La IA generativa y los chatbots

La inteligencia artificial generativa (IA generativa) ha tomado el mundo por asalto y sin duda tiene un impacto significativo en el campo de las consultorías de datos. La IA generativa se refiere a los sistemas de IA capaces de remezclar contenido, como imágenes, música, texto y otros tipos de datos, para adaptarlo a requerimientos particulares, imitando el estilo y las características de conjuntos de datos de entrenamiento previos. Estos sistemas utilizan técnicas como las redes neuronales generativas adversarias (GAN) para aprender patrones y crear contenido nuevo basado en esos patrones.

La IA generativa se usa en el desarrollo rápido de chatbots que pueden mantener conversaciones de manera más auténtica y fluida. A diferencia de los chatbots basados en conjuntos predefinidos de instrucciones, los chatbots generativos se basan en modelos «grandes» de lenguaje (mejor conocidos por sus siglas en inglés, LLM por Large Language Models) de propósito general a los que se les puede reentrenar con información adicional para que respondan a preguntas con fines específicos.

Consultorías de datos en el contexto de la IA generativa

Las consultorías de datos de ixpantia son servicios para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas, para lograrlo ofrecen apoyo en todo el ciclo de vida del dato, de igual manera ayudan a construir capacidades dentro de las organizaciones para sacar el máximo provecho de sus datos. De manera más específica, ofrecen servicios de análisis, procesamiento y visualización de datos, ofrecen apoyo en el uso de herramientas y técnicas especializadas, colaboran en la construcción de modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos, y brindan asesoramiento y recomendaciones a sus clientes para la toma de decisiones tácticas y estratégicas.

En el contexto de nuestras consultorías, sin duda la IA generativa puede ser una herramienta muy prometedora para proporcionar soluciones innovadoras y creativas a los problemas de los clientes. No obstante, también presenta desafíos técnicos, sociales y éticos que hay que tomar en cuenta.

Oportunidades de servicios con chatbots generativos

Los chatbots generativos tienen un gran potencial en los servicios basados en datos, ya que pueden interactuar de manera natural con los usuarios y proporcionar respuestas precisas y personalizadas en función de la información disponible. Entre los usos más comunes de chatbots generativos en servicios basados en datos podemos encontrar:

• Proporcionar una experiencia de servicio al cliente más eficiente y personalizada, puesto que pueden aprender de las interacciones previas y adaptarse a las necesidades y preferencias de cada usuario. Por ejemplo, en una empresa de telecomunicaciones, un chatbot generativo podría ayudar a los clientes a solucionar problemas técnicos o a encontrar información relevante sobre sus servicios.

• Asesoramiento financiero personalizado basado en los datos financieros del usuario, como sus ingresos, gastos y hábitos de ahorro. Por ejemplo, un chatbot generativo en una aplicación de finanzas personales podría proporcionar recomendaciones sobre cómo reducir los gastos o cómo ahorrar más dinero.

• Analizar grandes cantidades de datos de manera más eficiente y efectiva. Por ejemplo, un chatbot generativo en una empresa de marketing podría analizar los datos de las redes sociales y proporcionar recomendaciones sobre cómo mejorar las estrategias de marketing en línea.

• Ofrecer Asesoramiento médico personalizado basado en los datos de salud del usuario, como sus antecedentes médicos y sus síntomas actuales. Por ejemplo, un chatbot generativo en una aplicación de salud podría proporcionar recomendaciones sobre cómo prevenir enfermedades o cómo tratar síntomas específicos.

Ya esto nos debe empezar a preocupar, ¿no es cierto?.

Hacia lo interno de las organizaciones, los chatbots generativos pueden convertirse en un componente fundamental de la gestión de conocimiento, ayudando a construir nuevas soluciones relacionadas con:

• Soporte técnico a los usuarios, respondiendo a preguntas específicas sobre un producto o servicio y proporcionando soluciones a problemas técnicos. Por ejemplo, podría proporcionar información sobre cómo solucionar problemas relacionados con la instalación de software o hardware, o como herramienta de consulta para manuales de procedimientos.

• Acceso a la documentación técnica, proporcionando información sobre manuales de usuario, guías de programación, especificaciones técnicas, entre otros. Por ejemplo, en una empresa de ingeniería podría proporcionar información sobre cómo utilizar equipos y sistemas específicos.

• Capacitación técnica a los usuarios, permitiéndoles aprender sobre conceptos técnicos de manera eficiente y efectiva. Por ejemplo, para proporcionar capacitación sobre programación o sobre el manejo de herramientas y software específicos.

