La revolución de la IA generativa: cómo puede ayudar ChatGPT a los emprendedores

Cada vez que surge una nueva tecnología se abren nuevas oportunidades para emprendedores y empresas. La última revolución tecnológica ha llegado de la mano de la inteligencia artificial (IA) generativa. Sus límites todavía están por descubrir, pero lo que ya es una realidad es que su uso permite mejorar la eficiencia de algunos procesos y puede crear nuevas oportunidades de negocio. Redactar modelos de contrato, transcribir entrevistas, traducir correos electrónicos o mejorar su redacción, escribir fórmulas de hojas de cálculo… Son solo algunas de las posibilidades que facilitan herramientas como ChatGPT.

La IA generativa ha sido seleccionada por BBVA Spark como una de las tendencias tecnológicas para 2023 gracias  a su capacidad de crear textos, imágenes, vídeos o canciones similares a los que realizaría un profesional humano  a partir de las peticiones de los usuarios en lenguaje natural. En estos últimos meses, su crecimiento ha ido de la mano de herramientas como ChatGPT o Bard, lanzadas por  OpenAI y Google respectivamente, junto con las grandes inversiones de gigantes tecnológicos como Microsoft, Facebook y Amazon para impulsar esta tecnología.

Aunque todavía se encuentra en sus etapas iniciales, la IA generativa ya se perfila como una solución que permite a empresas y emprendedores ser más eficientes en algunas tareas. El potencial se observa en las cifras: el mercado de la IA generativa está valorado actualmente en 11.300 millones de dólares y se espera que aumente hasta los 51.800 millones de dólares en 2028, según un estudio.

"Estamos en la infancia de estos modelos. Recordemos que ChatGPT se hizo público en otoño de 2022 y no dejan de surgir mejoras todos los días. Su potencial está por explorar, mucho más allá de responder a preguntas generalistas en prosa o en verso", asegura Pascual de Juan, director de BBVA Innovation Labs.

Startups que impulsan la IA generativa

La startup española Freepik,  fundada en 2010, ha pasado de ofrecer un pequeño banco de imágenes gratuitas a mirar hoy de frente a gigantes del sector como Shutterstock. Cuenta con unos 100 millones de usuarios mensuales y 36.000 personas que suben a la plataforma sus fotografías o ilustraciones en todo el mundo. Entre sus proyectos, ha lanzado herramientas de IAl generativa con las que el usuario puede generar imágenes a partir de unas instrucciones.

"La IA abre la puerta a usuarios que no tenían antes un conocimiento, por ejemplo, de diseño. Les permite escribir un texto y generar la imagen que tenían en mente o pueden decir 'borra esa cara' y poner otra, con unas herramientas de IA", apunta Iván de Prado, director de IA de Freepik.

Al igual que Freepik, otras empresas también están desarrollando nuevas soluciones de IA generativa para ofrecer a sus clientes. La también española Voicit es otro ejemplo de ello. La firma ha creado una solución que permite transcribir y resumir de forma automática las reuniones o entrevistas 'online'. Actualmente, está probando una fase beta de su producto, destinado especialmente a consultores de recursos humanos.

Otra de las compañías que ha adoptado la IA generativa es la startup argentina ERKS Virtual Studio, que la utiliza para prestar servicios de realidad virtual, aumentada y mixta a sus clientes. "Hemos implementado con éxito la IA generativa en la creación de entornos virtuales y espacios en el metaverso en varios de nuestros clientes, que necesitaban de una solución innovadora", explica Santiago Braña, fundador y CEO de EKRS Virtual Studio. De esta forma, la compañía utiliza estas herramientas con el fin de generar entornos virtuales que se puedan utilizar para el prototipado de, por ejemplo, un proceso industrial.

• Agilización de procesos. Iván de Prado, director de IA de Freepik, explica que las diversas aplicaciones de la IA generativa pueden ir desde la escritura de un contrato legal hasta redactar textos sencillos o escribir un texto en otro idioma. "Si tenemos, por ejemplo, que escribir un texto en inglés y nuestro inglés es limitado, le podemos preguntar [a la IA generativa] cómo lo mejoraría", explica.

