Los modelos de lenguaje grandes (o LLMs) y las soluciones de inteligencia artificial generativa han ocupado un lugar central a lo largo del año. Después de que OpenAI y Google lanzaron sus soluciones, parece que todos los días escuchamos sobre nuevos modelos que revolucionarán la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos con los demás.
Pero para desbloquear las posibilidades de esta nueva tecnología, es necesario ir más allá de las herramientas y adoptar un enfoque más integral. De lo contrario, te quedarás con casos de uso que no generan valor y soluciones costosas que tu personal no utiliza.
Basándonos en nuestras conversaciones con clientes, hemos destacado varios casos de uso empresarial de la inteligencia artificial generativa que pueden empoderar a tu organización. Al final, compartiremos algunos consejos sobre cómo dar los primeros pasos para incorporar la inteligencia artificial generativa en tus procesos y flujos de trabajo.
Esto es lo que cubriremos:
IA generativa para marketing
Puedes utilizar soluciones de IA generativa de infinitas formas dentro de tu organización, pero está claro que aportarán más valor a ciertos departamentos.
Según la investigación de McKinsey, el marketing se beneficiará significativamente de los grandes modelos de lenguaje, lo cual no es sorprendente, ya que tus equipos pueden utilizarlos para producir contenido de calidad en un abrir y cerrar de ojos.
Los principales casos de uso empresarial de IA generativa para marketing son los siguientes:
- generación de contenido
- campañas y recomendaciones personalizadas
- campañas Outbound automatizadas
Generación de contenido
La IA generativa facilita la generación de ideas y borradores de contenido a gran escala, ya sea texto, voz, imágenes o videos, todo dentro de las directrices y el tono de voz de tu marca. Además, puedes reutilizar tu contenido existente en diferentes formatos, como descomponer un artículo de blog en una serie de publicaciones en redes sociales.
Sin embargo, debes ser consciente de las limitaciones que enfrenta la generación actual de grandes modelos de lenguaje. La calidad de la producción disminuye a medida que aumenta la cantidad, lo que la hace más valiosa para borradores o piezas más cortas.
Campañas y recomendaciones personalizadas
Con la ayuda de los grandes modelos de lenguaje, tu equipo puede adaptar las campañas de marketing y las ofertas a audiencias específicas según el perfil demográfico y el comportamiento pasado de tus clientes. Esto también incluye la traducción rápida de contenido a otros idiomas, lo cual es crucial para campañas globales gestionadas de manera centralizada.
Estas soluciones también pueden aumentar tus tasas de conversión al crear descripciones de productos y imágenes personalizadas según quién esté viendo el producto, asegurando que resuenen con el cliente.
Campañas Outbound automatizadas
Dado que los grandes modelos de lenguaje pueden imitar el discurso humano, puedes utilizar estas soluciones para automatizar partes (o la totalidad) de tus flujos de trabajo de salida. Al alimentar al modelo con información sobre tus clientes objetivo e información de mercado, el sistema puede ponerse en contacto con tus posibles clientes a través de correo electrónico o chat.
El modelo también puede reconocer cuándo es el momento adecuado para incluir a un humano en el proceso, en caso de preguntas desafiantes o situaciones de alto riesgo.
IA generativa para desarrollo de software
Los desarrolladores de software pasan mucho tiempo realizando trabajos monótonos y repetitivos, a menudo denominados «trabajo de baja cualificación». Estos trabajos se pueden delegar fácilmente a una solución de IA generativa, por lo que el desarrollo de software es otra función que se beneficiará significativamente de los avances en este campo.
De esta manera, tus desarrolladores estarán libres para centrarse en problemas más complejos que requieran intuición humana y una visión general a nivel superior del desafío, lo que resulta mucho más gratificante.
Esto también se refleja en la retroalimentación recibida hasta ahora. Aunque las soluciones de IA generativa todavía están en sus primeros días, la investigación de McKinsey muestra que pueden aumentar la productividad de los ingenieros de software en un rango del 20 al 45 por ciento. Por otro lado, los usuarios de GitHub Copilot informan sentirse un 88% más productivos.
Sin embargo, incluso para el trabajo de baja cualificación, los desarrolladores deben saber cómo dar las indicaciones adecuadas al modelo. Esto incluye pasar por varias iteraciones de la solución antes de alcanzar el resultado deseado.
Por lo tanto, para aprovechar al máximo estos modelos, debes elegir la mejor solución para tu contexto y capacitar a tus desarrolladores para que la utilicen. Esta capacitación incluye ayudarles a comprender los riesgos y beneficios de los grandes modelos de lenguaje y cómo indicar adecuadamente al sistema para obtener resultados óptimos.
IA generativa para servicio al cliente
El servicio al cliente ya ha comenzado a transformarse gracias a avances previos en soluciones de inteligencia artificial. Aquí, ya hemos visto la automatización de tareas simples a través de chatbots más simples y portales de autoservicio.
