Ha surgido un intenso debate sobre si la inteligencia artificial (IA) puede crear mejores tips que los humanos, con implicaciones críticas para la forma en que las empresas impulsan la innovación. En un estudio de 2023, el modelo de inteligencia synthetic ChatGPT presentó más y mejores conceptos que los estudiantes de MBA de una universidad de élite cuando se les pidió nuevas suggestions de productos de consumo. «Mejor» se midió según la «intención de compra» entre una muestra de clientes objetivo. Los resultados, publicados en Las concepts valen monedas de diez centavos la docenamuestran que la mayoría de las «mejores» concepts (el 10% exceptional) también provienen de la IA.
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Sin embargo, ¿El futuro sin multitudes?Otro estudio de 2023 arroja dudas sobre si las suggestions de ChatGPT son realmente «mejores». Cuando se le pidió su opinión sobre la cuestión más compleja de “cómo desbloquear el potencial de la economía circular”, la IA produjo concepts con mayor valor financiero potencial, pero menos novedosas, en comparación con las de los humanos.
El issue novedad es crítico porque muchos de los problemas más simples de la sociedad han sido resueltos. Las empresas y las sociedades necesitan soluciones innovadoras a problemas complejos y, en general, las empresas prefieren tener una concept rara y brillante que diez suggestions simplemente “decentes”. los autores de Las suggestions valen monedas de diez centavos la docena reconocer esto, pero argumentar que si la IA puede generar muchas más concepts que los humanos, las posibilidades de encontrar una brillante aumentan.
Leonard Boussioux, profesor asistente de la Universidad de Washington y autor de ¿El futuro sin multitudes? responde que: “La IA le ayudará a hacer que las tips sean más accesibles, escalables, manejables y financieramente valiosas. Y te ayudará a corregir y perfeccionar los detalles. Pero todavía no tiene la capacidad para tips innovadoras en áreas complejas. Los seres humanos todavía tenemos una ventaja y una capacidad especial para ello. Esto se debe a que los modelos de IA se basan en una recombinación de suggestions en sus modelos de entrenamiento y proporcionan las respuestas «estadísticamente más probables», no las más raras. Por eso, nuestro objetivo es colaborar con la IA para lograr un equilibrio entre novedad y valor”.
Cómo funciona la ideación basada en IA
Christian Terwiesch, profesor de la Universidad de Wharton y autor de Las tips son monedas de diez centavos una docenadice: “No tengo ningún problema en calificar de originales las suggestions de ChatGPT. No se trata simplemente de rastrear Web y repetir las concepts de otras personas”. En cambio, como un músico de jazz, busca una melodía o un ritmo que pueda interpretar. En su estudio, la IA buscaba información sobre las frustraciones del mercado objetivo, otras concepts de productos de consumo y otras empresas exitosas, y luego las mezclaba para generar nuevas sugerencias.
«La originalidad no significa necesariamente que sea bueno, pero la escala de datos con la que se ha entrenado lo hace increíblemente útil», afirma Terwiesch.
Muchas empresas de diversos sectores ya están utilizando herramientas de inteligencia artificial para generar strategies. Por ejemplo, Ideanote, Google AI, IBM Watson e Iris.ai tienen herramientas basadas en inteligencia synthetic para respaldar la generación y el desarrollo de suggestions. Microsoft 365 Copilot también utiliza indicaciones para generar ideas y acelerar el proceso creativo a través de indicaciones en lenguaje all-natural. Los clientes que prueban Copilot en todo el mundo, incluidos General Motors, The Walsh Group y Avanade, lo han descrito como «un catalizador para la creatividad».
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Nick Hedderman, director senior del grupo empresarial de trabajo moderno de Microsoft Reino Unido, dice: «El primer borrador probablemente no será perfecto, pero es un excelente impulso para la creatividad humana».
La IA también puede ayudarle a refinar, ampliar y mejorar sus strategies a través de consultas como «brindar comentarios sobre mi propuesta». Y puede ayudar con el diseño de maquetas, prototipos, viajes del consumidor, guiones gráficos y presentaciones. Eso también permite a las empresas explorar más oportunidades simultáneamente y tomar decisiones finales basadas en mejor información.
Un ejemplo práctico es el diseñador de juguetes Mattel, que utilizó Dall-e (IA que crea imágenes y arte personalizados a partir de descripciones en lenguaje all-natural) para acelerar su proceso de diseño y hacerlo más imaginativo. Los diseñadores ingresaron mensajes como «crear un modelo a escala de un automóvil clásico». Luego pudieron refinar la imagen generada y pedirle a Dall-e que la «transformara en un convertible» y continuara modificando el diseño en colaboración con la IA como quisieran.
Los peligros de la innovación impulsada por la IA
Hay muchos desafíos que superar al asociarse con la IA para la innovación de un extremo a otro. La ideación y un gran diseño, incluso si se perfeccionan mediante colaboraciones de IA, no son suficientes para crear un nuevo producto o servicio exitoso también se necesita el juicio y la selección humanos. Como explica Terwiesch: “La selección es el talón de Aquiles de la IA. La tecnología puede darnos muchas concepts, pero no puede juzgar cuáles son mejores”. Los seres humanos tampoco suelen ser buenos para evaluar la calidad o el potencial de las ideas. Pero las multitudes sí lo son. Por lo tanto, la investigación de mercado sigue siendo esencial para probar cada thought antes de desarrollarla para su lanzamiento.
Terwiesch dice que la ideación de la IA todavía es algo robótica. «Le das una indicación y seguirá tocando esa melodía es por eso que los críticos han llamado a la IA un ‘loro estocástico’ y ‘autocompletado con esteroides'», dice. Eso significa que es bueno usando un lenguaje convincente pero no lo entiende como lo hacen los humanos. Por lo tanto, los profesionales de la creatividad y la innovación siempre deberían buscar diversificarse e intentar llevar los procesos de ideación y creatividad en diferentes direcciones.
La falta de comprensión de la IA también podría generar problemas si comenzamos a depender demasiado de ella para obtener ideas. Boussioux dice: “La IA sólo puede idear basándose en sus datos de entrenamiento. Si dejamos de depender de los humanos, podemos perder concepts importantes, especialmente algunas de las más sorprendentes, emocionantes, diversas o justas. Por ejemplo, podría ser perjudicial si olvidamos algo importante. [sections of the] población en nuestra ideación. Por lo tanto, también requiere un uso responsable y cuidadoso y una conciencia de los sesgos en la IA y en los humanos”.
Boussioux dice que la innovación sofisticada requiere mantenerse actualizado con la “frontera irregular” de la IA: el área gris en la que los humanos todavía se desempeñan mejor y donde puede ayudarnos o perjudicarnos.
Evitar disputas sobre patentes y derechos de autor también es un desafío crítico para cualquiera que utilice la IA para ayudar a lanzar productos o servicios. «Es difícil estar seguro de que no había un concepto protegido por derechos de autor en los datos de entrenamiento que terminaste usando», dice Boussioux. “Esa es una cuestión authorized que debo dejar para que otros la discutan. Pero debes proceder con cuidado. Un problema es que sólo tenemos una pequeña comprensión de cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes. También pueden mentir y alucinar (presentar hechos falsos), pero es difícil detectar cuándo sucede eso”.
Nunca se puede confiar ciegamente en la IA y siempre necesita “supervisión de los padres”. Y las empresas pueden necesitar ayuda de expertos para explicar cómo se crearon las suggestions importantes y cómo interpretarlas. Boussioux dice que la evolución de las habilidades incluirá aprender a: hacer las preguntas correctas perfeccionar constantemente las indicaciones interrogar los conceptos utilizados en las respuestas de AI y mapear los conceptos detrás de esto. Esto nos ayudará a ver cómo esos conceptos están conectados o no y cuán similares son las suggestions generadas por IA con las existentes. Si se lleva una notion importante al mercado, es posible que desee construir un “árbol genealógico” para comprobar estas conexiones, lo que requiere un interrogatorio experto, afirma.
Hedderman dice que mejorar las habilidades en torno a la IA será essential para liberar su potencial creativo. Según una investigación reciente de YouGov, al 54% de los líderes empresariales les preocupa que su fuerza laboral carezca de las habilidades para maximizar las oportunidades de IA. «También la IA generativa y los grandes modelos lingüísticos están todavía en sus primeras etapas», afirma Hedderman. “Por eso es basic garantizar que la implementación de la IA sea responsable y ética. Las organizaciones deben combatir la desinformación y eliminar los sesgos, salvaguardando al mismo tiempo la privacidad de los datos y respetando los derechos de autor”. Añade que Microsoft pretende mitigar este último problema asumiendo la responsabilidad lawful por cualquier disputa de derechos de autor que surja de los clientes que utilizan sus productos de IA.
Boussioux insta a quienes diseñan grandes modelos de IA a crear más transparencia en torno a los datos de entrenamiento y su funcionamiento. Esto podría ayudar a las empresas a comprender mejor muchos de estos problemas, incluso en torno a la propiedad intelectual. De hecho, las empresas necesitarán encontrar formas de resolver todos estos desafíos para aprovechar todo el potencial de la IA. Pero si pueden hacer eso y mantener el proceso de innovación authorized y justo, la IA puede ayudarlos cada vez más a generar buenas tips nuevas. Y quién sabe, tal vez un par de brillantes.