ChatGPT y el desafío de la innovación

Mucho se ha venido hablando de OpenIA en los últimos meses, el desarrollo de ChatGPT que está evolucionando el camino de la investigación en inteligencia artificial y la democratiza como una de las plataformas tecnológicas más especializadas y de mayor adopción.

Sin duda, ChatGPT como tal ha sido un agente catalizador que sigue acelerando el proceso de transformación digital. Y, si bien es la estrella hoy, también hay otras plataformas y modelos que están despegando, como la inteligencia artificial conversacional, los chatbots, los asistentes virtuales y de voz, entre otros. Además, la IA también está impulsando la automatización de procesos empresariales y la toma de decisiones basada en datos, lo que está generando importantes beneficios en términos de productividad y rentabilidad.

La atención que genera el ecosistema ChatGPT empuja a las organizaciones a repensar su modelo de negocio y, al mismo tiempo, a utilizar esta nueva plataforma a su favor, no solo como músculo para ganar velocidad y eficiencia en el desarrollo de sus soluciones, sino también para sumarla a su offering. Esta plataforma abre un mundo de posibilidades para construir nuevos servicios y productos, utilizando por detrás los servicios cognitivos que ofrece, cuyo acceso se ha simplificado. Abre la posibilidad de desarrollar un modelo de negocio utilizando inteligencia artificial donde no se necesite un ejército de ingenieros expertos en machine learning.

Pero, más allá de los grandes beneficios que ofrece ChatGPT per se, las empresas deben iniciar un camino guiado por la innovación y la transformación, donde deben trabajar fuertemente en la identificación de casos de uso que les permitan tangibilizar y medir los beneficios en el menor tiempo posible.

Hace unas pocas semanas, Microsoft anunció, en conjunto con OpenAI, una cantidad importante de servicios, que giran en torno de sus diferentes áreas de soluciones.

Hemos podido identificar casos de uso, necesidades en las empresas, como los call center, cuyo interés radica en transcribir conversaciones para identificar puntos clave dentro de la conversación, o para la atención de indicadores regulatorios. O el caso de las plataformas de streaming, cuya atención está puesta en optimizar los motores de búsqueda. O las plataformas de e-commerce, que buscan facilitar el análisis de sus competidores.

El primer paso para una empresa que quiere comenzar a explorar GPT o cualquiera de estos modelos, es identificar el caso de uso, la funcionalidad concreta, la interacción con el usuario final y, a partir de ahí, investigar, desarrollar y experimentar. Los casos de uso funcionan como un agente catalizador para repensar y acelerar estos procesos de innovación y transformación digital.

Esta trayectoria debe tener presente que estamos hablando de una tecnología nueva, incipiente. Hay que emprenderla con una mentalidad muy experimental, estando dispuestos a fracasar y, a la vez, a toparnos con descubrimientos con los que, ni siquiera, estábamos buscando encontrarnos.

En el proceso debemos estar muy pendientes de las validaciones, para tener un ambiente controlado, analizar cómo mejorar lo que tenemos, complementar lo existente, en lugar de reemplazar un proceso por otro.

Esta forma de proceder es fundamental en el trabajo con tecnologías tan innovadoras, y se relaciona con el manejo de las expectativas. No siempre se obtendrán los resultados esperados en los tiempos deseados, por lo que hay que ser cuidadosos y aceptar que, en el día a día, surgirán distintos desafíos que debemos poder manejar.