Inteligencia Artificial: Uso, aplicaciones e impacto en el sector servicios

  • Por Domenico Serpella
    • 25 May 2023
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Inteligencia artificial uso aplicaciones e impacto

Los algoritmos de Inteligencia Artificial basados en LLM (Large Language Model) se encuentran entre las tecnologías más prometedoras y a la vez más discutidas del momento. La conocida IA, trata de modelos de aprendizaje profundo, que utilizan enormes cantidades de datos textuales. Estos datos, los utiliza para aprender y generar lenguaje natural, con aplicaciones que van, desde la traducción y la escritura creativa, hasta la conversación y la asistencia virtual. 

¿Te has preguntado alguna vez qué usos potenciales tienen los algoritmos de Inteligencia Artificial basados en esta LLM para el sector servicios? En este artículo, nos centraremos en las actividades que proporcionan bienes intangibles a consumidores o empresas. Dentro de dichas actividades, destacamos la consultoría, las finanzas, el software, la comunicación, la educación y la sanidad. 

Es importante remarcar, que una de las principales ventajas de los algoritmos basados en LLM, es su capacidad para adaptarse a distintos dominios y tareas lingüísticas. Esto lo consigue gracias a su arquitectura de datos transformacional y a su pre entrenamiento (de ahí el acrónimo GPT de Generative Pre-trained Transformer) de enormes cantidades de datos textuales procedentes de diversas fuentes. Esto significa que los LLM pueden personalizarse para satisfacer las necesidades específicas de un determinado sector o cliente, proporcionando soluciones a medida y optimizando el rendimiento.  Con esto claro, ¿cuál es el uso, aplicación e impacto de la Inteligencia Artificial?

🔷 Aplicaciones de los nuevos algoritmos de Inteligencia Artificial 

Dada la versatilidad de esta avanzada tecnología, la Inteligencia Artificial, se está utilizando como herramienta para generar el máximo beneficio en diferentes aplicaciones. Algunos ejemplos de estos algoritmos son los siguientes:

  • Chatbots inteligentes

Como todos conocemos, un chatbot es un agente conversacional que interactúa con los usuarios en salas de chat, proporcionándoles información, asistencia y apoyo. Los LLM pueden mejorar la calidad y eficacia de los chatbots, haciéndolos más naturales, flexibles y capaces de manejar preguntas complejas y contextualizadas. Por ejemplo, ChatGPT, que está resonando tanto en los medios últimamente (no sólo en Italia, donde recientemente se ha prohibido su acceso, sino en otros países, donde se está estableciendo rápidamente como herramienta de trabajo), es un chatbot basado en la arquitectura GPT desarrollada por OpenAI, que puede responder a diversos temas e incluso escribir poesía, artículos y código. 

  • Generación de contenidos

¿Trabajas en publicidad o creación de contenidos? Probablemente sepas de que estamos hablando. Una de las capacidades más sorprendentes de los LLM es la creación automática de textos originales y relevantes para fines tan diversos como el marketing, la publicidad, el periodismo o el entretenimiento. Los LLM pueden producir contenidos de gran calidad y creatividad, adaptándose al estilo, tono y audiencia deseados. Por ejemplo, además del ya mencionado ChatGPT utilizado para la generación de textos, existen IAs que pueden utilizarse para la generación de imágenes, como DallE y Midjourney. 

  • Traducción automática

Otra actividad en la que las GPT ofrecen un excelente servicio es la conversión automática de un texto de un idioma a otro. Los modelos basados en GPT pueden mejorar la precisión y fluidez de las traducciones, teniendo en cuenta el contexto semántico y cultural de las palabras. 

  • Resumen automático 

Es la síntesis automática de la información principal incluida en un texto largo o complejo. Los LLM pueden producir resúmenes breves y esenciales, manteniendo el sentido original del texto y destacando los puntos clave. En este contexto, además de ChatGPT, ya existen servicios como TLDR (Too Long Didn’t Read), que utiliza LLM para resumir noticias online. 

Como se desprende de las capacidades que acabamos de mencionar, estos algoritmos pueden tener un gran impacto en el sector servicios, ya que influyen directamente en la capacidad de las empresas para responder a las demandas del mercado con rapidez y eficacia. A continuación, examinamos los casos más significativos de algunos sectores concretos. 

🔷 Ámbitos de aplicación de los nuevos modelos de IA 

La innovación conforme a los usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial están en continuo desarrollo. Si examinamos un poco la dirección y las necesidades, concluimos que los nuevos modelos irán encaminados hacia: 

  • Desarrollo de software

La introducción de GPT y LLM ha tenido un gran impacto en la industria del software, especialmente en lo que respecta a la automatización y la personalización. Gracias a estas tecnologías, ahora es posible generar código automáticamente, acelerando los procesos y reduciendo así las horas que necesitan los desarrolladores para crear código. 

Además, la IA puede utilizarse para crear soluciones de software personalizadas basadas en las necesidades específicas de los clientes, sin necesidad de intervención manual, o para aumentar la automatización de los procesos. 

Este aumento de la productividad se ha traducido en una mayor eficiencia y una reducción de los costes, pero también ha suscitado preocupación por el futuro de los trabajadores del sector. Sin embargo, es importante destacar que la IA no sustituye por completo a los humanos, sino que los complementa, apoyando y mejorando su trabajo. 

  • Atención al cliente 

Una de las aplicaciones más importantes del LLM en el sector servicios es el uso de los ya mencionados chatbots para los servicios de atención al cliente. El chatbot es capaz de gestionar las solicitudes más frecuentes y las quejas rutinarias, reduciendo así la carga de trabajo de los operadores humanos y proporcionando tiempos de respuesta más rápidos. 

