La Inteligencia Artificial (IA) está experimentando un crecimiento exponencial con un amplio espectro de aplicaciones dirigidas a muchos campos de aplicación, en especial al sector de la logística empresarial. En palabras Max Kreimerman, se ha producido una especie de «explosión cámbrica» en este campo, con miles de herramientas basadas en IA lanzadas en el primer semestre de este año. Los modelos de IA están evolucionando a un ritmo vertiginoso (por ejemplo, interpretación de audio, generación de voz e interpretación de texto), superando incluso la famosa Ley de Moore. A medida que estos modelos aprenden a autocorregirse, se espera que esta aceleración continúe.

En este sentido, los tres pilares fundamentales del desarrollo de la IA son: (1) el desarrollo de modelos, en particular, modelos de lenguaje multimodales como GPT-3 y otros, (2) estos modelos complejos requieren una gran potencia de cómputo, respaldada por la tecnología de GPU, que sigue cumpliendo con la Ley de Moore, lo que significa un aumento constante en la capacidad de procesamiento y almacenamiento en los próximos años, y (3) esta explosión de la IA está generando nuevos modelos de negocio en diversas áreas del conocimiento.

Uno de los pilares clave de la IA es el modelo generativo, basado en la estructura matemática del modelo de Transformers de Google, que codifica y genera texto de manera autónoma. Estos modelos pueden generar contenido en lenguaje formal, lenguaje natural e incluso conectan textos de manera creativa. Pueden producir contenido en varios idiomas y formatos, desde imágenes hasta música y películas. Esto está transformando industrias como el periodismo, la educación y la medicina, donde la escritura y la comprensión de texto son cruciales.

En el ámbito de la logística, la IA se está aplicando en casos de optimización de inventario, gestión de rutas y almacenes, y más. Se utilizan diversos enfoques de IA, desde sistemas basados en reglas hasta aprendizaje supervisado y no supervisado. La optimización de rutas es un ejemplo claro de aplicación de IA, donde se minimizan los tiempos de entrega y se ahorra combustible.

En el servicio al cliente, los chatbots y asistentes de voz automatizan las interacciones, reduciendo los costos y los tiempos de respuesta. Además, se utilizan en áreas como la atención médica, el procesamiento de reclamaciones de seguros y la respuesta a objeciones en proyectos de ingeniería, por ejemplo. La automatización de procesos de negocio relacionados con el procesamiento de texto se ha estado utilizando en los últimos años.

En Recursos Humanos, la IA se utiliza para agilizar la contratación y la formación de empleados. Los chatbots de reclutamiento reducen el tiempo necesario para cubrir puestos vacantes, y los bots de capacitación proporcionan asistencia en tiempo real para el aprendizaje de nuevas habilidades.

En marketing, la IA se utiliza para la selección de contenidos, la predicción de la probabilidad de compra del cliente y la implementación de precios. Esto se traduce en campañas de marketing más eficientes y rentables.

Al incorporar la IA en procesos logísticos, de marketing o de recursos humanos, se deben seguir pasos que incluyen la automatización de interacciones, la transcripción y vectorización de contenido y la optimización de respuestas mediante el uso de «prompting». En resumen, la IA está revolucionando una amplia gama de industrias y procesos, mejorando la eficiencia, reduciendo costos y acortando los ciclos de negocio.

La implementación de Inteligencia Artificial (IA) está transformando diversos aspectos de las empresas y la sociedad en general. Este proceso involucra una combinación de tecnología y IA para abordar problemas comerciales específicos. Aunque las interacciones simples pueden ser manejadas por bots, existen múltiples modelos especializados en diferentes tareas. La clave aquí es que siempre hay un componente humano que supervisa y valida la calidad de las respuestas generadas por la IA. A medida que la tecnología avanza, se están desarrollando modelos específicos para abordar los problemas únicos de cada empresa.

No se limita solo al texto; la IA se utiliza en la generación de imágenes, que puede crear imágenes a partir de descripciones de texto, lo que acelera procesos creativos que antes requerían del trabajo de diseñadores por mucho tiempo. Además, se pueden generar historias relacionadas con productos y documentación de procedimientos para facilitar la comunicación y la comprensión. Por ejemplo, en un proyecto bancario, se carga toda la documentación del banco en una plataforma para que los empleados puedan acceder y consultar fácilmente.

La IA también tiene aplicaciones en el sector médico, donde ayuda a los médicos a diagnosticar pacientes de manera más precisa y rápida. En el ámbito financiero, reduce costos en áreas como la cobranza, pero también plantea desafíos en el análisis financiero y cualitativo. En publicidad, la IA permite la generación rápida de contenido, desde imágenes hasta videos y cursos de capacitación, lo que agiliza los procesos de marketing.

En el campo legal, la IA se utiliza para automatizar tareas como la clasificación y resumen de documentos legales. Esto conlleva reducciones de costos y tiempos, pero también presenta desafíos éticos y humanos en la definición de normas éticas.

A medida que la IA se integra en la sociedad, los humanos desempeñarán un papel crucial. Siempre habrá personas en el ciclo de trabajo de la IA, supervisando y controlando la calidad de las respuestas. Además, la educación incluirá la interacción con algoritmos de IA desde edades tempranas, lo que requerirá adaptación y aprendizaje continuo. Los humanos seguirán siendo responsables de la calidad final y tomarán decisiones éticas en el uso de la IA. La colaboración entre humanos y máquinas será esencial en tareas de precisión en entornos complejos. En resumen, la Inteligencia Artificial va a impactar en casi todos los ámbitos de acción en una empresa, en particular en logística, abarcando todas las áreas de la compañía donde los humanos vamos a seguir cumpliendo el rol clave de controlar la calidad y dirigir los procesos.