Este va a ser un articulo diferente, recopilación de lo que ha sido y podrá ser la Inteligencia Artificial en 2024. Tal como puse en el artículo Máster Online en IA e Innovación la frase de Pau Garcia-Milà:

Las revoluciones industriales y digitales tienen un punto en común. Cuesta ver que estás en ellas cuando te toca vivirlas de lleno.

Pau Garcia-Milà

Bajo mi punto de vista, y de mucha otra gente, estamos en el inicio de una nueva era, de un cambio de paradigma en muchos ámbitos, y en el inicio de unos avances como nunca antes hemos visto gracias a la Inteligencia Artificial.

2024 como punto de inflexión

Tiene pinta que 2024 va a ser el año de la Inteligencia Artificial.

Que no lo digo yo:

Y es que, aunque Bill Gates ya no participa en Microsoft, sabe mucho y está al tanto de todo. Microsoft en este 2023 ha apostado muy fuerte por la IA:

Yo hay meses que no cobro eso.

Podemos ver también la entrevista que Bill Gates le ha hecho a Sam Altman (CEO de OpenAI). Que es muy interesante:

Donde tratan temas tan interesantes como:

• Hitos clave del futuro de la IA: Altman comenta que ve como siguiente hito la multimodalidad. Es decir, que la entrada y salida puedan darse desde distintos canales. Voz a imagen, Imagen a texto, Video a Imagen etc…
• Áreas de progreso: Altman comenta que las áreas más importantes de progreso serán en torno a la capacidad de razonamiento y la fiabilidad. Si le preguntas a GPT-4 la mayoría de las preguntas 10,000 veces, una de esas 10,000 es probablemente bastante buena, pero no siempre sabe cuál. El que siempre te de la mejor de las respuestas es la mejora en fiabilidad.
• Personalización y Adaptabilidad: Otra de las áreas de mejora, desde el punto de vista de Altman, es la personalización y adaptabilidad de la IA a tus propios datos. La capacidad de saber sobre ti, tu correo electrónico, tu calendario, cómo te gusta reservar citas, conectado a otras fuentes de datos externas. Es decir, que sea un asistente de tu vida, personal y profesional.
• Regulación: Altman propone que la IA pueda ser regulada como se hace con la energía nuclear, que haya un organismo regulador global que mire esos sistemas superpoderosos, como el Organismo Internacional de Energía Atómica.
• Trabajo y productividad: Hay un concepto muy interesante en este punto, Altman no comenta solo que la IA puede acelerar los trabajos actuales, es decir que un programador trabaje x3. Sino que además, y debido a esto, le de la posibilidad a ese programador a hacer cosas cualitativamente mejores, a pensar en otras áreas de mejora ya que lo básico está cubierto. Comenta que por supuesto va a ser un reto a nivel sociedad, y comentan que, a priori, va a afectar más a los trabajos de «cuello blanco» (White collar) que a los de «cuello azul» (Blue Collar). Es decir, a los trabajos más especializados y con mayor nivel de estudios y capacitación.
• Robótica e IA: Altman comenta que ellos empezaron primero por la parte de la robótica, pero vieron que era necesario preparar primero bien el «cerebro» de todo esto. Pero que se están haciendo avances en ambos mundos y que, cuando esto se junte, los trabajos de «cuello azul» se verán también afectados.

La adopción masiva de la IA

El 2023 ha sido el año de la adopción masiva de la inteligencia artificial a nivel uso personal:

Pero le falta la adopción empresarial. Yo hice un artículo de los usos corporativos que le veo a la IA ‘Inteligencia Artificial – Usos Corporativos‘. Así que ya sabéis, si veis a SAP, Google, Microsoft o Amazon implementando estas ideas será que se han leído el artículo y me han copiado. ¡Ja! ¡Que tengo un primo segundo abogado!, ¡os voy a hundir a pleitos!

Los primeros avances gracias a la IA

Y el 2023 fué el año en el que las Inteligencias artificiales han empezado a dar sus frutos:

¿Cómo será el 2024?

El 2024 va a ser el año de la adopción real en procesos, empresas, negocios, ciencia, salud y en la vida diaria, no me cabe duda.

En lo que nos atañe en el mundo SAP el 26 de septiembre SAP anunció su nueva Inteligencia Artificial Joule.

Pero de esto vamos a tratar este tema con detenimiento en otro artículo.

