Lo peor que puedes hacer con la I.A.

La resolución de integrar cualquier forma de I.A. en tu empresa no debe tomarse a la ligera. Y lo peor que se puede hacer con la inteligencia artificial es ponerla en un sitio que no le toca.

No es preciso que explique por qué. Hay incontables historias distópicas de ciencia ficción que sirven de advertencia sobre la I.A. en el sitio equivocado (Matrix) y en el instante equivocado (Terminator).

Pero hoy en día, aun estamos comenzando a ver ciertos relatos científicos de la vida real que ofrecen una visión no falsa de de qué forma una inteligencia artificial mal integrada puede hacer que las cosas se pongan feas.

Así que charlemos de los casos en los que tiene sentido integrar la I.A. en el marco de tu empresa, usando la variación más reciente de la inteligencia artificial: GPTs.

Por supuesto que no.

Y tengo un razonamiento de una sola palabra: Explotación.

Hackers. Malhechores. Malversación. Solo hay que mirar a las criptomonedas para poder ver de qué forma una pequeña filtración en un script puede drenar millones de dólares americanos de miles y miles de personas en pocos segundos.

Y esa es solo mi razón primordial. Se me podrían suceder 100 más, mas eso es un artículo de lista y no me dedico a eso.

En cualquier caso, todas y cada una esas razones dismuyen a que todo código, escrito por humanos o por máquinas, falla en un punto de rotura.

Ese punto de rotura acostumbra a encontrarse en uno de múltiples valores atípicos, una serie de «y si…» que el desarrollador debe tener en consideración en el momento de decirle al código lo que debe hacer y lo que no. La mayoría de estos valores atípicos se ignoran en el instante del desarrollo y solo acostumbran a advertirse cuando «ese usuario idiota hace esa estupidez por Dios sabe qué razón».

Ese es un término de codificación real.

Sin embargo…

Por supuesto que sí.

Soy un viejo desarrollador y un enorme defensor de las plataformas sin código y de bajo código, que son fundamentalmente pedazos de código con una interfaz humana lógica para integrar la automatización de bajo nivel.

Reduciendo ese proceso a su forma más básica, el uso de GPT para asistirte en tus labores de codificación es como la función de autoconducción autónoma para los programadores. Puedes eliminar las manos del volante y dejar que la máquina conduzca a lo largo de un rato.

Pero hay que limitar hasta dónde se deja conducir a la máquina y en qué género de condiciones. Cuanto más grave sea la situación, más manos humanas desearás tener al volante.

Es una resolución que depende de ti. ¿Una demo o una maqueta son «serias»? Probablemente no. ¿Es serio todo cuanto se encara al cliente del servicio? ¿Qué hay de la privacidad y la seguridad? ¿Y cualquier transacción en la que se intercambie dinero? Eso es bastante serio.

Es exactamente la misma pregunta que me hago sobre la integración de no-código y bajo-código, mas con menos aportación humana y más confianza en la máquina del lado del GPT para meditar dónde se crearán inevitablemente las lagunas.

Pero, ¿qué sucede con la creación de «cosas» que no son código, sino se venden al cliente del servicio como una parte de la propuesta de valor de su oferta?

Yo digo que te vuelvas orate, mas solo si esperas que esos activos tengan poco valor y, desde entonces, no se consideren propiedad intelectual.

Puede que esta opinión sea un tanto discutida e inclusive que me tachen de reaccionario en la era del señor de las máquinas. Pero llevo prácticamente quince años dedicándome a la I.A. Generativa y no puedo eludir meditar que cuanto más te apoyes en las máquinas para crear tu propuesta de valor, en algún instante terminarás quemándote.

He acá por qué.

Recuerda, toda la producción de GPT se fundamenta en el trabajo original de otras personas. Sí. Las computadoras no crean, toman prestado y mezclan. Así que cuentas con quién programó esos GPTs para obcecar la diferencia. Ofuscar no es buena palabra en un caso así. Significa disfrazar algo inadecuado, como hurtar las ideas originales de otra persona para conseguir beneficios. ¿Te cogerán? No lo sé. Pero probablemente te demanden si lo haces.

