Autora: María Aldea

Especialista en soluciones tecnológicas en Customer Communication y AI

Contacto: mcaldea.garcia@servinform.es 

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