La IA generativa ha captado la atención de consumidores y empresas de todo el mundo. Muchos ven la IA generativa como una nueva forma revolucionaria de crear contenidos novedosos, acelerar los plazos de desarrollo de contenidos y actuar como una herramienta de clasificación capaz de ofrecer respuestas al instante.

Según un informe reciente, más del 80 % de las empresas de la lista Fortune 500 tenían equipos que utilizaban activamente ChatGPT, una plataforma de IA generativa.^[1]

La IA generativa también ha sido objeto de un creciente escrutinio mediático y normativo. Como ocurre con cualquier nueva tecnología, especialmente con una tan potente como la IA generativa, es comprensible cierto escepticismo. Pero para muchas empresas tecnológicamente avanzadas, las iniciativas de IA generativa siguen adelante a pesar de todo.

Para ayudar a las empresas a navegar por el tema de la IA generativa y llegar a un punto de vista reflexivo, Inbenta desarrolló el siguiente artículo para educar a los lectores sobre la IA generativa, los casos de uso que puede abordar y cómo se puede utilizar de manera responsable.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es simplemente un subconjunto de la inteligencia artificial que se centra en generar nuevos contenidos. Puede adoptar muchas formas, como texto, imágenes o audio. El éxito de la IA generativa se debe al hecho de que el contenido es original y puede asemejarse a la calidad de la producción humana. La IA generativa ha logrado este resultado gracias a su capacidad para entrenarse continuamente con grandes cantidades de datos no estructurados sin necesidad de supervisión humana.

Casos de uso de la IA generativa

Aunque gran parte de la conversación sobre IA generativa gira en torno a ChatGPT, un gran modelo lingüístico (LLM), existen muchos tipos diferentes de IA generativa que se utilizan en la actualidad. Entre ellos se incluyen:

• Generadores de texto en forma de soluciones de codificación (OpenAI Codex, Copilot, Studio Bot), así como modelos lingüísticos (ChatGPT, Google Bard y otros) que pueden crear contenidos escritos, incluidos materiales de marketing y promoción, resúmenes, ensayos, etc.
• Generadores de imágenes y vídeos que pueden crear imágenes sintéticas (DALL-E, Let's Enhance, Midjourney), imágenes en 3D o contenidos de vídeo (Pictory, Synthesia o DeepBrain AI) a partir de simples indicaciones.
• Generadores auditivos capaces de crear canciones (Amper Music, AIVA, Soundful) o imitar el habla de una persona a partir de una breve grabación de audio.

¿Cómo funciona un gran modelo lingüístico?

En el ámbito de la IA generativa, los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) son de gran interés para los clientes de Inbenta, sobre todo gracias a la introducción de ChatGPT.

LLM utiliza una serie de algoritmos para reconocer, resumir, traducir, predecir y generar texto y otras formas de contenido. Para ello, utiliza los conocimientos adquiridos a partir de conjuntos de datos masivos que se han introducido en el sistema, lo que permite al modelo crear contenidos novedosos.

Los usuarios proporcionan al LLM un «prompt» o pregunta para generar respuestas. Idealmente, cuantos más parámetros se utilicen en una consulta del LLM, más precisas serán las respuestas.

Ventajas del LLM

Ventajas de los LLM para el cliente

Si se aprovecha correctamente, la capacidad generativa de los LLM para crear y organizar contenidos de forma instantánea tiene un enorme potencial. Las ventajas incluyen reducir los plazos de desarrollo de contenidos y ayudar a las organizaciones a ampliar sus operaciones para responder a más clientes con mayor rapidez.

En un entorno de experiencia del cliente, la generación automática de contenidos puede ayudar a:

• Responder a las preguntas de los clientes en tiempo real, sin tiempos de espera y sin fricciones;
• Generar respuestas únicas y originales, acercando al cliente a lo que podría ser una interacción con un agente inmobiliario;
• Personalizar las interacciones y adaptar las respuestas en función de los datos del usuario y mucho más, analizando y comprendiendo los matices del lenguaje humano y analizando el perfil del usuario.

Ventajas operativas de los LLM

La implementación de los LLM en los flujos de trabajo de la experiencia del cliente también presenta ventajas operativas. Entre estas ventajas operativas, los LLM permiten:

• Reducir los plazos de desarrollo de contenidos y crearlos al ritmo que esperan tus clientes;
• Reducir las tareas repetitivas en favor de la automatización;
• Servir de multiplicador de la productividad, capacitando al personal y ayudándole a centrarse en tareas más complejas.

Riesgos de los LLM

Los LLM también han sido objeto de un intenso escrutinio por su exactitud, así como por la privacidad de los datos y los derechos de autor.

Los reguladores estadounidenses y extranjeros han expresado su preocupación por los posibles perjuicios de la IA generativa para los consumidores, especialmente en los sectores regulados. Por ejemplo, si un banco o un fiduciario proporcionara información engañosa a través de un chatbot de IA generativa, seguramente se producirían demandas y sanciones.

Las empresas que deseen integrar LLM, especialmente en un entorno de cara al cliente, deben ser conscientes de los riesgos y buscar formas de garantizar el cumplimiento.