Sí, seguramente. Parece la manera más obvia de iniciar.

Podrías irritar a un par de clientes del servicio algunas veces, mas la práctica del soporte automatizado ya está extensamente admitida, si bien apenas tolerada, hoy en día. En mi opinión, entramos en una era en la que centrarse en el cliente del servicio va a ser un factor diferenciador más esencial que jamás.

Así que si deseas estar seguro, planea que el ochenta% de tu asistencia sea automatizada y el veinte% humana, lo que significa tener siempre y en toda circunstancia una vía de escape a fin de que el cliente del servicio hable con un humano. Eso cuesta dinero, mas no tanto como que el cien% de tu soporte sea humano o que tu soporte por chat y e-mail sea una mierda.

Depende. Es posible que ya estés incursionando en la I.A. de marketing si estás usando una herramienta de marketing de terceros como HubSpot o MailChimp o aun HootSuite.

La auténtica cuestión en torno a las GPT para la mercadotecnia es sobre la mercadotecnia de contenidos. Y mi recomendación es proceder con precaución, y tal vez no por las razones que podría meditar, lo que conmigo es un autor de contenidos y todo.

El marketing consiste en captar la atención de la gente y atraerla. Esto es bastante difícil de hacer con la I.A. Generativa, ya que el principal objetivo de la Inteligencia Artificial Generativa es ofrecer información de la manera más eficaz posible.

Y acá es donde tengo un caso del planeta real.

Associated Press emplea nuestra plataforma NLG de Automated Insights para escribir sus informes trimestrales de resultados para empresas públicas.

Para las compañías más pequeñas, la AP emplea nuestra plataforma y produce un resumen sin análisis y rico en información. En el caso de grandes empresas como Apple o Walmart, comienzan con nuestro artículo y después un humano agrega análisis, citas y demás.

Ahora pueden hacer miles y miles de informes cada trimestre, al paso que ya antes con suerte podían hacer cien. Así es como emplearía nuestra plataforma.

Así es como emplearía las GPT para la mercadotecnia de contenidos. Genera los hechos y mejóralos con tu voz, que es la voz de tu marca.

Claro que sí (lo siento, vendedores). Pero solo desde cierto punto.

Con cada nueva empresa o nuevo producto, las ventas comienzan siendo más arte que ciencia. Esta es otra de las razones por las cuales es tan bastante difícil que las nuevas empresas y la innovación tengan éxito en un corto plazo.

Científicos procurando pintar.

Pero una vez que el volante de ventas empieza… a volar, las GPT pueden mecanizar no solamente la mecánica de la transacción, sino más bien aun una parte del toque personal y la ayuda precisa para llevar a un cliente del servicio potencial desde el primer contacto hasta el cierre.

Yo afirmaría que no, pero… Tal vez para la educación simple y tal vez cuando no cobra por la educación.

Si la educación es para algo serio, como medicina o mantenimiento de aeroplanos, entonces ponderaría el costo de confundirme frente al beneficio de la automatización.

Si cobras por tus materiales educativos, entonces me remitiría a unas secciones atrás en el presente artículo, cuando charlé de la atribución prácticamente inexistente hasta el instante de la demanda de las ideas originales que los GPT están añadiendo. Dicho esto, acostumbra a suceder que la mejor y más rica educación es la más interactiva. A los GPT se les da realmente bien percibir información y dar una contestación. En este sentido, el aprendizaje puede amoldarse a cada individuo de una forma que es considerablemente más simple de utilizar que una clase o un webinar.

Ahora bien, en el presente artículo, solo estoy considerando ChatGPT, una forma de I.A. Hay cientos y cientos de estos casos de uso derivados por ahí, mas prácticamente todos dismuyen a la toma de resoluciones predictiva.

Así que cuando decidas qué unas partes de tu negocio deberías integrar, tu matriz de resolución personal (humana) debería reducirse a beneficio en frente de costo, usando la regla 80/20 como guía.