La IA desde hace años: en las búsquedas en Google, en los chats de atención al cliente, en las recomendaciones de productos y servicios, en la gestión de datos de los clientes… Entonces, ¿por qué este revuelo con ChatGPT y otras herramientas de IA generativa? ¿Qué cambia, de verdad, en la forma de trabajar y en los negocios?
Los algoritmos de lo que estamos viendo ahora se empezaron a inventar matemáticamente en 1950, pero se ha producido una revolución en los últimos cinco años porque hasta hace muy poco tiempo no eran procesables por la falta de capacidad de computación de datos y de software. Ahora es posible poner en marcha las llamadas redes neuronales, la tecnología que está detrás de los GPTs, que son sistemas que permiten, mediante datos, hacer aprender a la IA sin realizar una supervisión humana constante. Es el gran salto tecnológico que ha permitido que la IA no solamente sea capaz de analizar cosas, sino de generarlas.
De ahí que se le haya llamado IA generativa. Estas redes neuronales se han entrenado con modelos grandes de lenguaje y grandes cantidades de datos que han hecho posible montar un modelo en un idioma para que podamos vivir la experiencia de hablar con una máquina casi como una conversación con una persona.
Otro salto de gigante viene por la forma de nutrir o entrenar la IA generativa. “Antes se les daba un sistema de reglas y hoy, una vez que el modelo está entrenado, el grado de intervención humana llega a ser prácticamente nulo.
Es decir, es una inteligencia que aprende por sí misma y que ya no se limita a dar las respuestas automáticas y programadas que ofrecen hoy las máquinas.
¿Para qué sirve la IA generativa?
Desde el punto de vista de su utilidad, se establecen dos líneas, “una que tiene que ver con la creatividad, que es la que ha comenzado con la creación de contenidos: generación de imágenes, artículos, etc. Y otra parte que es el aumento de productividad para tareas como la clasificación de documentos, resúmenes de textos…”.
Hasta aquí, las buenas noticias. ¿Las malas? Dejando al margen cómo afectará a las cifras de empleo, el uso de la IA generativa tiene dos efectos peligrosos para los negocios: uno, que a veces se inventa las respuestas, y dos, que se puede quedar con información privada de las empresas, por eso muchas multinacionales han prohibido su uso a sus empleados.
El problema de ChatGPT es que bebe de Internet y ahí hay todo tipo de fuentes y puede mentir. Por eso, muchas empresas están utilizando el motor de ChatGPT, la API, y lo nutren con información propia. Wall Street Journal, por ejemplo, tiene su propio GPT. Y a muchos hospitales les estamos creando sus propios GPTs, que básicamente lo que hacen es beber de toda la información de la que dispone el hospital y, si un paciente suyo entra a su chat, habla con un chat inteligente que puede entender perfectamente cualquier consulta. Creo que poder utilizar estos motores y enriquecerlos con la información de cada empresa es de vital importancia.
En definitiva, el futuro va de ChatGPTs privados que se especializan en nuestros negocios (y no nos mienten) y trabajan en circuitos cerrados (para no filtrar información clave de la empresa).
La forma en la que se va a democratizar su uso nos la explican desde Microsoft, un socio clave de OpenIA, la empresa que ha lanzado ChatGPT: se ofrece IA generativa como servicio, para que construyas tu solución a medida. Proyectos en los que lo enlazamos a las fuentes de datos de la empresa y creamos un asistente especializado. Por ejemplo, en empresas de construcción, lo enlazo con los manuales de procedimientos de inspección de obra o mantenimiento de maquinaria y con eso ofrezco un asistente a los empleados, una especie de ChatGPT que me sabe explicar cómo hacer una inspección de obra. Incluso, yendo más allá, el asistente puede hacerme preguntas para verificar que lo he entendido. Con lo cual, conectado a documentos puede resolver cualquier caso.
La segunda vertiente es que la estamos metiendo en todos nuestros productos de ofimática. Toda la suite de Office va a traer esto embebido y cualquier usuario de ofimática va a ver toda esta tecnología embebida en sus datos, sus documentos, reuniones y chats y va a haber un aumento de productividad. De repente tengo una ayuda extra, lo que llamamos Copilot. No me hace el trabajo, sino que me acompaña y me ayuda: me lee los documentos, me lee las reuniones, me pone al día, me ayuda a refrasear los emails, es un poco toda esta productividad. Vamos a meter Copilot para Windows en los PC, con lo cual lo va a utilizar todo el mundo. La tercera pata en la que estamos trabajando es un ChatGPT para programación, para desarrolladores.
Los casos de uso de la IA generativa son muy transversales y ayudan a todo el mundo. Sirve para cualquier tipo de usuario.
ASÍ SE PUEDE APLICAR YA EN TODOS LOS NEGOCIOS
Interpretación de información
A nivel usuario, nuestra interacción en buscadores ya no va a ser como ahora. Hoy cuando buscamos información el buscador te ofrece las páginas en las que puedes obtener la información que buscas, con la IA generativa el buscador se lee los resultados y te ofrece un contenido escrito. Un resumen. Es el salto cualitativo en cuanto a las búsquedas, nos ahorra la tarea de leer. En lugar de que el buscador me liste las fuentes las lee por mí y me las explica. Nosotros lo hemos puesto en nuestro buscador Bing y ha tenido un éxito tremendo, hemos anunciado que habrá un modelo de publicidad alrededor del tema. No se trata de matar la publicidad ni de matar el tráfico de internet, sino que convivirán. Pero más que titulares sensacionalistas de esto va a acabar con Google lo que sí va a hacer es evolucionar la búsqueda en Internet, que no ha evolucionado en 20 años.