Sin embargo, la IA generativa y los LLMs todavía tienen mucho que ofrecer. Llevan la automatización un paso más allá, permitiéndote automatizar tareas más complejas y ayudando a tus agentes a proporcionar respuestas más completas de manera rápida.
Tres casos de uso principales de la IA generativa para el servicio al cliente son:
- agentes virtuales
- resumen de documentos y asistencia de agentes
- la opinión y el sentimiento de los clientes
Agentes virtuales
Resumen de documentos y asistencia de agentes Análisis de retroalimentación y sentimiento del cliente Agentes Virtuales Los asistentes virtuales basados en grandes modelos de lenguaje pueden responder preguntas complejas utilizando un lenguaje conversacional simple. Dado que pueden «recordar» interacciones pasadas, pueden utilizar esta información para dar forma a conversaciones futuras y personalizarlas.
Sin embargo, todos conocemos los altos riesgos asociados con el servicio al cliente, por lo que no recomendamos dejar a estos agentes virtuales sueltos sin supervisión humana. Esto asegurará que las respuestas que reciban tus clientes sean correctas y resulten en una resolución favorable.
Resumen de documentos y asistencia de agentes
La generación actual de soluciones de IA generativa no puede reemplazar por completo a tus agentes. Se utilizan mejor cuando complementan a los representantes de servicio al cliente, ayudándoles a responder a consultas de manera más rápida y proporcionando respuestas más completas y precisas.
Por ejemplo, una solución basada en LLM puede analizar cantidades increíbles de contenido (manuales de instrucciones, páginas web, etc.) y proporcionar información al agente mientras hablan con el cliente.
Por otro lado, pueden resumir las conversaciones con los clientes, convirtiendo cada interacción en materiales de aprendizaje valiosos para otros agentes de servicio al cliente.
La opinión y el sentimiento de los clientes
Una forma más indirecta en la que la IA generativa puede mejorar el servicio al cliente es mediante el análisis de la retroalimentación y el sentimiento del cliente. Tus agentes pueden extraer rápidamente las ideas más valiosas de montañas de datos crudos y encontrar nuevas formas de mejorar las interacciones con los clientes.
La solución incluso puede ir un paso más allá y analizar el sentimiento de la retroalimentación, proporcionando a los agentes una imagen más precisa de cómo reaccionan los clientes ante ciertos productos y servicios, o su satisfacción con el proceso de soporte.
IA generativa para desarollo de productos
Desarrollar un nuevo producto siempre es un desafío, ya que tus ingenieros deben probar muchas opciones y diseños. Dado que tienen limitaciones de recursos y tiempo, optar por un camino generalmente implica dejar otros sin explorar, lo que a menudo conduce a soluciones subóptimas.
Las soluciones basadas en grandes modelos de lenguaje pueden ayudar a optimizar la etapa inicial de desarrollo, así como la fabricación y el mantenimiento del producto.
Los principales casos de uso de IA generativa para el desarrollo de productos son los siguientes:
- generación y evaluación de opciones de diseño
- identificación de errores y anomalías en la producción
- mantenimiento predictivo
Generación y evaluación de opciones de diseño
Los grandes modelos de lenguaje pueden ahorrar días de trabajo a tus ingenieros al generar y evaluar opciones de diseño. Los modelos pueden probar diferentes diseños y materiales ejecutando miles de simulaciones basadas en datos no estructurados.
Estos modelos también pueden llegar a soluciones completamente no intuitivas que tus ingenieros podrían no considerar al diseñar un producto. También hacen referencia a datos, como preferencias de los clientes o tendencias del mercado, para ajustar el producto y asegurarse de que se adapte perfectamente a las necesidades de tus clientes.
Como resultado, obtienes la mejor solución posible con la menor cantidad de material gastado.
Identificación de errores y anomalías en la producción
Las soluciones de IA generativa pueden analizar datos provenientes de diferentes sensores y cámaras en la línea de producción y compararlos con descripciones e imágenes de productos que funcionan. Su tasa de éxito es mucho mayor que la de sistemas más antiguos, ya que pueden aprender con el tiempo y acceder a información sobre productos en diferentes formatos.
Además, estas soluciones pueden identificar anomalías o problemas en el proceso de fabricación en sí, lo que reduce aún más los costos y optimiza el proceso.
Mantenimiento predictivo
Las soluciones de IA han sido parte del mantenimiento predictivo durante un tiempo, pero los grandes modelos de lenguaje traen un mundo completamente nuevo de posibilidades. Dado que no requieren datos etiquetados ni reglas predefinidas para funcionar, son más fáciles de configurar y más confiables, especialmente a largo plazo.
Un excelente primer paso es utilizar LLMs para complementar los datos que ya tienes. Pueden comprender los patrones de datos subyacentes y generar nuevas muestras de datos sintéticos que sigan ese mismo patrón. Esto es especialmente valioso si no tienes acceso a conjuntos de datos grandes de datos etiquetados o si tienes conjuntos que incluyen anomalías o fallos raros.