Estos riesgos incluyen:

• Alucinaciones en las que un LLM responderá con una respuesta inexacta o sin sentido;
• Problemas de privacidad de datos que surgen al tratar con cualquier software que no notifique y pida adecuadamente a los usuarios su consentimiento para utilizar sus datos;

• Los derechos de autor son otro riesgo si se descubre que el LLM está utilizando ilegalmente trabajos protegidos por derechos de autor.

Sin los controles adecuados, estos riesgos podrían ser difíciles de sortear, ya que los LLM son una caja negra, lo que hace imposible entender cómo o de dónde sacó el LLM una determinada respuesta. Si las empresas tuvieran más información sobre los casos de alucinación o derechos de autor, por ejemplo, podrían adaptar su uso en consecuencia. Por eso es tan importante añadir una capa de revisión y cumplimiento a la hora de considerar el uso de un LLM en un entorno empresarial.

LLM combinados con IA conversacional

Una IA basada en el lenguaje separada y distinta de los LLM es la IA conversacional, que ha sido la tecnología lingüística estándar utilizada en entornos de experiencia del cliente (incluidos chatbots, motores de búsqueda y otras herramientas) durante algún tiempo. La IA conversacional utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) junto con un amplio léxico (un diccionario con palabras y sus relaciones semánticas) para impulsar conversaciones similares a las humanas entre chatbots y humanos.

Aunque potente y eficaz a la hora de facilitar las conversaciones, la IA conversacional se limita a sus propios conocimientos y respuestas preprogramadas. (En algunos casos de uso, la IA conversacional podría ser preferible, sobre todo para aquellos preocupados por la «tasa de alucinaciones» o el riesgo de cumplimiento de las LLM). 

Sin embargo, la combinación de la IA conversacional con los LLM encierra un gran potencial. Combinando la creatividad de la IA generativa con la destreza conversacional de la IA conversacional, las empresas pueden potenciar la creación de contenidos y ofrecer interacciones personalizadas y atractivas utilizando respuestas únicas que imitan las conversaciones humanas.

Además, la sinergia entre estas tecnologías de IA puede conducir a interacciones más inteligentes y conscientes del contexto.

Integración del LLM de Inbenta

Para ayudar a los clientes de Inbenta a aprovechar la potencia de los LLM y mitigar al mismo tiempo algunos de los riesgos de cumplimiento, Inbenta lanzó una integración expansiva de IA generativa.

La integración permite a las empresas utilizar cualquier LLM de su elección para desarrollar y organizar sus contenidos de forma instantánea, con un esfuerzo mínimo y de una manera que favorezca la oportunidad de supervisión y un mayor cumplimiento.

Como parte de la integración, las empresas podrán añadir sin problemas Open AI, Google, Claude AI u otras plataformas líderes de IA generativa a sus flujos de trabajo de experiencia del cliente y controlar cómo, dónde y cuándo se utilizan estas plataformas.

Al añadir la IA generativa, Inbenta pretende reducir a más de la mitad el plazo de desarrollo de contenidos de una empresa, potenciando su capacidad para desarrollar rápidamente respuestas de atención al cliente, guiones de chatbot, contenidos útiles y mucho más.

Es importante destacar que, al ofrecer la posibilidad de elegir y controlar la revisión y entrega de contenidos generados por IA, Inbenta está ayudando a las empresas a desplegar la IA generativa de una manera más segura y responsable, permitiéndoles añadir capas de supervisión y revisión humana de los contenidos generados por IA.

Para empresas preocupadas por los riesgos potenciales de la IA generativa (particularmente aquellas dentro de industrias reguladas, líneas de productos complejas, o que tienen términos y condiciones específicos), la capacidad de IA conversacional de Inbenta, líder en la industria, no debe pasarse por alto.

En la mayoría de los casos, la IA conversacional de Inbenta puede resolver con precisión más del 90 % de las consultas de los clientes, independientemente del sector. Para las consultas de los clientes que quedan fuera de la capacidad de la IA conversacional, Inbenta también ofrece una solución de mensajería que ayuda a los agentes de atención al cliente a clasificar, escalar y resolver rápidamente las solicitudes.

Entre los aspectos más destacados de la integración de la IA generativa de Inbenta se incluyen:

1. Elegir tu proveedor de IA generativa. Inbenta te permite elegir tu herramienta líder de IA generativa preferida. Integra fácilmente OpenAI, Google o cualquier otra solución en la plataforma de experiencia de cliente de Inbenta.
2. Utilizar la IA generativa de forma segura añadiendo una capa de cumplimiento. Minimiza el riesgo eligiendo dónde, cómo y cuándo deseas utilizar la IA generativa sin comprometer la calidad del servicio al cliente.
3. Permitir la supervisión humana. Accede a los contenidos generados por IA y revísalos antes de que se publiquen.
4. Combinar las ventajas de la IA conversacional y la IA generativa. Mejora la precisión de los contenidos generados por IA aprovechando el motor de NLP de Inbenta.
5. Conectar la IA generativa a diferentes flujos de trabajo de experiencia del cliente. Elige dónde deseas aprovechar la IA generativa, ya sea en comunicaciones de atención al cliente, scripts de chatbot, la creación de preguntas frecuentes y mucho más.

¿Te interesa conocer las ventajas de la IA generativa y la IA conversacional? ¿Cuál podría ser la más adecuada para ti? Programa una demostración y descubre todo su potencial aquí.