El siguiente artículo apareció por primera vez en la sección Insights del sitio web de Marcum LLP. Se vuelve a publicar aquí con permiso.
La IA generativa está remodelando el panorama empresarial, con Marcum Know-how y muchas otras empresas a la vanguardia de la investigación de la mejor manera de integrarla en los negocios actuales.
La IA generativa utiliza modelos avanzados de aprendizaje profundo para generar contenido altamente personalizado, en algunos casos imitando efectivamente los patrones del lenguaje humano.
Sus aplicaciones abarcan numerosas industrias y funciones, lo que permite a las empresas sobresalir en la creación de contenido, diseño de productos y automatización de tareas.
La incorporación de IA generativa es ahora imperativa para las empresas que buscan prosperar en una era donde la innovación reina.
A medida que la IA generativa continúa evolucionando, su adopción no es una opción sino una necesidad para quienes están decididos a tener éxito en el futuro de los negocios.
Sin embargo, el éxito de su integración depende de la eficacia con la que las empresas incorporen y aseguren esta tecnología progresiva.
Optimización de la creación de contenido
La tecnología de IA generativa está teniendo un profundo impacto en los líderes empresariales al revolucionar varios aspectos de sus operaciones.
Una forma importante en la que la IA generativa ayuda a los líderes empresariales es a través de la creación de contenidos.
La IA generativa puede acelerar el proceso de redacción cuando se trata de investigación, esquemas y redacción de textos específicos.
La tecnología puede ayudar a las empresas a mantenerse a la vanguardia al ayudar a la creación de contenido único e innovador.
Con un escritor y editor experimentado al mando, los especialistas en advertising pueden acelerar el proceso de redacción de blogs, metadescripciones y textos para redes sociales.
Con modelos de IA generativa como GPT-4 y BERT, los líderes empresariales pueden automatizar aspectos de la generación de contenido, ahorrando tiempo y recursos.
Esta tecnología puede ayudar a las empresas a mantenerse a la vanguardia al ayudar a la creación de contenido único e innovador que las distinga de sus competidores.
Mejora del diseño del producto
La IA generativa tiene el potencial de mejorar la creatividad en una variedad de industrias.
En la industria de la moda, la IA generativa se puede utilizar para crear nuevos diseños y patrones. En la industria hotelera, se puede utilizar para generar recetas basadas en las preferencias del cliente y un inventario listo para quedar obsoleto lo antes posible.
La IA generativa tiene el potencial de mejorar la creatividad en una variedad de industrias.
Además, la IA generativa también puede ayudar a los líderes empresariales en el diseño de productos.
Al aprovechar modelos como MidJourney y el último DALL-E, los líderes empresariales pueden ingresar descripciones textuales y recibir representaciones visuales y modelos 3D únicos, agilizando el proceso de diseño y fomentando la innovación.
Esto no sólo mejora la eficiencia del desarrollo de productos, sino que también permite la creación de productos más atractivos visualmente y centrados en el cliente.
Transformando las interacciones con los clientes
La IA generativa también se puede utilizar para mejorar la experiencia del cliente.
Por ejemplo, los chatbots impulsados por IA generativa pueden brindar a los clientes soporte instantáneo, respondiendo sus preguntas y resolviendo sus problemas en tiempo true.
Al analizar los datos de los clientes y utilizar modelos generativos de IA, los especialistas en marketing pueden personalizar mejor los mensajes de internet marketing.
Esto puede ayudar a reducir los tiempos de espera y mejorar la satisfacción del cliente.
Al analizar los datos de los clientes y utilizar modelos generativos de IA, los especialistas en advertising pueden personalizar mejor los mensajes de marketing and advertising y las recomendaciones de productos, haciendo que los clientes se sientan más valorados y aumentando la probabilidad de repetir el negocio.
Mejorar la toma de decisiones
Uno de los beneficios más importantes de la IA generativa es su capacidad para aumentar la eficiencia.
Al automatizar tareas que antes realizaban humanos, las empresas pueden ahorrar tiempo y dinero.
Esta tecnología única puede simular escenarios de producción para encontrar información oculta, identificar mejoras y aumentar la precisión predictiva.
