Inteligencia artificial generativa: desafíos y oportunidades para las empresas

La inteligencia artificial generativa está transformando la eficiencia operativa y la personalización de la experiencia del cliente en el sector de servicios. En NPlay, Soledad Agüero, directora de Relacionamiento Digital & BI Big Data en Movistar, y Gianina Pensky, líder en Data Analytics, Data Governance y AI en ITC Uruguay, compartieron casos de uso concretos, los desafíos que enfrenta esta tecnología y las lecciones clave en su implementación. También analizaron el futuro de la IA en la industria y la importancia de su uso ético y responsable.

Ambas especialistas coincidieron en que la IA generativa no solo optimiza procesos existentes, sino que también permite personalizar la experiencia del cliente de manera innovadora.

«Esta nueva tecnología viene a complementar mucho de lo que ya veníamos haciendo», destacó Soledad Agüero. En Movistar, la evolución tecnológica ha pasado de bases de conocimiento y machine learning a la creación de agentes de IA con inteligencia cognitiva. Estos agentes no solo aprenden y conversan, sino que también pueden interpretar imágenes para interactuar con los clientes. El objetivo es lograr que la interacción con la IA sea satisfactoria y efectiva en la resolución de problemas.

Desafíos: Sesgos y Alucinaciones

Uno de los principales retos que enfrenta la IA generativa es la presencia de sesgos en los datos de entrenamiento y las «alucinaciones», que generan respuestas incorrectas o inventadas.

«Si el input que le damos a esta tecnología tiene sesgos, va a devolver sesgos», advirtió Agüero. Dado que la IA no tiene conciencia ni criterio para diferenciar entre lo correcto y lo incorrecto, es fundamental un entrenamiento continuo y la moderación humana. En Movistar, trabajan en la generación de un corpus de información propio para entrenar los modelos, resguardando tanto la información de la compañía como la de los clientes.

Claves para una Implementación exitosa

1. Involucramiento transversal: La IA no debe ser un proyecto exclusivo del área técnica. La participación de equipos de negocio como marketing, finanzas y atención al cliente es clave para asegurar que la tecnología se adapte a las necesidades reales de la organización.
2. Alinear expectativas: Es importante comprender que la IAG tiene limitaciones y que no ofrecerá soluciones perfectas desde el inicio. «Tenemos que alinear las expectativas y entender las limitaciones de la solución para abordar correctamente su desarrollo», enfatizaron las expertas.
3. Importancia de los datos: Una base de datos sólida, consistente y de calidad es esencial para desarrollar soluciones de IA efectivas y reducir los sesgos inherentes a la tecnología.

El Futuro de la IA en el Sector de Servicios

Agüero Soledad destacó que la IA debe verse como un aliado en la toma de decisiones, el fomento de la creatividad y la resolución de problemas complejos. «Las empresas que brindamos servicios de conectividad somos fundamentales para integrar y facilitar esta tecnología en la vida de las personas», afirmó.

La democratización de la IA permitirá que más usuarios no técnicos puedan acceder a sus beneficios. No obstante, el uso responsable y ético sigue siendo un desafío prioritario. «Hasta hoy, la conciencia de la inteligencia artificial somos los humanos«, concluyó Agüero.