Deus Ex Machina

La Inteligencia Artificial (IA) ha estado en el centro de atención durante la última década, impulsando cambios significativos en la mayor parte de sectores. Dentro de la IA, un subcampo que está ganando tracción es la IA generativa y más últimamente, siendo en algunos casos difícil diferenciar lo generado por un humano o por una IA. Esta tecnología no sólo tiene el potencial de cambiar la forma en que operan los negocios, sino que también está influyendo en mercados adyacentes, como el de los semiconductores.

La creciente demanda de IA generativa está teniendo un impacto significativo en el mercado de semiconductores. Los modelos de IA requieren una gran cantidad de potencia de procesamiento para su entrenamiento y funcionamiento. Esto ha llevado a un aumento en la demanda de chips de semiconductores avanzados.

Evolución de las acciones de NVIDIA en el año 2023

Como resultado, las acciones de las empresas de semiconductores se han disparado, ya que los inversores anticipan un crecimiento continuo en la demanda de estos chips. La IA generativa, por lo tanto, no sólo está transformando el mundo de los negocios en sectores donde se utiliza directamente, sino que también está impulsando cambios en los mercados relacionados.

La IA generativa se refiere a los sistemas que pueden generar algo nuevo a partir de los datos de entrada. Estos sistemas pueden crear desde texto, imágenes y música hasta videos complejos. Ejemplos los encontramos casi en cualquier ámbito, desde asistentes de programación como GitHub Copilot o AWS CodeWhisperer o en la generación de imágenes como en Canva o en Adobe Firefly.

Parte del ecosistema de herramientas de IA generativa

Un ejemplo prominente de IA generativa es GPT (Generative Pretrained Transformer), desarrollado por OpenAI. En la actualidad son muchas las herramientas disponibles para trabajar con IA generativa de este tipo, aunque quizá la más conocida es ChatGPT. Todos hemos podido jugar con ChatGPT y ver que es una herramienta particularmente poderosa, capaz de generar texto coherente y relevante a partir de una serie de indicaciones. Con esta tecnología es posible realizar múltiples tareas como automatizar las respuestas al servicio de atención al cliente, liberando a los empleados para que se centren en tareas más complejas. Tanto es así, que las empresas están comenzando a incorporar perfiles dedicados a preguntar a las herramientas IA de manera precisa para que hagan cosas para las cuales no estaban específicamente pre-entrenadas, es lo que se denomina «prompt engineering».

Sin embargo, el camino no está exento de desafíos. Aunque estas herramientas pueden generar respuestas impresionantemente coherentes o imágenes casi reales, a veces puede producir respuestas incorrectas o engañosas. Además, puede ser susceptible a sesgos en los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en respuestas tendenciosas o sesgadas.

Imagen generada con el prompt «persona corriendo en la playa, rodeada de flamencos»

Ante la pregunta de ¿puede reemplazarnos?, cabe entrar en detalles de las tareas a realizar, en algunas ocasiones puede sustituir al trabajador, en otras puede ayudar y en otras simplemente no puede estar (ningún fontanero tiene el trabajo amenazado por el momento por ni ChatGPT, ni por similares).

¿Cómo nos puede ayudar?

La respuesta rápida es de muchas maneras. Por ejemplo, para ver cómo ChatGPT podría ayudarnos, imaginemos que tenemos que hacer una introducción al uso de Business Model Canvas a nuestro equipo.

Para ello, podemos pedir a ChatGPT algo de ayuda. Para obtener resultados más completos nos apoyaremos en el uso de sus plugins.

Activaremos tres de ellos:

ChatWithVideo

Show Me Diagrams

HeyGen

El prompt será el siguiente:

Hola

Eres un experto de estrategia que quiere enseñar a los managers de una empresa a utilizar el Business Model Canvas para idear e innovar.

Aquí tienes un video sobre el uso de Business Model Canvas https://www.youtube.com/watch?v=g4E3fhybhGM

1.- Créame una guia detallada paso por paso usando bullets, sobre el uso del Business Model Canvas, de modo que cualquier principiante pueda entenderlo

2.- Después hazme un diagrama mostrándome el flujo para reforzar la comprensión

3.- Créame un resumen de unas 150 palabras sobre cómo usar el Business Model Canvas

4. Créame un video sobre ello

Gracias

Sí, siempre le digo hola y doy las gracias, es gratis y además, no sea que «La rebelión de las máquinas» se haga realidad y tomen venganza .

Comenzará analizando el video que le hemos proporcionado. Tras ello nos detallará los pasos a realizar para rellenar el Business Model Canvas.

Como paso siguiente nos dibujará un diagrama sobre el proceso.

Y finalizará ofreciéndonos un resumen y el video explicativo generado (el resultado aquí).

No está mal ¿no?. Pero no es del todo perfecto, vemos algunos fallos. Uno muy interesante es que en la descripción paso a paso aparecen 9 pasos y en el gráfico sólo aparecen 8. Esto se debe a que en la generación, el noveno paso tiene las mismas iniciales que el paso 1 (“Customer Segments” “Cost Structures” -> “CS”), con lo que el gráfico sale iterativo. La parte buena es que los plugins de ChatGPT también nos ofrecen la opción de ajustar las salidas, en este caso, el diagrama quedaría.