Retos de la Inteligencia Artificial

Si bien puede ser el año en el que empiecen a verse los retos que toda revolución industrial implica, como comenté en el artículo La Inteligencia Artificial nos quitará el trabajo ya hay voces expertas que hablan de este cambio laboral:

«Estudiar matemáticas o ingenierías puede ser a día de hoy un error»

«Los empleados en ciertos trabajos relacionados con la tecnología y la ciencia corren el riesgo de sembrar sus «propias semillas de autodestrucción» a medida que avanza la IA»

Christopher Pissarides
Premio Nobel de economía del año 2010

Luego viene el FMI, que no es amigo de dar buenas noticias, y mete miedo a la gente:

También Mustafa Suleyman el Co-Fundador de DeepMind (comprada por Google) ve que, tal y como se está enfocando la IA, sirve como herramienta de reemplazo de mano de obra humana. No le falta razón, pero para mi es una visión sesgada.

Y ya se empiezan a ver negocios cara al público sin humanos.

Aunque parece que han tenido algún que otro problema, nada raro cuando hay un cambio tan importante.

Necesitamos un IRPR (Impuesto sobre la Renta de las Personas Robóticas) pero ya. Que a los humanos ya nos quitan mucho.

Resiliencia a los Robots

Para medir la probabilidad de que tu trabajo sea asumido por robots desde el ‘Laboratory of Intelligent Systems’ de la Escuela politécnica de la Universidad de Laussane han hecho una web llamada Resilience to Robots. En mi caso, probando varios conceptos, la cosa no pinta del todo mal.

Obviamente esto no va a ser inmediato. Quizás nuestra generación no se vea enormemente afectada. Pero ¡Ay! de aquel que escuche de su hijo/a «Quiero ser camionero»

Que tiemblen los artistas

Pero también van a pasar cosas locas, muy del estilo de Black Mirror (si no has visto esta serie quizás te toque verla en el MundoReal™):

Lo de Bad Bunny es gracioso. Hacen una canción con una IA imitando a Bad Bunny y triunfa. Y Bad Bunny se enfada porque no es suya y no ve un duro. Creo que vamos a ver mucho de esto y las leyendas de la música nunca, pero nunca, van a morir, porque estarán sacando discos hechos por Inteligencia Artificial imitando su estilo hasta que dejen de dar beneficios.

Por último, como nota graciosa, este montaje de portada de El Jueves con Mortadelo y Filemón que se ha publicado en Twitter (perdón X).

En mi opinión

Ya lo he dicho muchas veces La Inteligencia Artificial nos quitará el trabajo, y también propuse mi visión sobre Inteligencia Artificial – Usos Corporativos donde, irremediablemente, muchas de esas aplicaciones de la IA cambiaran el ecosistema laboral, haciendo desaparecer la necesidad de «humanos» para realizar ciertos trabajos.

Pero no seamos como el FMI (asusta viejos), mirado desde otro punto de vista esto viene para mejorarnos la vida y llevarnos, como civilización, a otro nivel. Esto y la Fusión Nuclear controlada puede hacer que nuestros paradigmas de vida y trabajo cambien drásticamente y para bien.

¿Vamos a terminar viendo un futuro distópico o utópico a lo Wall-E?

¿O ya estamos en él?

Siguiendo el hilo de explicar la Inteligencia Artificial y sus tipos que expliqué en el artículo ¿Qué es la Inteligencia Artificial?, ahora vamos a proyectar estas herramientas en qué nos pueden aportar a nivel corporativo para mejorar como empresa, tanto de cara al cliente, como internamente, como de cara al resto de stakeholders con los que la empresa tenga relación.

ChatBots de cara al cliente

El mundo del comercio ha cambiado mucho en los últimos 10-15 años. Ahora empresas como Amazon lideran la venta a consumidor final por medio del comercio online. Si bien en este proceso se liberan muchos costes fijos, (salarios, alquileres de espacios físicos, mantenimiento, seguridad, etc), se generan otras necesidades para satisfacer nuevas formas de hacer el negocio. A día de hoy una empresa sin comercio online y presencia online no tiene mucho que hacer. Incluso han ganado peso empresas como PcComponentes o Electrónica Vicente por saber leer el momento y, desde sus sedes, virar el negocio hacia un negocio netamente online, basado en la gestión de proveedores, de stock y almacén y de logística.

Pero, como he comentado, se generan unas necesidades que antes se satisfacían directamente en mostrador de tienda. Y son la gestión de las incidencias, dudas, quejas, sugerencias y reclamaciones, tanto preventa, venta o postventa. Para ello el equipo de contact center de un comercio electrónico tiene que ser amplio, multicanal y formado.

