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El anuncio de OpenAI esta semana de una versión de nivel empresarial de su servicio ChatGPT refleja una realidad sobre la difusión de la nueva tecnología más novedosa de este año: si los trabajadores están aprovechando los chatbots impulsados por IA para ayudar con las tareas cotidianas, tiene sentido adaptarlos para que resulten atractivos. a los departamentos de TI corporativos reacios al riesgo.
Sin embargo, la versión segura para el trabajo de ChatGPT solo toca la superficie de los beneficios que los trabajadores podrían obtener al usar la IA generativa y plantea una pregunta interesante sobre la forma en que la tecnología se hará sentir en la vida laboral.
¿Las rápidas mejoras que están registrando los modelos de IA de propósito general, como los de OpenAI, los harán cada vez más efectivos, incluso si no han recibido capacitación específica sobre la tarea empresarial en cuestión? ¿O los mayores avances vendrán de las empresas que moldean la tecnología para sus propios fines entrenando sus propios modelos de IA específicos utilizando sus propios datos?
Según las cuentas de correo electrónico con las que se registraron, OpenAI estima que los empleados del 80 por ciento de las grandes empresas estadounidenses ya utilizan ChatGPT en el trabajo. Esto a pesar de que muchas empresas han dicho a sus trabajadores que no utilicen el chatbot, por temor a que un sistema que aprende de las consultas que recibe absorba sus datos corporativos y pueda filtrarlos a otros.
Al igual que otros servicios de Internet para consumidores que se introducen en la vida laboral, ChatGPT también carece de muchos atributos de nivel empresarial, desde un nivel garantizado de disponibilidad y velocidad hasta las herramientas que los departamentos de TI necesitan para monitorear y controlar cómo se utiliza el servicio.
La versión de ChatGPT lanzada esta semana soluciona de alguna manera estos problemas. AbiertoAI dicho que no utilizaría datos comerciales ni conversaciones en organizaciones que utilizan el servicio para entrenar sus modelos de IA, lo que implica que este no es el caso cuando se trata de su servicio gratuito para el consumidor y una versión mejorada de 20 dólares al mes. El nuevo servicio también tiene mayores capacidades, incluida la capacidad de manejar respuestas más largas y comprender mejor el contexto de una consulta.
Sin embargo, los modelos genéricos entrenados con montañas de datos extraídos de Internet solo pueden llegar hasta cierto punto. No tienen el conocimiento experto para que sean útiles en entornos particulares, ya sea finanzas o atención médica. También carecen de la visión específica de una organización que se obtendría al recibir capacitación sobre sus procesos internos o detalles sobre sus productos y clientes.
Rob Thomas, jefe de software de IBM, dice que esto apunta a una paradoja sobre el uso de la IA generativa en los negocios. Ha comenzado la carrera para hacer que los modelos de lenguaje de propósito general sean más útiles, construyendo modelos cada vez más grandes y entrenándolos con montañas de datos más grandes. Pero cuando se trata de tareas específicas dentro de una empresa, según Thomas, “cuanto más estrecho sea el modelo, más preciso y mejor [it is]”.
Eso requiere volver a entrenar un modelo de propósito general o “base” con los datos propios de una empresa e impartir una mayor comprensión del dominio en el que se necesita trabajar.
No es sorprendente que cuando los sistemas de IA se entrenan con datos críticos y asumen tareas importantes, esto rápidamente se convierta en una preocupación a nivel de la junta directiva. La reacción de la mayoría de las empresas que consideran la IA generativa, según Thomas de IBM, es intentar llevar el modelo de IA “on premise”; en otras palabras, mantenerlo dentro del propio centro de datos de la empresa. Las cuestiones de gobernanza, desde comprender con qué datos se ha entrenado un modelo hasta cómo abordar posibles sesgos, también cobran gran importancia.
Sin embargo, a medida que sus trabajadores se familiaricen con los chatbots impulsados por IA, como ChatGPT, en sus vidas personales, la mayoría de los empleadores probablemente tendrán dificultades para impedir que lleven la tecnología al trabajo, creando un mercado preparado para un servicio de nivel empresarial.
Una pregunta que esto plantea es hasta dónde llegará OpenAI en su intento de convertirse en una empresa de tecnología empresarial. El mercado de software empresarial representa una atractiva fuente de ingresos para una empresa que ha estado gastando miles de millones de dólares (aunque no ha publicado detalles de precios para su nuevo servicio).
Sin embargo, adaptar aún más sus productos para uso comercial, así como desarrollar las capacidades de ventas y servicios para tratar con clientes comerciales, equivaldría a una nueva iniciativa importante para una empresa joven que ya está al límite. Seguir a los millones de usuarios de ChatGPT a la oficina tiene sentido, pero es poco probable que convierta a OpenAI en la próxima potencia en tecnología empresarial.
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