Los chatbots de Inteligencia Artificial están en todas partes. Han capturado la imaginación del público y la de innumerables inventores e inversionistas de Silicon Valley desde la llegada de ChatGPT, hace aproximadamente un año. Un estimado colega nos comparte el presente artículo escrito por Kai Riemer y Sandra Peter, publicado el 3 de noviembre de 2023 en la revista The Conversation y traducido por nosotros para este espacio. Veamos de qué se trata…
Las sorprendentes capacidades humanas de la IA conversacional (una forma de inteligencia artificial que permite a las computadoras procesar y generar lenguaje humano) han generado un optimismo generalizado sobre su potencial para transformar los lugares de trabajo y aumentar la productividad.
En lo que puede ser una primicia mundial, una escuela del Reino Unido ha designado un chatbot de IA como "director principal" para apoyar a su director. Si bien se sabe poco sobre la naturaleza de la IA detrás de esto, el chatbot está destinado a asesorar al personal sobre temas como ayudar a los alumnos con TDAH (trastorno por déficit de atención e hiperactividad) y redactar políticas escolares.
Pero antes de implementar chatbots en el lugar de trabajo, es fundamental comprender qué son, cómo funcionan y cómo utilizarlos de manera responsable.
¿Cómo funcionan los chatbots?
Se ha escrito mucho sobre las asombrosas capacidades de la IA generativa y su, a veces, sorprendente capacidad para hacer las cosas mal.
Por ejemplo, un chatbot de IA puede elaborar un argumento académico persuasivo pero, para usar la terminología del chatbot, puede "alucinar" la lista de referencias o equivocarse en hechos simples. Para entender por qué ocurren las alucinaciones es importante entender cómo funcionan estos chatbots.
En esencia, los chatbots de IA funcionan con grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), grandes redes neuronales entrenadas en conjuntos de datos masivos de texto (lo que cariñosamente llamamos "Internet").
Es importante destacar que los LLM no almacenan ningún dato o conocimiento en el sentido tradicional. Más bien, cuando se construyen (o se "entrenan") codifican, en grandes estructuras estadísticas, contenidos sofisticados o patrones de lenguaje contenidos en los datos de entrenamiento.
En pocas palabras, el texto se convierte en números o probabilidades.
Cuando están en uso, los LLM ya no tienen acceso a estos datos de capacitación. Entonces, cada vez que le hacemos una pregunta, la respuesta se genera desde cero.
Técnicamente, todo es "alucinado". Cuando los chatbots de IA hacen las cosas bien, es porque gran parte del conocimiento humano está modelado e integrado en el lenguaje, no porque "sabe".
Por diseño, los chatbots de IA no pueden producir respuestas fácticas definitivas. Son sistemas probabilísticos, no deterministas, y por lo tanto no se puede confiar en ellos como fuentes autorizadas de conocimiento. Pero su capacidad para reconocer patrones lingüísticos los hace destacar a la hora de ayudar a los humanos con tareas que implican la generación o mejora de texto.
La redacción de argumentos persuasivos sigue ciertas regularidades pautadas, mientras que las respuestas fácticas no pueden generarse de manera confiable a partir de patrones probabilísticos.
El nuevo asistente de trabajo
No piense en su chatbot de IA como un cerebro artificial omnisciente, sino como un talentoso estudiante graduado asignado para ser su asistente personal en el trabajo.
Como un entusiasta estudiante de posgrado, trabajan incansablemente y, en su mayoría, de manera competente en las tareas asignadas. Sin embargo, también son un poco arrogantes. Siempre demasiado confiados, pueden tomar atajos arriesgados y dar respuestas que suenan bien pero que carecen de fundamento fáctico.
Siempre es aconsejable verificar los resultados del chatbot, de la misma manera que verificaría dos veces el trabajo de un estudiante de posgrado.
Debido a su fundamento probabilístico, no comprenden su pregunta con ningún entendimiento humano. Pero en los roles correctos, cuando se usan apropiadamente, los chatbots aumentan enormemente la productividad en tareas relacionadas con el idioma.
Trabajar con chatbots de IA
Los tres niveles de capacidad del chatbot se pueden resumir utilizando el acrónimo ACE: ayudar, crear y explorar.
Asistencia: los chatbots pueden ayudar con muchas tareas de escritura, como resumir, analizar y refinar texto, o extraer puntos y temas clave. Pueden expresar argumentos en textos académicos de maneras más accesibles.
Creación: los chatbots pueden generar texto original y convertir puntos en informes o ideas comerciales. Pueden imitar diferentes géneros y escribir en diferentes estilos. A medida que codifican innumerables cuerpos de texto de diferentes dominios, se les puede pedir que adopten una perspectiva, haciéndose pasar por estrategas de negocios, académicos, especialistas en marketing o periodistas, para crear contenido útil en muchas profesiones.
Exploración: los chatbots son "compañeros de discusión" intrigantes sobre ideas hipotéticas ("qué pasaría si..."). Cuando explore nuevos temas, deje que el chatbot le haga preguntas y luego pídale que las responda. Si desea explorar qué hace que un informe de proyecto o una publicación en las redes sociales sea bueno, pídale al chatbot que escriba uno y luego reflexione sobre por qué escribió lo que hizo.
El negocio de los chatbots
¿Qué sabemos hasta ahora sobre el uso de chatbots de IA en el lugar de trabajo? Algunos estudios iniciales apuntan a importantes aumentos de productividad.
Un proyecto piloto en Westpac encontró un aumento de productividad del 46 % en tareas de codificación de software, sin disminución de la calidad. El experimento comparó grupos de desarrolladores que utilizaban chatbots de IA para una variedad de tareas de programación con un grupo de control que no lo hacía.
Un estudio de la empresa de gestión global Boston Consulting Group también informó de mejoras significativas.
En un experimento controlado, los consultores utilizaron chatbots de IA para resolver problemas y desarrollar nuevas ideas de productos, lo que implicó tanto trabajo analítico como escritura persuasiva. Aquellos que trabajaron con el chatbot terminaron un 12,2% más de tareas, un 25,1% más rápido y con un 40% más de calidad que aquellos que no lo hicieron.
En otro caso más, se informa que una empresa de software estadounidense está utilizando un chatbot de IA para ayudar a redactar propuestas para los clientes. Busca miles de archivos internos en busca de información relevante para generar una respuesta adecuada, ahorrando tiempo a la empresa.
Estos casos dan una idea del futuro de los chatbots de IA, donde las empresas ajustan los modelos de IA generativa con sus propios datos o documentos, utilizándolos para roles especializados como codificadores, consultores o trabajadores de centros de llamadas.
A muchos trabajadores les preocupa que se utilice la IA para automatizar su trabajo. Pero dada la naturaleza probabilística de la tecnología y su inherente falta de confiabilidad, no vemos la automatización como el área de aplicación más probable.
Después de todo, es posible que los chatbots de IA no vengan por tu trabajo, pero ciertamente vienen por la descripción de tu trabajo. La fluidez en la IA y la capacidad de comprender y trabajar con la IA pronto serán esenciales, de forma similar a trabajar con PC.
Finalmente, podría preguntarse: ¿dejamos que un chatbot escribiera este artículo? Por supuesto que no lo hicimos. ¿Usamos uno al escribirlo? Por supuesto que sí, como si usáramos una computadora y no una máquina de escribir.
The Conversation exige que los autores revelen si han utilizado IA en la preparación de un artículo. Por lo general, no se aceptarán artículos que utilicen IA para la investigación de hechos o la generación de ideas.