Ahora bien, ¿Si entrenamos a nuestro LLM con?:

• Todos los productos de nuestra web y sus características
• Tiempos de entrega en tiempo real consultando stock y procesos logísticos
• Estado de los pedidos de los clientes
• Incidencias en logística o roturas de stock
• Incidencias en cobros
• Información de otras compras de otros clientes

Si hacemos eso y usamos un ChatBot que beba de ese modelo y pueda realizar conversaciones coherentes y con sentido con los clientes, tenemos resuelto un amplio porcentaje de los contactos. Como salida el ChatBot siempre podrá redirigir la conversación a un agente humano para aportar lo que se necesite (o aguantar el chaparrón). Preguntas como:

• Quiero comprarme una lavadora de más de 10Kg que centrifugue a más de 1400 Revoluciones, que llegue a 90º de temperatura, se conecte a la wifi a mi SmartHome, sea de color acero y no haga mucho ruido.
• Necesito un frigorífico americano de 4 puertas con dispensador de agua y hielo
• Quiero un tornillo de 4 cm con cabeza tipo Allen
• Dame la lista de las cámaras de fotos más vendidas de clientes con un perfil similar al mío,
• ¿Donde está mi pedido?
• He recibido dos cargos por el producto que compré
• Quiero devolver el producto, ¿Qué debo hacer?

La dificultad está en controlar ese ChatBot tanto a nivel de imagen de empresa, como a nivel de privacidad, puesto que vas a dejarlo hablar directamente con el cliente .

ChatBots internos

Además de poder tener ChatBots de cara al cliente, también podemos tener ChatBots de cara a nuestros empleados. Si entrenamos nuestro modelo con nuestros procedimientos internos, manuales de procesos internos, el know-how de tareas administrativas o impuestas por la dirección, catálogo de aplicaciones a usar y manuales, etc. y creamos un (o uno por cada departamento/proceso) ChatBot, de repente tenemos un compañero de trabajo listo que nos puede proporcionar, sin cansarse, toda la información de nuestro trabajo. Imaginad, la curva de aprendizaje se aplana en gran medida, la formación se simplifica, los seniors no perderían tanto tiempo y esfuerzo en formar a juniors. Además los juniors se deben acostumbrar a buscarse por si mismo las soluciones a sus problemas o dudas en la empresa.

Bajo mi punto de vista, esto es una de las piezas clave para aumentar drásticamente la productividad de una empresa, y más aún en grandes corporaciones con procedimientos complejos y tediosos.

Automatización de procesos (RPA)

Con RPA (Robotic Process Automation) impulsada con una Inteligencia Artificial podemos, como empresa, automatizar procesos y Workflows internos sin necesidad de la intervención humana,. Por ejemplo, podemos leer el documento creado por IBM Automatización y RPA en la empresa (investigación realizada en 2021) donde es una medida de la satisfacción de los clientes implantando RPA.

Ejemplos de RPA

• Proceso con OCR que lee facturas generadas por los proveedores y genera los documentos en el sistema ERP correspondiente y, si el importe es elevado iniciar un workflow de aprobación con los responsables de compras.
• Creación de solicitudes de compras cuando hay una rotura de stock de un producto o si se llega a un nivel de stock concreto.

Con RPA se pueden automatizar tareas rutinarias de la empresa, pero con Inteligencia Artificial se puede ir un paso más allá y automatizar tareas no rutinarias puesto que tenemos un ente pensante que puede adaptarse a la situación y tomar decisiones.

SAP cuenta con SAP Build Process Automation enmarcado dentro de las soluciones Low-Code/No-Code de SAP Build.

En caso de Microsoft su RPA es el Power Automate, incluido dentro de la suite Power Platform.

Análisis de datos masivos (Big Data)

Cuando decimos que la Inteligencia Artificial ayuda a procesos masivos sin horarios y sin cansarse, eso es un guante perfecto para usar la IA para analizar datos masivos, datos generados online 24×7, datos para tomar decisiones online o semi-online.

La Inteligencia artificial puede usarse para:

• Detección de desviaciones: La IA puede usarse para ver desviaciones inusuales en comportamientos de los datos. Por ejemplo, una gran tienda online se equivoca al poner el precio del producto y se produce una compra inusualmente masiva de ese producto. En ese caso la IA, leyendo los datos, puede desactivar dicho producto y/o cancelar los pedidos antes de que sea demasiado tarde.
• Identificación de patrones: La IA puede descubrir patrones de los datos que serían difícil de ver por un humano. De esa forma identificar los mejores momentos, resultados, opciones, configuraciones de nuestro producto, publicidad o servicio.
• Predicciones y escenarios What-If: En base a los datos masivos, las IAs pueden exponer distintos escenarios y predicciones de qué pasaría si actuamos de una forma u otra.

