La Cena de Gala Endeavor 2023 fue un poco atípica. Como es usual, reunió a más de 700 asistentes, entre ellos los principales tomadores de decisiones del mundo de los negocios uruguayo. Sin embargo, no tuvo un speaker invitado del extranjero. Tampoco una historia emprendedora inspiradora en el escenario. Esta vez, la gran protagonista fue la inteligencia artificial generativa.
Por el momento, no se presentó sola. Quien ofició como facilitador fue Eduardo Mangarelli, presidente de Endeavor y decano de la Facultad de Ingeniería de Universidad ORT. Lo hizo con una demostración en tiempo real sobre cómo se puede trabajar con inteligencia artificial para potenciar la productividad, la inspiración, la creación y la amplificación. El hilo conductor fue el universo de oportunidades que esta tecnología abre para las empresas.
Para los escépticos o detractores, el mensaje fue que los modelos de lenguaje pueden responder con errores (llamados "alucinaciones"), pero “es solo cuestión de tiempo” para que esta tecnología sea más precisa.
“La disminución de las alucinaciones versión a versión es todavía un problema sumamente complejo a responder, pero quiero invitarlos a pensar en que la mejora de la precisión en las capacidades en ningún caso debería ser 'esto no aplica porque lo resuelve mal'. Es cuestión de tiempo”, señaló Mangarelli.
La velocidad a la que se perfecciona esta tecnología es muy rápida. El ingeniero señaló que a veces las personas quedan con la idea de que "no resuelve bien” ciertas cosas, porque hace seis meses Midjourney (que genera imágenes a partir de instrucciones en texto) generaba varias manos que tenían 4 o 6 dedos, pero eso ha mejorado.
“Hubo una revolución de Chat GPT 3.5 en noviembre del año pasado a ChatGPT-4 en marzo de este año en términos de disminución de los errores”, afirmó.
Para mostrar las potencialidades de esta tecnología, Mangarelli utilizó varios modelos de inteligencia artificial generativa. Al darle las primeras órdenes (prompts), aclaró: "Vamos a decirle: “please, grafica…”. Es importante ser amable, porque si en algún momento toma control del mundo, que se acuerde que nosotros lo tratamos bien”. Despertó así algunas risas en el auditorio.
ChatGPT-4 exhibió cómo al recibir datos históricos en un Excel con las 1.000 películas mejor rankeadas en IMDB, podía analizarlos, crear una nueva historia siguiendo ciertos parámetros, hasta describir cómo sería el afiche promocional de la película y generar la presentación para cautivar a inversores.
En paralelo, Mangarelli puso en marcha un focus group “artificial” (con ayuda del publicista Álvaro Moré desde el público, en tiempo real) para ver cómo prendería el nombre de la película en la audiencia. Finalmente, aparecieron Claude.ai y Midjourney como tecnologías encargadas de la generación de imágenes de la portada. El resultado fueron cuatro imágenes posibles.
Todas estas tareas fueron realizadas en vivo, en menos de 15 minutos.
“La Revolución Industrial llevó 80 años. Pensemos a la velocidad a la cual suceden los cambios hoy. Eso nos pone a todos en la responsabilidad y en la oportunidad de —ya sea como padres, como individuos, como responsables de una empresa o parte de un equipo— entender cuál es el máximo aprovechamiento que podemos darle a la tecnología”, sostuvo.
Las cuatro compañías que tienen un mayor nivel de desarrollo en los grandes modelos de negocio de inteligencia artificial generativa (cada uno con su distinto modelo de lenguaje) son: OpenAI (con ChatGPT), Anthropic AI (con Claude.ai), Google (con Bard) y Meta (con Llama).
Sobre los desafíos vinculados a la confidencialidad y privacidad de la información, Mangarelli consignó que en la última semana de marzo Italia bloqueó el acceso a ChatGPT por este riesgo. Esto cambió luego de que, en la tercera semana de abril, OpenAI agregara la configuración para que el usuario pueda indicar que los datos cargados no sean almacenados. A la semana, Italia levantó el bloqueo.
De la práctica a la ética
La gran ventaja de estos modelos es que generan el código, lo ejecutan y responden a nuestra consultas, manteniendo el contexto de la conversación. Allí radica su “magia”. Mangarelli esbozó cómo esta nueva capacidad tecnológica es integrable en diversos negocios, al mencionar cuatro ejemplos.
Uno, prearmar mails de contacto de los agentes de ventas, en base a las oportunidades que hay con cada cliente, su perfil y lo que se le podría agregar. “¿Eso sustituye el trabajo de la persona de ventas? Absolutamente no. Eso resuelve el 80% de la tarea y mejora la experiencia y la productividad de esa persona”.
Dos, redactar contratos. Una organización o un estudio legal que tiene 20 años de historia de contratos digitales, puede entrenar a su propio GPT, integrando el conocimiento de GPT con la base de datos de contratos digitales disponible. Así, podría solicitar: “necesito un contrato de compraventa con tales condiciones y cláusulas para realizarlo con tal país”. “Lo que obtendrá como resultado es un contrato óptimo, probablemente no terminado, pero sí con un extraordinario nivel de avance aprovechando todo el conocimiento histórico”, dijo Mangarelli.
Tres, completar notas de consultas médicas. El doctor puede completar unas pocas notas luego de la consulta con el paciente y la tecnología lo puede terminar de redactar para que sea legible, para que lo puedan leer aquellos que no son expertos en la materia.
Cuatro, creación de contenidos de marketing. Es posible automatizar y generar contenidos sumamente específicos, no para una gran audiencia sino específicamente para cada individuo en función de perfiles y características particulares.
“Tengo una mirada sumamente optimista de esto, partiendo de la base de que seremos capaces de tomar esta tecnología y darle el uso adecuado", dijo Mangarelli.
En su exposición, señaló que estos avances “empujan los límites de nuestras capacidades humanas”. “Como nunca en la historia, las tecnologías y las herramientas que estamos generando dependen enormemente de nuestro ingenio pero al mismo tiempo de la empatía y de nuestra ética”, cerró el presidente de Endeavor Uruguay.