Otra ventaja de estos modelos es que pueden integrar diferentes fuentes de datos (como datos de sensores, manuales de texto, notas de inspección, etc.) en un modelo multimodal. Este modelo te proporciona una imagen mucho más completa del estado de tus máquinas y ofrece recomendaciones de mantenimiento más rápidas y precisas.
IA generativa para finanzas
En esta área, más que en cualquier otra parte de tu negocio, necesitas planificar y ejecutar adecuadamente modelos de IA generativa. Deberás incluir a tus expertos en tecnología y finanzas en cada paso del camino para ayudar a equilibrar los beneficios con los riesgos y las limitaciones.
Los principales casos de uso de la IA generativa en finanzas son:
- automatización de funciones contables
- detección de fraudes
- redacción de informes financieros
Automatización de Funciones Contables
Los grandes modelos de lenguaje pueden automatizar algunas de las funciones contables básicas, lo que permite que tu departamento de finanzas se concentre en actividades más estratégicas. Estos modelos son ideales ya que este trabajo suele implicar revisar grandes cantidades de texto y requiere mucho tiempo y atención.
Por ejemplo, puedes automatizar tareas de cuentas por pagar al permitir que el sistema analice y extraiga información relevante de documentos como facturas y recibos. También puedes utilizarlo para automatizar parte del trabajo de auditoría o permitir que redacte o analice documentos legales en busca de partes problemáticas.
Detección de fraudes
Dado que la IA generativa puede reconocer patrones subyacentes en tus datos, estas soluciones pueden detectar comportamientos financieros fraudulentos o sospechosos. Analizan grandes volúmenes de tus datos financieros y empresariales para identificar irregularidades y las señalan para una mayor investigación.
Si ya tienes un sistema de detección de fraudes impulsado por IA, aún puedes beneficiarte al complementarlo con IA generativa. Al crear datos de entrenamiento de forma sintética, la solución de IA generativa ayuda a entrenar los algoritmos que se utilizan para reconocer patrones legítimos y fraudulentos.
Redacción de Informes Financieros
Los grandes modelos de lenguaje pueden ayudar a tu departamento de finanzas a redactar informes financieros estandarizados a partir de datos no estructurados.
Estas soluciones de IA generativa pueden crear automáticamente informes bien estructurados e informativos al extraer datos financieros de diferentes fuentes y departamentos y generar ideas basadas en esos datos.
Sin embargo, como se mencionó al comienzo de esta sección, tu equipo de finanzas debe estar involucrado para asegurarse de que los informes sean válidos y fiables.
IA Generativa para Análisis de Datos
El valor de la IA generativa para el análisis de datos es evidente cuando consideramos que los LLMs pueden analizar rápidamente vastas cantidades de datos no estructurados (llamados big data) y proporcionar respuestas conversacionales a las consultas.
Más allá de los paneles de control simples, estas soluciones pueden proporcionar contexto y crear una historia basada en los datos analizados, lo cual es crucial para empresas orientadas a los datos.
Dos casos destacados de uso de IA generativa para el análisis de datos son:
- narración de datos
- visualización de datos
Narración de datos
Los datos sin contexto tienen poco valor. Un aumento del 20% en las ventas puede sonar genial hasta que descubrimos que la competencia duplicó las suyas. Ahí es donde entra en juego la narración de datos (o storytelling de datos).
Las soluciones de IA generativa pueden analizar tus datos y transformarlos en una historia coherente que moverá a las personas hacia acciones específicas. Incluso puedes personalizar la historia para tu audiencia específica, asegurándote de que conecte con ellos.
El modelo lee continuamente los datos disponibles, adaptando la historia para asegurarse de que siga siendo relevante y valiosa.
Visualización de datos
La visualización de datos es un sinónimo de los paneles de control y gráficos habituales (y bastante limitados). Sin embargo, los LLMs pueden ayudarte a ir más allá de eso y encontrar nuevas y creativas formas de visualizar y presentar datos. De esta manera, puedes generar ideas o enfoques que no habrían sido visibles antes.
También puedes adaptar la visualización utilizando un lenguaje cotidiano, asegurándote de que se ajuste a tus necesidades específicas. Para mejorar las cosas, puedes ver cómo la visualización se transforma ante tus ojos en tiempo real en respuesta a tus instrucciones.
Por qué necesitas un enfoque integral para la IA generativa
Dado que las soluciones de IA generativa tienen tanto valor, es fácil para los líderes lanzarse de cabeza para sentir que están haciendo algo. Pero esto suele resultar en que los departamentos hagan sus propias cosas, creando ineficiencias y compartimentos estancos.
Nuestra recomendación para un primer paso sería crear un equipo interdepartamental responsable de examinar este tema desde diferentes perspectivas. Sería su tarea concienciar a la organización sobre la IA generativa y planificar la prueba de los primeros casos de uso empresarial de la IA generativa.
A medida que las primeras pruebas se acerquen a su finalización, el equipo debe asegurarse de que los aprendizajes y errores se compartan con toda la empresa, para que otros puedan aprender de ellos y hacer que el proceso general sea más efectivo.
