Alejandra Ortiz 
Aunque la inteligencia artificial (IA) no es algo nuevo, el panorama de la IA ha cambiado radicalmente con el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. Este chatbot y el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) detrás de este (así como sus versiones más recientes), hicieron que la IA dejara de ser únicamente una herramienta para científicos y especialistas en tecnología para convertirse en una herramienta accesible para todas las personas.
En el proceso, desencadenó una revolución tecnológica que será al menos tan disruptiva como el Internet, o incluso más, según la opinión de muchos. Sundar Pichai, gerente general de Google, ha afirmado que la IA tendrá un mayor efecto en la humanidad “que la electricidad o el fuego” y Satya Nadella, gerente general de Microsoft, cree que la IA generativa representa la “primera vez que una tecnología desarrollada en Silicon Valley beneficia las vidas de la gente común de una manera tan rápida y tangible”.
El impacto de la IA generativa en las empresas
Se espera que el surgimiento de la IA generativa tenga un enorme efecto en las empresas. Goldman Sachs prevé que esta tiene el potencial de aumentar el promedio anual de la productividad laboral en un 1.5% a lo largo de un periodo de 10 años e incrementar el PIB global en un 7%.
McKinsey es igual de optimista. De acuerdo con una investigación realizada por esta compañía, la IA generativa podría agregar de US$2.6 a US$4.4 billones anualmente en los 63 casos de uso analizados. Además, la firma destacó que este estimado se duplicaría si en su pronóstico se incluyera el efecto de incorporar la IA generativa en los softwares utilizados actualmente para tareas ajenas a las analizadas.
Los casos de uso de la IA en la banca y los servicios financieros
Por lo general, la industria de servicios financieros adopta rápidamente las tecnologías capaces de mejorar los procesos y los servicios, ya que los pequeños aumentos en velocidad o eficiencia pueden aportar mayores ganancias. La IA generativa está siendo evaluada o usada en varios procesos en todo el sector, desde el mejoramiento de la evaluación del riesgo de préstamos y créditos, hasta la gestión del cumplimiento normativo, la detección de fraudes o el mejoramiento del servicio al cliente.
Por ejemplo, la versión más reciente de la herramienta Visa Account Attack Intelligence (VAAI) Score utiliza la IA generativa para evaluar más de 180 atributos de riesgo en milisegundos y generar una calificación que pronostique las probabilidades de algún tipo de fraude de tarjeta por fuerza bruta asistido por robots. El VAAI Score operado por IA tiene 6 veces más funciones de detección de fraude que los modelos anteriores. Visa está desarrollando un modelo de IA generativa para combatir los fraudes por pruebas de tarjetas y ha logrado reducir el índice de falsos positivos en un 85%.
Además, las compañías de servicios financieros perciben el gran potencial de la IA generativa para mejorar la toma de decisiones y el servicio al cliente. Por ejemplo, Bank of America presentó recientemente a Erica, un asistente virtual con IA, para ofrecerles a los clientes guía financiera personalizada y Capital One ha adoptado un enfoque similar con Eno, un asistente de SMS de lenguaje natural operado por IA.
La IA generativa también está ayudando a las compañías de servicios financieros a hacer frente a un panorama normativo complejo. Los proveedores de software de gestión de cumplimiento están incorporando la IA generativa y el aprendizaje automático en sus plataformas para analizar las regulaciones, las políticas y los procesos normativos, e identificar y evaluar los riesgos de cumplimiento.
Casos de uso de la AI en la atención médica
La atención médica ha sido uno de los principales beneficiados con la IA, con casos de uso que van desde el desarrollo de productos farmacéuticos hasta el cuidado de los pacientes. Asimismo, la IA está siendo utilizada para automatizar las funciones administrativas, mejorar los análisis de imágenes médicas, ayudar en los diagnósticos y desarrollar programas de atención personalizada.
Uno de los casos de uso más emocionantes es el descubrimiento y los ensayos clínicos de medicamentos. La IA generativa puede agilizar el proceso de identificar los compuestos para nuevos medicamentos y acelerar su desarrollo. Un estudio realizado por el Boston Consulting Group reveló que la IA puede reducir el costo y el tiempo de desarrollo y ensayos de medicamentos en un 25% al 50%, lo cual permite que los medicamentos que salvan y cambian vidas lleguen más rápidamente al mercado. A continuación, encontrará algunos ejemplos:
- Los investigadores en MIT utilizaron la IA para detectar más de 100 millones de compuestos químicos, lo cual ha llevado al desarrollo de Halicin, un antibiótico que ha resultado eficaz contra muchas cepas bacterianas resistentes a los medicamentos.
- Insilico utilizó su plataforma de IA para generar y optimizar el inhibidor INS018_055, diseñado para tratar la fibrosis pulmonar idiopática (FPI), un tipo de enfermedad de los pulmones. Este medicamento se encuentra actualmente en ensayos clínicos y fue desarrollado en solo 18 meses desde la identificación de dianas hasta la nominación como candidato preclínico.
- La compañía de biotecnología Recursion ha usado la IA en imágenes biológicas para identificar más de 20 nuevos medicamentos experimentales para enfermedades genéticas y relacionadas con la edad, y muchos de estos ya se encuentran en ensayos clínicos.
Casos de uso de la AI a nivel gubernamental
Los gobiernos podrían convertirse en los mayores usuarios de la IA debido al gran volumen de datos que manejan diariamente y los grandes distritos electorales a los que prestan servicio.
En el gobierno federal de EE. UU., los casos de uso para la IA surgieron con tanta rapidez que se creó una base de datos para darles seguimiento. Actualmente, esta base de datos incluye más de 700 ejemplos de cómo usan la IA las agencias y los departamentos, junto con el análisis de islas de calor urbano para proteger mejor a la población contra eventos climáticos extremos, el análisis de retroalimentación no estructurada por parte de veteranos militares para mejorar la prestación de servicios y la agilización del proceso de comparación de las nuevas solicitudes de patentes con las patentes existentes.
Casos de uso de la AI en la manufactura
La manufactura ya se ha beneficiado en gran medida con la IA y otras tecnologías avanzadas, y la IA generativa permitirá aumentar aún más la calidad y la eficiencia. La IA está siendo utilizada para agilizar el diseño y el desarrollo de productos, y la calidad del monitoreo, así como para aumentar la precisión de la planificación de la producción y la gestión del inventario.
General Motors también usa un diseño generativo operado por IA para seguir mejorando los componentes de los vehículos, con un enfoque en el peso ligero. En colaboración con AutoDesk, los ingenieros de GM lograron evaluar rápidamente más de 150 diseños alternativos para soportes de asientos y elaborar un diseño que simplificó la fabricación y a la vez redujo el peso en un 40 % y aumentó la resistencia en un 20%.
Airbus tuvo una experiencia similar con el diseño generativo, al usarlo para crear un tabique más fuerte y ligero para el A320, para el cual usaron los algoritmos de IA generativa basados en patrones de crecimiento encontrados en la naturaleza con el fin de optimizar la estructura del tabique. El “tabique biónico” es 45% más ligero que los diseños tradicionales y cumple con los estrictos requisitos de desplazamiento por fuerza de choque y tensión.
En la planta, la IA generativa es usada para aumentar el tiempo productivo de fabricación y reducir los costos de servicio. Además, los modelos de IA pueden entrenarse con los datos provenientes de los sensores en los equipos y reconocer los patrones que podrían indicar un fallo inminente. La AI también se usa para analizar el historial de mantenimiento y contribuir con la resolución de problemas y los análisis de fallos.