Por ejemplo, la IA generativa puede reducir drásticamente los esfuerzos manuales en las operaciones de TI, liberando al personal de TI para centrarse en tareas más complejas.
Además, esta tecnología única puede simular escenarios de producción para encontrar información oculta, identificar mejoras y aumentar la precisión predictiva, todo sin interrumpir las operaciones.
Los beneficios potenciales de la IA generativa para los líderes empresariales son abundantes. Y con la orientación adecuada para salvaguardar los datos de las empresas y de sus clientes, la IA generativa presenta oportunidades para el crecimiento empresarial al fomentar medidas innovadoras y de ahorro de costos.
Posibles amenazas a la seguridad
Si bien la tecnología de IA generativa tiene el potencial de revolucionar los procesos comerciales y mejorar las experiencias de los clientes, también presenta ciertos riesgos que los líderes empresariales deben conocer y mitigar de manera proactiva.
Comprender estas amenazas potenciales es important para aprovechar el poder de la IA generativa de manera responsable.
Por ejemplo, la IA generativa puede plantear importantes riesgos de ciberseguridad. Los piratas informáticos pueden utilizar la IA generativa para crear ataques sofisticados que son difíciles de detectar y defenderse.
Los ciberdelincuentes podrían inyectar datos erróneos en un motor de inteligencia artificial o forzar un modelo de entrenamiento a cambiar sus resultados.
La tecnología de IA generativa también presenta ciertos riesgos que los líderes empresariales deben conocer y mitigar de manera proactiva.
Para mitigar estos riesgos, las empresas deben estar alerta y asegurarse de que terceros realicen pruebas avanzadas de estas soluciones y asegurarse de que estén implementando IA generativa utilizando plataformas y API seguras.
Otro riesgo es el potencial de usos maliciosos de la tecnología de IA generativa.
A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados, pueden explotarse con fines poco éticos, como generar reseñas falsas, crear correos electrónicos de phishing personalizados o fabricar pruebas.
Estos usos maliciosos plantean graves amenazas a la credibilidad empresarial, la confianza de los clientes y la privacidad de los datos.
Amenazas internas
La IA generativa, si bien es una herramienta poderosa para diversas aplicaciones, debe revisarse cuidadosamente para garantizar que la plataforma seleccionada esté adecuadamente protegida.
Esto se debe a los riesgos inherentes que enfrentan las organizaciones en torno a la privacidad y seguridad de los datos. El riesgo es especialmente cierto para los modelos de IA generativa “públicos” ubicados fuera del dominio de su empresa.
El mal manejo de información confidencial dentro de los modelos de IA generativa puede provocar filtraciones de datos y violaciones de la privacidad.
El mal manejo de información confidencial dentro de los modelos de IA generativa puede provocar filtraciones de datos y violaciones de la privacidad, lo que podría dañar la reputación y la situación lawful de una organización.
Las empresas deben extremar las precauciones y emplear medidas sólidas de protección de datos al considerar aplicaciones de IA, garantizando que la información confidencial permanezca en manos de sistemas confiables y seguros diseñados específicamente para el almacenamiento y la gestión de datos.
Protección contra amenazas
Para mitigar estos riesgos de la IA, los líderes empresariales deberían tomar varias medidas.
En primer lugar, es esencial colaborar con líderes en seguridad y gestión de riesgos, como Marcum Technological know-how, para identificar vulnerabilidades potenciales y establecer medidas sólidas para protegerse contra violaciones de seguridad.
Las empresas deberían implementar orientaciones claras sobre el uso responsable de la tecnología de IA generativa.
En segundo lugar, las empresas deberían implementar orientaciones claras sobre el uso responsable de la tecnología de IA generativa, garantizando que se alinee con los estándares éticos y los requisitos legales.
Por último, las empresas deberían buscar asesoramiento sobre los mejores y más responsables proveedores para la integración de la IA y cómo incorporarla de forma segura y eficaz.
Sobre el autor: Robert Drover es director y vicepresidente de soluciones comerciales de Marcum Technological know-how LLC.