Marketing: Segmentación de clientes

A nivel de marketing, la Inteligencia Artificial puede ayudar en el perfilado y segmentación de clientes.

Como hemos visto anteriormente es capaz de manejar gran cantidad de datos y tomar decisiones en base a patrones (regionales, grupos de edad, sexo, comportamiento de compra, etc…) y hacer predicciones acerca de esos patrones para establecer grupos objetivos a los que establecer estrategias de Marketing. Además puede manejar datos en tiempo real para establecer estas segmentaciones, por ejemplo, una publicidad en RRSS.

Análisis de sentimiento

Tanto para procesos de preventa (marketing o imagen de marca) como para procesos de postventa la Inteligencia Artificial puede usarse para realizar análisis de sentimiento del cliente. Tanto de comentarios directos de los clientes como para el comportamiento de compra y abandono de la cesta de la compra y uso de la aplicación web.

En base a estas conclusiones sacadas por Inteligencia Artificial se pueden establecer acciones directas para mejorar este sentimiento (descuentos, regalos, llamada directa de un agente…) y, de esa forma, transformar una experiencia negativa del cliente en una experiencia positiva.

Gestión de Emails Entrantes

La IA puede realizar varias acciones a nivel de la entrada de emails por parte de los clientes:

• Análisis de Sentimiento: Como hemos visto anteriormente, puede catalogar el contenido del email para identificar la motivación real del cliente y, por lo tanto, tomar las acciones oportunas o avisar a un agente.
• Respuestas automáticas personalizadas: Se puede usar la IA para darle una vuelta al típico email de “Hemos recibido su solicitud” y hacerlo, paradójicamente, más humano con un mensaje más personalizado a lo que el cliente solicita.
• Inicio de procesos e identificación de datos: La IA, en base al análisis del mail podrá identificar los datos no estructurados del mail como número de pedido, fecha de compra, producto, etc. Y generar un documento de contacto con esta información o incluso una incidencia si el análisis de sentimiento así lo determina. Además, también podrá enrutarlo al grupo de agentes correspondiente en base a los datos del mail.
• Resúmenes de emails y de bandeja de entrada: La IA puede realizar resumen general del estado de los emails pendientes, para establecer un análisis operativo del estado de la bandeja. También puede proporcionar un resumen de emails extensos para que el agente que tenga que abordarlo consuma menos tiempo.
• Filtro de SPAM: La IA podrá realizar un segundo filtro de SPAM de aquellos mensajes que no sean de clientes o sean publicidad.

Generación de Leads y Contactos de Marketing

La generación y mantenimiento de una base de datos de leads de calidad es algo muy complicado de conseguir, a la vez que es el inicio del éxito en la conversión de esos Leads a ventas. No por tener más leads tendremos más éxitos. Además, nuestras campañas de telemarketing o emailing tendrán más éxito y mayor porcentaje de conversión, cuanto mayor sea la calidad y más oportunos sean los leads generados.

En la generación de Leads, la Inteligencia artificial también puede ayudar puesto que, como hemos visto en el “Análisis Masivo de Datos” puede analizar y extraer Leads y sus datos de contacto de diversas fuentes como redes sociales, perfiles de LinkeIn, comportamientos de compra pasados, etc. Además, puede ayudar a esos primeros contactos a “puerta fría” que se realizan por email o carta para impactar, sin esfuerzo humano. O bien, pueden generar campañas de telemarketing o emailing específicas a grupos de interés de Leads de la BBDD.

Formación individualizada

Esta quizás sea una funcionalidad que se pueda escapar del ámbito puramente empresarial, pero merece la pena explicar este área en el cual la Inteligencia Artificial puede ayudarnos a lograr los objetivos. Gracias a la IA podemos hacer una formación a alumnos individualizada y significativa. La Inteligencia Artificial puede adaptarse al nivel de avance del alumno, proponiéndole los retos o preguntas adaptadas para superar ciertos niveles y evaluando el avance e incidiendo en aquellos conceptos que no estén claros.

Aspectos tan futuristas como:

• Reconocimiento facial a estudiantes: Para medir el seguimiento de los alumnos en el aula.
• Manuales electrónicos adaptativos: Libros y manuales electrónicos que se adaptan a cada alumno en base a su nivel y necesidades.
• Sistema de calificación automática: En base al rendimiento de cada área del estudiante se puede establecer una calificación automática.

Son algo que ya se está probando y, aunque algunos da miedo, es posible que también ayuden a la consecución del aprendizaje significativo.

