La IA generativa es una delicia para los desarrolladores. Ahora, vamos a encontrar algunos otros casos de uso
La inteligencia artificial generativa es un placer para los desarrolladores. Ahora, vamos a descubrir algunos otros posibles usos
Algunas personas podrían pensar que la inteligencia artificial generativa es una solución en busca de un problema, pero la tecnología ya está demostrando su valor en un área: la productividad en el desarrollo de software. Casi la mitad de los profesionales de la tecnología utilizan inteligencia artificial generativa para construir aplicaciones. Además, un tercio del personal de IT utiliza inteligencia artificial para el análisis de datos. Sin embargo, la investigación sugiere que otros casos de uso empresarial aún no están listos.
Una encuesta realizada a más de 2.800 profesionales de la tecnología, publicada por O’Reilly, muestra que el 44% de los encuestados utilizan inteligencia artificial en su trabajo de programación, y el 34% está experimentando con ella. El análisis de datos también es un caso de uso importante para la inteligencia artificial generativa, con el 32% de los profesionales de IT utilizándola para análisis y el 38% experimentando con ella.
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“No nos sorprende que la aplicación más común de la inteligencia artificial generativa sea en la programación, utilizando herramientas como GitHub Copilot o ChatGPT”, escribe Mike Loukides, autor del informe de O’Reilly. “Sin embargo, nos sorprende el nivel de adopción”.
También hay evidencia de un ecosistema de herramientas saludable que ya ha surgido alrededor de la inteligencia artificial generativa, indica el informe. “Como se dijo sobre la Fiebre del Oro de California, si quieres ver quién está ganando dinero, no mires a los mineros; mira a las personas que venden palas”, dice Loukides.
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“Automatizar el proceso de creación de promps complejos se ha vuelto común, con patrones como la generación mejorada de recuperación (RAG) y herramientas como LangChain. Y existen herramientas para archivar y indexar promps para su reutilización, bases de datos vectoriales para recuperar documentos que la inteligencia artificial puede utilizar para responder preguntas y mucho más. Ya nos estamos moviendo hacia la segunda generación de herramientas”. La investigación muestra que el 16% de los profesionales de IT informan que sus empresas están construyendo sobre modelos de código abierto.
Los autores del informe creen que la adopción de herramientas de inteligencia artificial por parte de los desarrolladores seguirá creciendo, independientemente de si su gestión intenta desanimarlo. “Esperamos que los programadores utilicen inteligencia artificial incluso en organizaciones que prohíban su uso”, agrega Loukides.
“Los programadores siempre han desarrollado herramientas que les ayuden a hacer su trabajo, desde frameworks de pruebas hasta control de código fuente y entornos de desarrollo integrados. Los programadores harán lo necesario para realizar el trabajo y los gerentes estarán felices de no saberlo, siempre y cuando sus equipos sean más productivos y se cumplan los objetivos”.
El informe muestra que también hay una creciente demanda de profesionales con experiencia en inteligencia artificial, especialmente en programación de inteligencia artificial (66%), análisis de datos (59%) y operaciones para IA/ML (54%). La alfabetización general en inteligencia artificial (52%) también es fundamental, ya que los usuarios han aprendido al encontrarse con las alucinaciones que a veces exhiben las herramientas de inteligencia artificial generativa.
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Los niveles crecientes de adopción de inteligencia artificial generativa para el análisis de datos reflejan “la adición de Análisis de Datos Avanzado (antes Interprete de Código) de OpenAI al repertorio de características beta de ChatGPT”, agrega el informe.
Sin embargo, la investigación sugiere que muchos otros casos de uso empresarial para la inteligencia artificial generativa todavía están en progreso y conllevan algunos riesgos. El caso de uso directo más común en el ámbito empresarial son las aplicaciones que interactúan con los clientes, incluido el soporte al cliente, muestra la encuesta de O’Reilly. Casi dos tercios (65%) de los encuestados informan que sus empresas están experimentando (43%) o utilizando inteligencia artificial (22%) para aplicaciones de soporte al cliente.
Sin embargo, el informe advierte que “las interacciones con los clientes son muy arriesgadas” cuando se usan con IA. Los autores sugieren que: “Respuestas incorrectas, comportamiento intolerante o sexista, y muchos otros problemas bien documentados con la IA generativa llevan rápidamente a un daño difícil de deshacer”.
La dificultad para encontrar casos de uso empresariales apropiados es citada por los profesionales de TI como el mayor obstáculo para la adopción de la IA generativa, con un 31% para los no usuarios y un 22% para los usuarios. Culpa a una cultura de “moverse rápido y romper cosas”, escribe Loukides. “Las soluciones de IA mal pensadas y mal implementadas pueden ser perjudiciales, por lo que la mayoría de las empresas deberían pensar cuidadosamente cómo usar la IA de manera apropiada”.
Otra razón por la que los casos de uso empresariales tardan en formularse es que la IA afecta profundamente a los procesos organizativos. “También tenemos que reconocer que muchos de estos casos de uso desafiarán las formas tradicionales de pensar sobre los negocios. Reconocer casos de uso para la IA y comprender cómo la IA te permite reimaginar el propio negocio irán de la mano.” Por último, vale la pena recordar que la IA aún es nueva. En general, el 38% de los profesionales de TI informan que sus empresas han estado trabajando con IA durante menos de un año. “Incluso con modelos de base en la nube como GPT-4, que eliminan la necesidad de desarrollar tu propio modelo o proporcionar tu propia infraestructura, sintonizar un modelo para cualquier caso de uso en particular sigue siendo una tarea importante”.