Además, los chatbots avanzados son capaces de escalar cuestiones complejas al personal de soporte cuando es necesario, garantizando que los clientes reciban una asistencia adecuada. 

  • Sanidad 

La industria sanitaria también se beneficia de los avances en LLM. Estos modelos pueden ayudar a los profesionales médicos en el diagnóstico, la planificación de tratamientos y la investigación médica analizando enormes cantidades de datos para identificar tendencias, patrones y posibles nuevos tratamientos. Por ejemplo, los modelos LLM pueden procesar historiales médicos, resultados de laboratorio y literatura científica para ayudar a los médicos en los procesos de diagnóstico y tratamiento, o en la recomendación de ensayos clínicos relevantes para el paciente. 

Además, los LLM pueden utilizarse en el desarrollo de chatbots de salud que proporcionen información y orientación sanitaria general a los usuarios, facilitando una mejor alfabetización sanitaria y el compromiso de los pacientes. 

  • Finanzas 

En el sector financiero, los LLM se utilizan para analizar datos financieros y generar informes, previsiones y perspectivas que ayuden a los responsables del negocio en la toma de decisiones. Pueden ayudar en tareas como la elaboración análisis de riesgos, informes de solvencia crediticia, detección de fraudes y recomendaciones de inversión. Además, los LLM pueden utilizarse para crear asistentes inteligentes que ayuden a los clientes a gestionar sus finanzas y a tomar decisiones financieras con conocimiento de causa, lo que se traduce en mejores resultados tanto para los particulares como para las empresas. 

  • Educación

Las instituciones educativas pueden aprovechar el LLM para desarrollar experiencias de aprendizaje personalizadas para los alumnos. De este modo, se pueden crear itinerarios de aprendizaje más eficaces, con contenidos y niveles de dificultad adaptados a las características individuales de los alumnos, fomentando así la integración de personas desfavorecidas o con necesidades especiales. Además, pueden ayudar a evaluar las tareas y responder a las preguntas de los estudiantes, así como generar materiales de estudio, como resúmenes y cuestionarios, haciendo que el proceso de aprendizaje sea más interactivo y eficaz. 

  • Marketing 

Los modelos LLM también están transformando rápidamente el sector del marketing, permitiendo la creación de contenidos como posts en redes sociales y campañas publicitarias. Un ejemplo del uso de esta tecnología es la herramienta Bing Chat (el motor de búsqueda de Microsoft, mejorado con la integración del motor LLM GPT4). 

Además, el análisis automatizado de datos permite a los profesionales del marketing identificar las tendencias del mercado y las preferencias de los clientes, lo que les permite personalizar en gran medida los contenidos para fomentar el compromiso con el público objetivo. 

  • Gestión y consultoría jurídica 

Los modelos generativos y de lenguaje natural también están transformando el campo de la consultoría jurídica y de gestión al proporcionar apoyo a la toma de decisiones y facilitar la investigación. Estas tecnologías permiten a consultores y abogados analizar rápidamente grandes cantidades de documentos y datos, identificando la información relevante y proporcionando perspectivas útiles. 

Un ejemplo de aplicación práctica es el uso de la inteligencia artificial en la revisión de contratos y la búsqueda de precedentes jurídicos. Los modelos generativos y lingüísticos pueden analizar textos jurídicos e identificar cláusulas, riesgos y oportunidades, reduciendo el tiempo necesario para estas tareas y mejorando la precisión de los análisis. 

También en este ámbito, la inteligencia artificial y los expertos humanos trabajan en sinergia, con modelos generativos y lingüísticos que apoyan a consultores y abogados en sus actividades cotidianas, permitiéndoles centrarse en tareas más estratégicas y de alto valor añadido. 

  • Recursos humanos (RRHH) 

En el campo de los recursos humanos, los modelos LLM pueden utilizarse para el análisis automatizado de solicitudes de empleo y para identificar la mejor correspondencia con los perfiles a seleccionar, ayudando de esta forma a los profesionales de RRHH en sus procesos de contratación. Además, pueden utilizarse para realizar actividades como el onboarding y las revisiones periódicas, así como para dar respuesta a preguntas frecuentes como las relacionadas con las nóminas y los procedimientos internos, facilitando la difusión del conocimiento y una mejor gestión del talento. 

🔷Evolución futura 

En definitiva, estas son sólo algunas de las posibles aplicaciones de los algoritmos basados en LLM para el sector servicios, que muestran cómo esta tecnología puede beneficiar tanto a los proveedores como a los usuarios de dichos servicios, facilitando la comunicación y el acceso a la información. 

La apertura de APIs, para el acceso al uso de motores como GPT4, permitirá un desarrollo cada vez más rápido de la tecnología, y sus paradigmas de aplicación, orientado a la eficiencia de los procesos, la eficacia y la calidad de los contenidos producidos. Un proceso donde la herramienta hace al trabajador más productivo y eficaz y donde la formación de los operadores para su uso consciente será cada día más importante. 

Además, desde Leyton, queremos recordar que si tu empresa pertenece a cualquier sector, no solo los mencionados anteriormente, y has desarrollado un nuevo proceso, servicio o producto en los últimos 5 años, esto es considerado innovación y una inversión en I+D+i y por lo tanto puedes deducirte hasta un 59% de la cuota de impuesto de sociedades. Esto podría ser la adquisición de un ERP o software, con módulos nuevos, personalizados o desarrollados, incluyendo la IA como herramienta. Además, si las actividades de tus empleados conforman materias de I+D+i en un 85% o 100%, como podría ser el desarrollo, integración de los diferentes sistemas internos de gestión, tienen una bonificación del 40% en las aportaciones empresariales a las cuotas de la Seguridad Social por contingencias comunes, lo que se traduce en un ahorro de lo que pagas por empleado como compañía.  

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Domenico Serpella

Innovation Consultant Coordinator

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