• Gestión del conocimiento de una organización, permitiendo a los usuarios acceder a información relevante de manera rápida y eficiente. Por ejemplo, facilitar información sobre las mejores prácticas en una determinada área de negocio.

Riesgos que representan los chatbots generativos

Aunque los chatbots generativos tienen un gran potencial para las organizaciones, también existen algunos riesgos que deben tenerse en cuenta:

• Falta de precisión, las respuestas que devuelven pueden no ser precisas en la información que proporcionan, por decirlo con moderación, lo que puede llevar a decisiones erróneas por parte de los usuarios. Esto puede ser especialmente problemático en situaciones críticas, como en la toma de decisiones financieras o de salud.

• Sesgo en los datos, puede haber sesgos significativos en los datos empleados para entrenar los modelos de lenguaje, lo que puede llevar a respuestas parciales, inexactas o incorrectas. Por ejemplo, si los datos utilizados para entrenar a un chatbot generativo provienen de una fuente sesgada, como una sola región geográfica, el chatbot generativo puede no ser capaz de proporcionar información aceptable para usuarios de otras regiones.

• Privacidad y seguridad de los datos, hay muchas condiciones de servicio de soluciones de IA que expone a sus usuarios a violaciones de privacidad y seguridad de los datos, ya que pueden estar integrados con sistemas que contienen información confidencial. Es importante tener en cuenta las medidas de seguridad necesarias para proteger la información de los usuarios.

• Falta de empatía, este punto tiene mucha relación con lo comentado sobre el sesgo de los datos, como reflejo de los datos y la metodología de entrenamiento, los chatbots pueden reflejar carencias de empatía y comprensión emocional, lo que puede llevar a una experiencia de usuario insatisfactoria, o incluso dañina. Por esta razón, es necesario evaluar cabalmente la interacción con los usuarios.

• Costos y factibilidad técnica, el desarrollo y despliegue de chatbots generativos pueden ser costosos, especialmente en comparación con otras soluciones de consultoría basadas en datos. Es crucial tener en cuenta el costo-beneficio antes de decidir implementar un chatbot generativo, en especial si la organización aún debe avanzar en la maduración de capacidades relacionadas con datos.

Como un enfoque de datos «en serio» puede ayudarnos

Un aspecto distintivo de ixpantia en cuanto a su oferta de servicios y su enfoque en lo que se refiere a la Cultura de Datos, los Lagos de Datos, la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial, es ofrecer una aproximación «en serio». Esta seriedad se traduce, más allá de la rigurosidad y los aspectos técnicos, en ofrecer un acompañamiento que permita a nuestros clientes desarrollar sus propias capacidades, y adquirir un criterio propio para el aprovechamiento de soluciones basadas en datos.

Para lograrlo, se deberían tomar en cuenta los siguientes aspectos:

1. Comprender cabalmente las necesidades del cliente y el contexto, comenzando por definir el alcance del proyecto y las expectativas. Esto ayudará a garantizar que la solución sea satisfactoria, apropiada y relevante. Considerando el sector de la industria, el público objetivo, los flujos de trabajo existentes y los procesos internos de la empresa, entre otros factores.

2. Evaluar la viabilidad técnica, analizando la infraestructura tecnológica existente, los recursos disponibles y las capacidades para asegurarse de que la implementación sea factible y exitosa. De ser necesario, ayudar a construir la ruta para superar las limitaciones detectadas.

3. Hacer el mayor esfuerzo por alimentar al chatbot generativo con datos relevantes y de alta calidad. Con frecuencia, esto requiere ayudar a construir indicadores de calidad específicos, y promover las capacidades del cliente para atender el ciclo de vida completo de los datos.

4. Dar una alta prioridad a la privacidad y la seguridad de los datos. Esto puede incluir el desarrollo, la integración o las recomendaciones de uso de herramientas y servicios que ayuden a gestionar el acceso a datos críticos, y que ofrezcan garantía suficiente según las necesidades del cliente.

5. Monitorear y evaluar continuamente, las soluciones basadas en datos son vigentes mientras los datos utilizados en el entrenamiento sean consistentes con la situación actual de las organizaciones. Por lo que se requiere monitorear y evaluar continuamente para garantizar que funcione de manera efectiva y cumpla con los objetivos del cliente. La retroalimentación de los usuarios finales también debe tenerse en cuenta para asegurar su vigencia.

6. Ofrecer transparencia con relación a la utilización de los propios chatbots y cómo se emplearán los datos generados. Proporcionando también información clara sobre las limitaciones de las soluciones desarrolladas.

¿Tienes algún proyecto en mente donde IA generativa puede jugar un papel? Contactanos, nos encantaría sentarnos contigo y tu equipo para ver como podemos apoyar la iniciativa.