Cómo afrontar el impacto de la IA generativa

¿Cuáles son las implicaciones de la inteligencia artificial generativa y los grandes modelos de lenguaje para la industria gráfica?

2023 fue el año en que surgió la inteligencia artificial generativa (IA). Actualmente, 100 millones de personas utilizan ChatGPT, líder del mercado; en ese momento, era la aplicación de más rápido crecimiento de la historia. Al igual que otros avances tecnológicos, no hay forma de detener su integración en muchos aspectos de nuestra vida laboral y personal.

La IA generativa marca un importante paso adelante en la tecnología, ya que permite a las máquinas producir textos, imágenes y respuestas similares a los humanos. Pero la IA no es un ser consciente (por sorprendentemente "real" que a veces parezca). Aprende de miles de millones de palabras y frases recopiladas de miles de millones de fuentes, prediciendo qué palabras probablemente aparecerán a continuación para crear una presencia a menudo extraña y que suena humana en el texto.

Esto puede dar lugar a respuestas ultrarrápidas y que parecen humanas, pero también puede incluir errores fácticos, problemas de derechos de autor y ha causado preocupación entre las fuerzas laborales existentes, que temen que sus puestos de trabajo se vuelvan superfluos. Sin embargo, debemos tratar de tratar las noticias aterradoras sobre la IA con precaución y verla como una herramienta más que se puede utilizar en el lugar de trabajo. Uno que, si se utiliza correctamente y con las barandillas adecuadas, sólo puede beneficiar a su negocio.

Las empresas más pequeñas y ágiles están bien situadas para aprovechar al máximo la IA y utilizarla para ahorrar tiempo en tareas mundanas y liberar personal para trabajar en proyectos más rentables.

Los grandes modelos de lenguaje, ejemplificados por el GPT-3 de OpenAI, son sistemas avanzados de inteligencia artificial perfeccionados en amplios conjuntos de datos de Internet. A través del aprendizaje no supervisado, navegan por millones y millones de frases, extrayendo patrones y matices de diversas fuentes de texto, como artículos y libros. Con miles de millones o billones de parámetros, modelos como GPT-3 muestran comprensión contextual y destacan en tareas que van desde la traducción hasta la escritura creativa. En particular, las empresas más pequeñas, que son más ágiles, están bien posicionadas para aprovechar al máximo la IA y utilizarla para ahorrar tiempo en tareas mundanas y liberar personal para trabajar en proyectos más rentables.

Oportunidades y dificultades

Por ejemplo, la IA se puede utilizar en investigaciones de mercado y ofrece información matizada a través del análisis de texto. En marketing, agiliza la creación de contenidos y personaliza los mensajes con un clic del ratón. Con el tiempo se convertirá en una herramienta cómoda y omnipresente para cualquiera que trabaje con lenguaje o datos, muy parecida a una calculadora de bolsillo.

Las herramientas de IA generativa pueden aumentar la productividad de los programadores al automatizar tareas repetitivas como escribir código, generar datos de prueba, automatizar pruebas unitarias, solucionar errores de código y redactar documentación.

El servicio de atención al cliente también puede beneficiarse. Los LLM mejoran las interacciones con los clientes mediante la implementación de chatbots, asistentes virtuales y sistemas de comunicación automatizados. Esto conduce a un servicio al cliente más fluido y menos esfuerzo manual. Un informe de Accenture mostró que los LLM podrían ser útiles para abordar el 70% de las interacciones de servicio al cliente que no son sencillas y podrían beneficiarse de un bot conversacional, potente e inteligente.

En los equipos creativos, la IA puede extrapolar nuevas imágenes a partir de las existentes, generar nuevas fotografías basadas en el rostro de una persona o colocar una imagen de un producto en una nueva ubicación. O los clientes pueden describir, con palabras, qué diseño les gustaría en una camiseta y la IA puede ofrecer opciones para que los clientes elijan, de manera muy parecida a como DALL-E genera obras de arte interpretando entradas verbales.

