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La historia nos ha demostrado lo que les sucede a las empresas que evitan las nuevas tecnologías, entonces, ¿por qué tantos le temen a la inteligencia artificial generativa? Muchas grandes empresas están evitando el uso de la inteligencia artificial generativa debido a problemas de seguridad. Este enfoque de "esperar y ver" puede conducir a una disrupción masiva por parte de las nuevas empresas que no comparten esas preocupaciones.

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metamorworks | Getty Images

El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 provocó la adopción pública más rápida de una nueva tecnología que hayamos visto en mucho tiempo, tal vez nunca habíamos presenciado algo así. Sin embargo, muchas empresas están adoptando un enfoque de "esperar y ver", lo que solo hará que sea más difícil mantener el ritmo a medida que la tecnología evoluciona.

En los últimos meses, las herramientas generativas de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT, Jasper, Midjourney y Rowy, y otras, han demostrado una amplitud increíble. Por primera vez, los modelos lingüísticos están pasando la prueba de contratación de ingenieros de Google, los exámenes de MBA de Wharton y los exámenes de la Facultad de Derecho de la Universidad de Minnesota.

Quizás aún más impresionante, sin embargo, es la rapidez con que los campos creativos que alguna vez se consideraron el dominio exclusivo del cerebro humano, como el arte, la música y la poesía, están siendo interrumpidos por sistemas automatizados capaces de crear obras originales. Y esto es solo el comienzo. Las herramientas generativas de IA están mejorando a un ritmo tan impresionante que no pasará mucho tiempo antes de que consideremos como primitiva estas primeras versiones de la tecnología.

La calidad de estos sistemas generativos de inteligencia artificial se debe principalmente a la increíble amplitud de datos computados en los que se basan. Sin embargo, desarrollar este sofisticado modelo de IA generativa requiere de una cantidad significativa de datos y dinero, que solo está disponible para un puñado de las empresas tecnológicas más grandes y poderosas del mundo. Aunque existen interesantes informes de empresas que encuentran aplicaciones innovadoras para plataformas generativas de IA, la mayoría de las empresas se han mantenido al margen mientras lidian con preocupaciones legítimas con respecto a la propiedad intelectual, la seguridad y la calidad general.

Aunque es importante que las organizaciones consideren las implicaciones de divulgar su propiedad intelectual a estos sistemas de terceros y sean conscientes de las preocupaciones de calidad en curso que aún no han sido abordadas, tampoco pueden permitirse ignorar avances tecnológicos tan importantes. Aunque las preocupaciones son válidas, también es importante reconocer que es probable que pronto sean abordadas. La tecnología solo se está volviendo más sofisticada, y cuanto más esperen, más difícil será ponerse al día.

Hemos visto este mismo patrón desarrollarse muchas veces: se da a conocer una innovación, las empresas reconocen ampliamente su potencial disruptivo y luego se niegan a comprometerse con ella debido a algunas preocupaciones válidas, pero en última instancia, en el gran esquema de las cosas, fuera de lugar.

Por ejemplo, todavía puedo recordar cuando las preocupaciones con respecto a la propiedad intelectual, la seguridad y la privacidad desalentaron a muchas organizaciones de usar servidores de correo electrónico de terceros, que en su lugar dedicaron recursos significativos al desarrollo y operación del correo electrónico interno. Lo mismo sucedió cuando los dispositivos móviles personales fueron inicialmente prohibidos en el lugar de trabajo o cuando se introdujo la tecnología en la nube y luego se evitó ampliamente. Ahora no hay empresa que no tenga una estrategia en la nube.

Para las grandes empresas con inversiones significativas en aplicaciones internas no nativas de la nube, los costos y desafíos de comenzar el viaje a la nube fueron tan desalentadores que lo pospusieron. Han pasado años desde que AWS, Azure y GCP han estado disponibles y sin embargo, hay muchas compañías Fortune 500 en las primeras etapas de adaptación y aprovechamiento estratégico de estos servicios.

Para aquellos que están haciendo inversiones significativas ahora, obviamente habría sido más barato, más rápido y mejor si ese viaje hubiera comenzado hace años. En última instancia, el tiempo perdido cede terreno competitivo a las startups más ágiles que adoptaron la nube y pueden moverse más rápidamente.

Hoy en día, las empresas se enfrentan una vez más a una tecnología que cambia las reglas del juego y, sin embargo, tienen preocupaciones similares con respecto a la propiedad intelectual, la propiedad, la seguridad, el aspecto legal y la conformidad. La diferencia esta vez, sin embargo, es que la escala, la sofisticación y la apertura de los nuevos modelos de IA son aún más avanzadas, y se espera que la tecnología evolucione a un ritmo aún más rápido de lo que hemos visto en el pasado.

Si bien la necesidad de abordar estas preocupaciones es válida, y los problemas de calidad con estas plataformas son reales, hemos superado tales desafíos innumerables veces; en este caso podemos esperar que sean resueltos. Mientras tanto, creo firmemente que al menos una pequeña inversión debería dedicarse a comprender el arte de lo posible y sus limitaciones y trabajar a través de la propiedad intelectual, la seguridad y las cuestiones legales.

A lo largo de la historia, innumerables inventos han mejorado la productividad humana. Los ingenieros de software de hoy son más productivos que los ingenieros de hace décadas. ¿Qué cambió? Ciertamente no la capacidad del cerebro humano. En cambio, nuestra mayor productividad se debe a los nuevos marcos de ingeniería de software, plataformas y herramientas. Las herramientas de inteligencia artificial representan el siguiente gran salto en este viaje. Imagínate lo que puede hacer un motor de IA capaz de aprobar exámenes de nivel universitario cuando está diseñado específicamente para ayudar a los ingenieros de software a escribir código.

Aunque existen riesgos asociados con la tecnología en su etapa inicial, el riesgo más significativo que enfrentan la mayoría de las empresas de tecnología es esperar demasiado tiempo y permitir que la competencia incorpore la tecnología primero.

Las nuevas empresas se encuentran en una posición particularmente ventajosa, ya que tienen mucho menos que perder y mucho más que ganar al asumir un riesgo audaz en la adopción temprana de la IA. Sin embargo, las grandes empresas pueden comenzar a incursionar con la IA generativa al encontrar casos de uso de bajo riesgo. También deben asegurarse de que esto se considere una prioridad máxima para los equipos legales y de seguridad y comunicar adecuadamente los riesgos significativos.

Si bien la aplicabilidad de estas tecnologías es amplia, recomiendo encontrar un área pragmática y simple para comenzar a experimentar y aprender, y luego expandirse a partir de ella. Piensa incluso en organizar un hackathon interno para conocer todas las soluciones creativas que se le pueden ocurrir a tus equipos.

Existen innumerables oportunidades para experimentar con la IA generativa en marketing, ingeniería, servicio al cliente y muchas funciones comerciales. Aunque seas consciente de los riesgos y tomes medidas para mitigarlos, tiene sentido comenzar de a poco. Pero empezar es importante; de lo contrario, puedes correr el riesgo de quedarte atrás.
James Barrese

SVP Fintech @ Intuit | former CTO Chime, PayPal | eBay

James Barrese currently serves as SVP Fintech Product Development and was formerly CTO of Chime, Global CTO of PayPal, and the VP of Technology at eBay.
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