• Personalización de productos. En la era de la hiperpersonalización de servicios y productos, la IA generativa puede ser una palanca. "Los 'large language models' (LLM) o grandes modelos de lenguaje permiten analizar una gran cantidad de datos para crear recomendaciones personalizadas, ofertas y contenido adaptado a cada cliente", afirma Rafif Srour Daher, vicedecana de la escuela de Ciencia y Tecnología de IE University.
• Atención al cliente y comunicación. Como señala este artículo de BBVA Spark, los asistentes de voz han madurado gracias al avance de la IA conversacional. La implantación de herramientas de IA generativa puede ayudar a que las empresas mejoren la experiencia del cliente para que sus profesionales se centren en tareas de valor. "Los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, se pueden usar en el área de servicio al cliente para ayudar a brindar respuestas rápidas y eficientes a las consultas de los usuarios", afirma Rafif Srour Daher, vicedecana de la escuela de Ciencia y Tecnología de IE University.
• Detección de errores. Al gestionar una gran cantidad de datos, el uso de esta tecnología también facilita la gestión de procesos y detectar si existe algún error en ellos. "Otra aplicación importante para industrias y bancos es la detección de anomalías. Estos modelos son capaces de generar nuevas muestras de datos y compararlas con los datos originales. Mediante este proceso se destacan las anomalías que se podrían analizar o descartar", destaca Rafif Srour Daher.
• Predicción de tendencias. Rafif Srour Daher continúa explicando que la IA generativa puede tener aplicaciones también en sectores concretos, como el financiero, al poder colaborar en la creación de modelos complejos sobre cómo puede evolucionar el mercado. "En finanzas, esta tecnología se está utilizando para simular sistemas complejos, como las condiciones del mercado, para hacer predicciones sobre tendencias futuras".  El director de BBVA Innovation Labs añade: "La evolución irá sin duda hacia la especialización de los modelos de manera sectorial, respondiendo con más profundidad en temas más concretos, como puede ser legales, médicos o biológicos".

Muchas oportunidades, pero también desafíos

Los desafíos de la IA generativa incluso a sus propios impulsores. El propio Sam Altman, cofundador de OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT habló sobre la necesidad de  regular esta tecnología en su comparecencia en la primera audiencia sobre IA celebrada en el Capitolio de Estados Unidos.

Uno de esos retos es diferenciar entre aquello que es real o se ha creado mediante la tecnología. Este debate ha saltado a primer plano con la popularización de 'deepfakes', que pueden simular fotografías y vídeos de personas. "El principal gran desafío es el de la veracidad. No podemos asegurar que los modelos respondan con lo que se les entrenó, porque tienden a "alucinar" ('model hallucination') y, aunque cada vez lo hagan menos, todavía estamos lejos de llegar a cero o de su detección", apunta Pascual de Juan. Otro de los retos son los sesgos y prejuicios que reproducen estas herramientas en función de los datos con los que se entrenan.

"Entrenar modelos con textos anonimizados será determinante para la difusión definitiva de estas tecnologías".

Un debate adicional gira alrededor de los derechos de propiedad intelectual, puesto que las herramientas de IA generativa analizan datos, contenidos e imágenes creadas por terceros. Esto plantea dudas sobre quién tiene los derechos sobre el contenido final. "¿Cómo podemos resolver que la creación de un artista humano es inédita? ¿Cómo y cuánto se ha inspirado el autor de un 'bestseller' en otros autores? Antes de la tecnología, estas cuestiones ya suponían un desafío para la sociedad. Lo que ocurre ahora es que es una máquina la que genera el contenido", apunta Pascual Parada, director académico y de innovación en IEBS Business School.

La privacidad es otra de las cuestiones que preocupa a los expertos. Como resalta Pascual de Juan, el reto no es solo que los usuarios particulares introduzcan sus datos personales, sino también que las compañías anonimicen la información que facilitan a la IA generativa al interactuar con ella. "Entrenar modelos con frases de clientes eliminando los datos personales que introduzcan inadvertidamente los propios clientes es un reto en sí mismo y será determinante para la difusión definitiva de estas tecnologías", explica.

Todos estos desafíos hacen que algunas grandes compañías ya estén limitando a sus empleados el uso indiscriminado de herramientas en abierto como ChatGPT y la Unión Europea avance en la regulación de la IA para abordar esos riesgos. Entre debates sobre su uso y desafíos respecto al futuro, la IA generativa continúa su avance. En algunas startups ya se charla con  ella, mientras que otras van poco a poco incluyéndola en sus procesos con cierta cautela. El ahorro de tiempo y la mejora de la eficiencia son sus dos grandes palancas para crecer, aunque aún tiene margen para desarrollar su potencial.