Hemos visto que en unos pocos minutos hemos conseguido una guía paso a paso, un diagrama y video que nos pueden ayudar a acelerar nuestro trabajo. Pero también hemos visto que no era del todo correcto, con lo que ha precisado una intervención humana. También es posible que la profundidad de detalle que obtenemos en primera instancia, no se ajuste a lo esperado. Para obtener más detalle podemos realizar consultas sucesivas sobre ese punto en particular. En definitiva, puede ayudarnos a acelerar muchas de nuestras tareas pero siempre hay que estar atentos a posibles fallos, sesgos o incoherencias.

Riesgos

Aunque nos sentamos muy cómodos hablando con el chat, hay que tener en cuenta que cada palabra que escribimos se la estamos entregando a una empresa privada, y muy pocas explican claramente como van a utilizar esos datos.

Por ejemplo, ya que estamos hablando de ChatGPT (aunque otros como Bard se encuentran en la misma situación), en sus condiciones de uso comentan que se puede quedar con parte de las conversaciones para mejorar sus respuestas. Incluso en ocasiones pueden ser revisadas por humanos.

A nivel general, no deberíamos compartir ningún dato que pueda comprometer nuestra seguridad, la de los nuestros o la de la empresa para la que trabajemos. Casi todas las empresas tienen un departamento encargado de dictar las situaciones en las que se puede trabajar con IA, qué información se puede distribuir, y donde consultar las dudas (y las empresas que no lo tienen, deberían trabajar en ello por los riesgos que implica no tenerlo).

Alguno de lo casos más claros de información que no debemos compartir pueden ser:

Claves. Estos chats suelen almacenar sus datos en servidores públicos muchas veces sin cifrar o sin las medidas necesarias de seguridad que un password necesita, con lo que estaríamos exponiendo nuestras claves a todo el mundo. Si hubiera una brecha en el servidor, los hackers pueden acceder a las contraseñas y explotarlas para causar perjuicios económicos y/o personales.

Datos personales como la residencia. Es importante no compartir en ningún caso los datos personales (también conocidos como PII Personal Identification Information ) con los chatbots de IA. Nuevamente una brecha en los servidores puede causarnos estragos económicos y/o personales. Aspectos como afiliaciones políticas, religiosas, temas de salud personal, relaciones familiares, etc, pueden ser explotadas de manera perversa si caen en malas manos.

Detalles financieros: A pesar de que las empresas afirman anonimizar los datos de las conversaciones, es posible que terceros y algunos empleados sigan teniendo acceso a ellos. Si se necesita asesoramiento financiero personalizado, existen mejores opciones que confiar en los robots de inteligencia artificial. Estos robots pueden darnos información inexacta o engañosa y no tendremos a quien reclamar ni sustento jurídico. Para estos casos es mejor pedir consejo a un asesor financiero con licencia que pueda proporcionar una orientación fiable y personalizada.

Pensamientos íntimos: Es muy importante saber que los chatbots carecen de conocimientos del mundo real y conocen las cosas como han sido entrenados, por lo que sólo son capaces de ofrecer respuestas genéricas (aunque nos pueden parecer exactas). Esto puede implicar que nos indiquen medicamentos o tratamientos que no sean no ser adecuados para las necesidades específicas y perjudicar la salud. Además, si esta información cae en malas manos, personas malintencionadas podrían explotar esta información vendiendo los datos en la dark web, espiando o haciendo chantaje. Por lo tanto, salvaguardar la privacidad de los pensamientos personales cuando se interactúa con chatbots es de suma importancia.

Información confidencial del trabajo. Un caso bastante reciente ha sido el de una empresa, donde los empleados estuvieron usando ChatGPT para desarrollar software, pero para ello usaron datos altamente confidenciales de la empresa, perdiendo el control sobre ellos y haciéndolos accesibles a otras personas. Es esencial actuar con cautela a la hora de compartir código, información sensible o detalles relacionados con el trabajo.

Deus Ex Machina

«Deus ex machina» es una frase latina que literalmente se traduce como «dios desde la máquina». Se originó en el teatro antiguo, cuando una grúa (la «máquina») se usaba para bajar a los actores que interpretaban a dioses al escenario en el clímax de una obra, por lo general para resolver una trama de manera sorprendente y milagrosa, originando desenlaces en ocasiones poco creíbles. Cuando trabajamos con IA, si el modelo generativo produce resultados que parecen sorprendentes buenos sin una base realista o sin un razonamiento coherente pueden parecer resultados «mágicos», sin una comprensión real de la lógica o las reglas que deberían seguir. En el desarrollo de aplicaciones con IA generativa, es importante asegurarse de que los resultados generados sean coherentes y basados en datos y conocimientos reales para evitar la sensación de «deus ex machina».

Como podemos ver, estamos en una nueva época excitante no exenta de riesgos e incertidumbres, pero que sin duda ha venido para quedarse y que cada vez la tendremos más presente en nuestras vidas.