Contratación de personal

A nivel de búsqueda del perfil más idóneo para un puesto, se puede usar la Inteligencia Artificial para ayudar a los profesionales de Recursos Humanos de la empresa a encontrar el profesional perfecto que satisfaga las necesidades demandadas del puesto.

Con ayuda de la Inteligencia Artificial podemos realizar:

• Revisión y análisis de currículums: La IA podrá escanear currículums y candidatos, extraer información relevante, clasificar candidatos basados en cualificaciones e idoneidad al puesto, y filtrar solicitantes no calificados o irrelevantes.
• Búsqueda y emparejamiento de candidatos: Con ayuda de la IA se podrá realizar búsqueda de candidatos pasivos o activos en varias plataformas, como bolsas de trabajo, redes sociales o bases de datos, utilizando palabras clave o criterios. El software también puede emparejar candidatos con trabajos adecuados basados en sus habilidades, experiencia y preferencias.
• Pruebas y evaluación: Se trata de la realización de entrevistas en video o audio con candidatos, utilizando tecnologías de reconocimiento facial, análisis del habla o análisis de sentimientos. También pueden administrar pruebas o evaluaciones para medir las habilidades, personalidad o ajuste cultural de los candidatos.
• Analítica: La analítica en la contratación puede ayudarte a medir los esfuerzos organizacionales desde métricas de diversidad hasta gestionar el impacto de la participación de los empleados en tu empresa. La utilización de la IA en la gestión de personas también elimina los sesgos inherentes en los humanos y pronto se convertirá en el estándar de la industria para la medición.

Productividad en la oficina

Gracias a herramientas como Microsoft 365 Copilot, podemos usar la inteligencia artificial dentro de nuestras aplicaciones del día a día del trabajo.

Estas aplicaciones de Inteligencia Artificial podrán:

• Hoja de cálculo: Leer los datos de una hoja de cálculo, sacar conclusiones o generar tablas dinámicas o gráficos con sólo pedírselo con lenguaje humano.
• Presentaciones: Datos unos datos de contenido, podrán generar presentaciones enteras con imágenes y texto. Incluso podrán cambiar su aspecto una vez creada siempre que se lo pidamos.
• Gestor de correo electrónico: La IA puede leer nuestra bandeja de correo electrónico y hacerlos un resumen de temas pendientes, emails enviados no contestados, categorización de emails, generación de texto para respuestas, traducción inmediata, etc.
• Generación y revisión de texto: La IA puede desarrollar una idea directamente en el editor de texto y también puede dar su opinión a un texto ya escrito, de esa forma evitar que nos dejemos algún concepto importante.
• Reuniones online: En las reuniones online, el uso de la IA podrá crear una transcripción automática de lo conversado y finalmente hacer un resumen tipo acta de reunión.

Desarrollo de software

Por último, no quería dejar fuera algo que, si bien no esta relacionado con el proceso de Preventa, Venta o Postventa de la empresa, se ha convertido, por necesidad, en un área fundamental en cualquier empresa. Estoy hablando de la generación de software.

En este ámbito también hay soluciones de IA que ayudan al desarrollo correcto de software, a realizar peer reviews con IA, a guiar al equipo de desarrollo por la solución oportuna o a pasar ciertos proyectos de desarrollo de software a un proyecto Low-Code/No-Code, donde un citizen developer pueda crear las aplicaciones necesarias.

Herramientas como GitHub Copilot, , o el simple uso de ChatGPT para generación de código ya sea en conversación o con el Code Interpreter, nos guían sobre la generación y revisión de código. Pero ¡cuidado!, no podemos creernos al 100% el código que nos genera, tenemos que usarlo para pequeñas acciones encapsuladas que podamos usar en nuestro proceso y entender lo que hace y si lo hace bien. Un ejemplo, con sus errores en el proceso, vimos en la entrada:

Hay y habrá más usos corporativos, por ejemplo he dejado fuera la generación de imágenes, que para cierto tipo de empresas supondrá un salto de productividad y eficiencia, el scoring crediticio que terminarán usando las entidades bancarias, el control normativo y legal de contratos y adquisiciones, etc. Pero, por ahora, que no es poco, esto es lo que veo más útil y, sólo con esto, me parece un salto de gigante a nivel de productividad, eficiencia y eficacia.

Por supuesto esto conlleva varios retos asociados, puesto que hay que controlar aspectos como la ética, privacidad, autocontrol, etc. Pero creo que es algo inexorable, y sobre lo que debemos estar preparados, ya sabéis: