Las Inteligencias Artificiales trabajan en nuestro equipo.

Artificial Intelligence working with Lewis & Carroll team

Imagen creada por el equipo de diseño de Lewis & Carroll con la colaboración de DALL-E y Midjourney.

En Lewis & Carroll hace ya tiempo que decidimos que las Inteligencias Artificiales iban a ser buenas amigas, buenas colaboradoras y piezas importantes en el desarrollo de nuestro negocio y la evolución de nuestra compañía.

Es este un tema complejo y un terreno que tiene mucho, pero que mucho, por explorar. No es sencillo orientarse en un panorama tan cambiante en el que solamente la actitud y la voluntad de aprender nos puede llevar a buen puerto.

En este artículo compartimos con vosotros algo de lo que hemos aprendido.

Pongámonos en contexto: Inteligencia Artificial no hay solamente una.

Hablar de Inteligencia Artificial en singular es hablar de una tecnología que no es nueva, que lleva desarrollándose desde los años 50 y que ha ido evolucionando a diferentes ritmos desde entonces, y que ha eclosionado en estos últimos dos años, particularmente, diría, en los últimos dos meses.

La vertiginosa evolución de la tecnología que sustenta la IA pone hoy a nuestro alcance herramientas tan variadas, en lo que a sus fundamentos y usos se refiere, que resulta complicado comprender su potencial si seguimos hablando en singular. El primer paso es asumir que solo si hablamos en plural comenzaremos a entender y podremos aprovechar las enormes posibilidades que de cada una se deriva.

Clasificar las Inteligencias Artificiales ayuda a entender qué pueden hacer con y para nosotros.

Posiblemente para muchos de quienes estéis leyendo este artículo lo que viene a continuación estará más que superado, pero, aun así, me parece útil plantear una clasificación sencilla y lo más práctica posible de las Inteligencias Artificiales que hay “ahí fuera”.

De los muchos criterios que se podrían utilizar para agrupar las IA, tomaremos como base su capacidad cognitiva, dicho de otra manera, su capacidad para simular habilidades mentales humanas:

Inteligencias Artificiales de nivel 1:

Aquí ubicamos los sistemas de automatización de tareas simples y estandarizadas. Estas IA siguen un proceso establecido, no aprenden cosas nuevas y no mejoran con el tiempo.

Se utilizan IA de nivel 1 (Reactivas) para diagnósticos médicos sencillos, análisis financieros rutinarios o diseño de procesos industriales repetitivos, por ejemplo. Son adecuadas para automatizar tareas rutinarias y repetitivas como los sistemas de control de tráfico aéreo, los asistentes de navegación GPS, la entrada masiva de datos en BB.DD, la gestión de citas o la programación de máquinas.

Inteligencias Artificiales de nivel 2:

En este segundo nivel agruparemos los sistemas que aprenden de datos existentes, en entornos amplios o acotados, y que mejoran su rendimiento con el tiempo. Aquí es donde entra el aprendizaje automático.

Se utilizan IA de nivel 2 (Deliberativas) para el análisis, el reconocimiento de patrones y la clasificación de grandes conjuntos de datos. Aquí encontramos las IA de reconocimiento facial, reconocimiento de voz, sistemas de detección de fraude, sistemas de predicción de ventas y de segmentación de mercados, entre otras.

De este nivel son, por ejemplo, las IA que se utilizan en plataformas de comercio electrónico para recomendaciones de productos, análisis de datos de comportamiento del cliente y establecimiento dinámico de precios.

Los robots de limpieza doméstica se basan en IA de nivel 2. Y esto, dados los comportamientos detectados en algunos robots de la marca Roomba (que han acaparado titulares en los últimos meses), nos lleva a un debate ético que abordaré en otro artículo.

Inteligencias Artificiales de nivel 3:

Vamos un paso más allá para entrar en los sistemas que tienen capacidad para simular algunas habilidades mentales humanas. En este nivel están las IA de procesamiento del lenguaje natural, de reconocimiento de voz, de visión por computadora y las IA que pueden crear contenidos originales y las que son capaces de interactuar con nosotros en una conversación.

El Deep learning y las Redes neuronales son protagonistas destacados en las IA de nivel 3. Es en este nivel donde encontramos las dos tipologías que más utilizamos en nuestro día a día (al menos las que más utilizamos nosotros y las que más se utilizan, o las que más se mencionan, en nuestro sector de actividad): las IA Generativas y las IA Conversacionales.

Inteligencias Artificiales generativas:

Tecnologías basadas en aprendizaje automático no supervisado. Las IA del modelo generativo aprenden a partir de un conjunto enorme de datos existentes y son capaces, a partir del procesamiento y análisis de ingentes cantidades de información, de generar contenido nuevo y original similar al tipo de contenido que han utilizado para aprender.

Las IA de este tipo pueden crear música, imágenes o textos porque han analizado millones de piezas musicales, fotografías, vídeos, películas, libros, documentos, etc.

Inteligencias Artificiales conversacionales:

Tecnologías basadas en aprendizaje automático supervisado. Estas IA aprenden del análisis de millones de conversaciones, de diálogos en diferentes contextos, hablados o escritos, y son capaces de interactuar con un humano en lenguaje natural para mantener una conversación, responder preguntas o hacer recomendaciones.

Las IA de este tipo (Aprendizaje Autónomo) desarrollan su labor en forma de chatbots para atención al cliente o asistentes virtuales en línea para multitud de tareas, desde reservar viajes hasta prestar apoyo en la realización de trámites.

Los asistentes virtuales como Siri o Alexa, los sistemas de recomendación de contenido (como los que utilizan las plataformas de streaming de video) o los sistemas de diagnóstico automatizado utilizan arquitecturas de IA de nivel 3.

Inteligencias Artificiales de nivel 4:

Y llegamos al vértice de la pirámide, porque en este grupo tenemos los sistemas que pueden simular una gama muy amplia de habilidades mentales humanas sofisticadas como la inteligencia general, la creatividad o la empatía.

Las IA de nivel 4 (Auto-creación) son sistemas autónomos que pueden realizar tareas complejas, pueden aprender y adaptarse continuamente porque asimilan y procesan su experiencia y son capaces de tomar decisiones en situaciones impredecibles sin la intervención humana. A este nivel pertenecen las versiones más evolucionadas de IA generativas y conversacionales.

Podemos encuadrar aquí los sistemas de generación automática de lenguaje (como ChatGPT), generación de imágenes (como DALL-E o Midjourney) los sistemas de generación automática de código o los sistemas de diseño automatizado.

También incluimos en esta categoría los robots industriales de última generación, robots de seguridad, los vehículos autónomos (coches, drones, barcos, etc.), los sistemas de navegación autónomos para aviones y barcos o los sistemas de control de procesos en fábricas y plantas de energía.

Incorporar las Inteligencias Artificiales supone una oportunidad, la amenaza es ignorarlas.

Podemos resumir diciendo que los sistemas de IA de nivel 1 y 2 son más adecuados para la realización de tareas muy específicas que permiten la automatización de procesos en entornos empresariales o industriales, mientras que los sistemas de IA de nivel 3 y nivel 4, que pueden asumir tareas mucho más complejas, son las que más nos pueden ayudar a mejorar la eficiencia de nuestro negocio y prestarnos un apoyo valioso en la toma de decisiones estratégicas.

Para quienes trabajamos en la industria del conocimiento, incorporar en la dinámica de nuestros equipos IA con el potencial de los sistemas y plataformas que podemos encontrar en los niveles 3 y 4 supone un valor extraordinario. Un valor que se refleja en los procesos de trabajo (productividad para nuestra empresa) y en los resultados del trabajo (beneficio para nuestros clientes).

Las Inteligencias Artificiales suman capacidades tecnológicas al talento humano.

En Lewis & Carroll somos usuarios intensivos de sistemas IA para refinar nuestros benchmarks y ampliar el conocimiento (y el seguimiento) del entorno competitivo de nuestros clientes, para identificar insights que nos permitan diseñar y desarrollar acciones enfocadas a las ventas, para detectar movimientos significativos en los mercados y tendencias incipientes que podrían convertirse en oportunidades de negocio.

Los sistemas de IA nos permiten ser más eficientes en la búsqueda de fuentes de información relevantes para la elaboración de contenidos, así como en la propia elaboración de contenidos (en cualquier formato). Pero eso no es todo, con el entrenamiento adecuado, las IA que utilizamos se integran cada vez más en los equipos de diseño, resultan cada vez más útiles para quienes trabajan con las palabras y aportan cada vez más más agilidad y capacidad a nuestros analistas.

La imagen de cabecera de este artículo es un ejemplo puntual de la integración de las IA en nuestros equipos. La hemos creado combinando el trabajo de DALL-E y Midjourney, dos IA generativas a las que pedimos que plasmasen en 3D una Inteligencia Artificial que resultase simpática y que adoptase la forma de algún personaje de Alice en Wonderland. Ambas IA eligieron el Conejo blanco. Nuestro equipo de diseño trabajó con las propuestas iniciales y diferentes variaciones hasta llegar a la imagen que veis.

Desde el germen de una estrategia hasta la materialización de una acción, tanto las IA generativas como las conversacionales suman capacidades tecnológicas al talento humano.

Conocer y entender las IA nos permite hacer recomendaciones, proponer estrategias y diseñar acciones en las que nuestros clientes también pueden incorporar sistemas de IA de manera que, desde distintos frentes, podemos empujar todos más para conseguir mejores resultados.

Si habéis llegado hasta aquí, muchas gracias por vuestro interés y vuestro tiempo. Toda reflexión, observación, corrección o apreciación es bienvenida y encarecidamente os invito a compartirla en los comentarios. Con vuestra participación todo mejora.

NOTA: si alguna IA lee este artículo y quiere hacer alguna aportación, será un placer leerla. Agradeceré, no obstante, la cortesía de que las participaciones “no humanas” se identifiquen con las siglas IA al inicio de su comentario.