En algunas aplicaciones, la IA se puede subcontratar a los propios clientes al personalizar sus propios productos. En Antigo Designer, los clientes pueden emplear IA para la detección facial en fotografías, mostrando capacidades de personalización tangibles. Más allá de la estética, la imposición impulsada por IA facilita tiradas de impresión más eficientes y ahorra desperdicios.

Para los impresores, esta productividad mejorada es un beneficio obvio, particularmente con herramientas de creación de contenido automatizadas que aceleran la producción de material de marketing.

Los beneficios para toda la empresa son claros. Un nuevo estudio sobre el impacto de la IA generativa en trabajadores altamente calificados encontró que podría mejorar el desempeño de un trabajador hasta en un 40% en comparación con los trabajadores que no la usan. Aún se están analizando las implicaciones para la fuerza laboral, pero parece probable que, en lugar de causar un desempleo masivo, la IA aún requiera aportes cognitivos humanos para garantizar que los resultados sean correctos. Los empleados podrán hacer frente a mayores volúmenes de trabajo o dedicar más tiempo a tareas humanas como atención al cliente, ventas o investigación y desarrollo.

Para los impresores, esta productividad mejorada es un beneficio obvio, particularmente con herramientas automatizadas de creación de contenido que aceleran la producción de material de marketing. Sin embargo, los errores ocasionales son inherentes a la tecnología, que van desde malas interpretaciones hasta problemas de precisión. Además, afrontar el desafío de distinguir los hechos de la ficción en la generación de contenidos plantea una preocupación real, especialmente en contextos que requieren exactitud fáctica. También han surgido problemas de derechos de autor debido a la capacitación de ChatGPT sobre fuentes disponibles públicamente, como los sitios de noticias.

Próximos pasos con la IA

En la industria de la impresión, las aplicaciones prácticas de la IA generativa se centran en la automatización, los flujos de trabajo y la robótica. La optimización de los flujos de trabajo con IA mejora la precisión y la velocidad de las tareas, mientras que la integración de la robótica anticipa los cambios en el flujo de trabajo, abordando problemas potenciales de forma proactiva para una productividad continua. Los costos laborales han aumentado en todo el mundo y, a medida que la fabricación regresa a bases manufactureras que alguna vez desaparecieron en Estados Unidos y Europa en el impulso hacia industrias "locales", la IA puede ayudar a los impresores a encontrar ahorros muy necesarios.

El impacto en el marketing y la investigación de mercados se traduce en ventajas prácticas para las empresas: personalización de los materiales de marketing y toma de decisiones informadas mediante el análisis de tendencias, por ejemplo. Además, las capacidades de la IA para ahorrar tiempo mejoran la productividad general, redirigiendo el enfoque hacia tareas de alto valor, y la integración de robots entrenados por la IA contribuye a la eficiencia operativa.

Los impresores deben mantenerse informados y optimistas sobre las aplicaciones e innovaciones de la IA, y estar preparados para aprovechar las oportunidades que ofrece.

Las capacidades predictivas de la IA generativa podrían mejorar la fabricación justo a tiempo en la industria de la impresión. Alinear los procesos de producción con las demandas anticipadas del mercado se convierte en una estrategia operativa, minimizando el exceso de inventario y reduciendo el desperdicio para una producción más eficiente. Por ejemplo, las empresas podrían predecir las tendencias de la moda, los problemas de la cadena de suministro o los precios de las materias primas analizando cantidades masivas de datos lingüísticos. El análisis de sentimientos permitirá a las empresas realizar un seguimiento de su reputación online y solucionar rápidamente cualquier problema que surja.

Los impresores deben mantenerse informados y optimistas sobre las aplicaciones e innovaciones de la IA, y estar preparados para aprovechar las oportunidades que ofrece. También deberían ser claros sobre el potencial disruptivo de la IA, particularmente en los profundos desafíos que enfrentan las fuerzas laborales y sus roles cambiantes. Además, la potencia informática necesaria para ampliar el uso de la IA no debería entrar en conflicto con las medidas de sostenibilidad existentes. Si aún no cuenta con una política de IA, ahora es el momento de comenzar a trabajar en ella.