SAP: equilibrio entre innovación y gestión de riesgos
En las dos últimas décadas, el avance de la digitalización ha contribuido ya de forma significativa a la automatización de tareas manuales y repetitivas. Por ejemplo, la IA puede reconocer de forma autónoma patrones y tendencias en enormes cantidades de datos y poner estos hallazgos a disposición de los especialistas para su apoyo.
En la industria, por ejemplo, el mantenimiento predictivo es un campo de aplicación de la IA. Si una máquina funciona con tecnología de mantenimiento predictivo, puede informar a los especialistas, antes de que se produzca un fallo, de que un determinado componente está desgastado y pronto habrá que sustituirlo. En el sector de los seguros, el uso de la IA, sobre todo en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN), permite, por ejemplo, analizar patrones y tendencias en los datos y comparar documentos a nivel de contenido. Estas actividades pueden ahora ser apoyadas por máquinas, de modo que los documentos complejos pueden ser analizados y comparados automáticamente a nivel semántico para reducir significativamente el esfuerzo y los errores.
En el ámbito de la comunicación con el cliente, los grandes modelos lingüísticos (LLM) ofrecen la posibilidad de un acercamiento al cliente altamente automatizado y, al mismo tiempo, hiperpersonalizado. En los chats, los LLM bien entrenados pueden responder de forma aún más individualizada al cliente. Los mensajes de correo electrónico personalizados, por ejemplo, también pueden hacerse aún más individuales y orientados a las necesidades utilizando SAP CDP y SAP Emarsys junto con ChatGPT.
Con la aparición de los Grandes Modelos del Lenguaje, estamos experimentando una disrupción de los desarrollos anteriores. ChatGPT y otros LLM generativos están mostrando resultados muy interesantes e impresionantes en el campo de la generación de textos y otras tareas creativas. No sólo se pueden optimizar los procesos existentes, sino que también se pueden automatizar o apoyar de forma decisiva áreas y actividades completamente nuevas.
Las empresas que toman decisiones basadas en datos e implantan aplicaciones innovadoras pueden obtener una importante ventaja competitiva. Sin embargo, estos avances van acompañados de retos éticos, sobre todo en el ámbito de la protección de datos y la imparcialidad de las aplicaciones de IA. Por ejemplo, las alucinaciones de la IA son un fenómeno bien conocido cuando se utilizan modelos de lenguaje generativos como ChatGPT. Además, las nuevas aplicaciones de IA generativa como ChatGPT también plantean retos sin resolver en relación con la protección de datos y los derechos de privacidad y el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que actualmente están siendo examinados por las autoridades europeas de supervisión de la protección de datos.
La IA como amplificador de la inteligencia
Después de las máquinas como "amplificadores de potencia" para los humanos, la IA es ahora un "amplificador de inteligencia". Por tanto, las aplicaciones de IA sirven de apoyo, pero su uso es limitado cuando se trata de decisiones críticas para la empresa, ya sea en cuestiones de promociones, procesos de contabilidad y control o liquidación de siniestros en el sector de los seguros. En estos casos de uso crítico o delicado, las decisiones no pueden dejarse únicamente en manos de los sistemas de IA; la experiencia y los conocimientos humanos siguen siendo necesarios.
La integración de la IA no solo supone un avance tecnológico, sino también una obligación ética. Este equilibrio entre innovación y gestión de riesgos es la clave del éxito de la integración de los LLM en la transformación digital. Esta tecnología no solo ofrece oportunidades, sino que también requiere un enfoque estratégico y un examen de las cuestiones éticas y normativas para maximizar su potencial.
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