Como aplicación práctica en los negocios, esta habilidad de la IA generativa va a agilizar muchos procesos en empresas que trabajan con grandes volúmenes de información, como los despachos de abogados o las aseguradoras. La IA puede cruzar documentos, crear un resumen de todo y detectar riesgos legales entre contratos y cosas así.
En investigación, todo lo que es el uso para lectura automática de información es clave para poder estar al día de las novedades que se publican. Los GPTs son capaces de hacerte resúmenes automáticos de todos los papers que van saliendo para que puedas disponer de una especie de despacho de prensa.
Información que no se queda solo en resúmenes, sino que también pueden interpretar para ayudar a los investigadores en su trabajo. En investigación biomédica, por ejemplo, estamos trabajando con sistemas generativos que lo que hacen es crear nuevas estructuras químicas a partir de estructuras químicas conocidas. El sistema generativo hace eso: tiene un montón de datos, aprende de ellos y crea nuevos datos en base a lo aprendido. Si le muestras colecciones de compuestos químicos, de prototipos de medicamentos, los sistemas pueden crear nuevos prototipos que después se pueden testar en la vida real.
Muy recientemente, de hecho, la IA generativa ha sido clave para generar prototipos virtuales de súper antibióticos.
Tareas administrativas
GPT va a revolucionar las tareas administrativas y a hacer la vida más fácil en tareas de redacción de documentos, emails, presentaciones, etc. “Copilot, de Microsoft, puede redactar documentos en base a lo que tú le pidas, puede crear presentaciones a partir de ideas o de datos. Si entras tarde a una reunión, diez minutos, el sistema te resume de qué se ha hablado hasta ahora y quién ha dicho qué, incluso al acabar puede crear un acta de la reunión y asignar tareas a los que han participado. Oye, tienes que llamar a tal cliente, tú tienes que redactar la propuesta.
Incluso tareas administrativas como introducir pedidos de venta a partir de emails o conversaciones, crear citas en la agenda a partir de conversaciones de emails, responder de forma automática a correos electrónicos
Si recibo un email que nos está pidiendo el precio de un producto y el sistema tiene acceso a mis tarifas, me propone un email de respuesta en el que incluye los precios que nos están solicitando.
Generación de contenidos
La generación de contenidos en uno de los usos más populares de las herramientas de IA generativa, con aplicaciones como Dall-e o Midjourney para la generación de imágenes y ChatGPT para la creación de texto, entre otras muchas. Pero, ¿qué aplicaciones concretas tienen todas estas herramientas?
En marketing, por ejemplo, pueden ayudar a crear el contenido de marketing, los claims, las presentaciones comerciales… La IA generativa es muy buena ayudando a esos mensajes porque es una herramienta de lenguaje, no de datos.
Si yo le doy datos de mi producto, puedo hacer que me haga la ficha, que me haga contenido para periodistas, que es un tema que estoy trabajando con marketing editorial, que me cree contenido para el escritor y para el editor, que haga otro contenido para publicaciones en redes sociales. En definitiva, me ayuda a crear el contenido de marketing en base a los datos que se le da.
O dicho de otro modo, contenido personalizado para empresas o para el consumidor final y adaptado al canal en el que lo vamos a compartir. Esa personalización de contenidos va en todos los niveles. Desde la creación de materiales de libros, revistas y blogs de empresas hasta películas y música. Ya se está empezando a utilizar la generación de contenidos adaptada a los gustos de cada uno. Tú dices cuáles son tus gustos musicales, por ejemplo, y te generan canciones desarrolladas exclusivamente para ti; ya hemos visto canciones con las voces de Dua Lipa y Sting a dúo, con una temática parecida a las suyas y ninguno había participado.
También están saliendo ya los primeros anuncios con IA, todavía muy mal hechos, pero que están realizados cien por cien con IA y que lo que hacen es procesar automáticamente todo el flujo de generación de contenidos, desde el script, a la grabación, la voz, la imagen, la música, hacer el montaje de todo eso… Estamos en los comienzos pero en unos meses tendremos alguna película desarrollada totalmente con IA.
Y no hay que buscar fuera para encontrar herramientas que nos ayuden a crear contenido audiovisual con IA. La española Watchity, por ejemplo, está trabajando en el desarrollo de un realizador virtual para crear contenidos audiovisuales con IA generativa. Esta tecnología será capaz de editar contenidos sobre eventos como las ruedas de prensa, las presentaciones de producto o los webinars gracias a su componente de IA analizando el contexto en el que se han producido y escogiendo y combinando los mejores planos para compartir el contexto.
Diseño de estrategias
Vamos un poco más allá y podemos rizar el rizo con tecnología capaz de crear, incluso, la estrategia misma de marketing. Y de nuevo sin salir de casa: la española KeyTrends.ai ha creado una herramienta para que las pymes dispongan de una estrategia propia de las grandes:
Todas las empresas necesitan tener una estrategia de contenidos para mejorar su negocio digital y hacer crecer su marca y visibilidad. Tener herramientas de IA generativa para crear contenido no soluciona esa necesidad. Por eso Keytrends.ai va un paso más adelante ayudando a definir su estrategia, asistiendo en el contenido mediante IA y midiendo su impacto.
A diferencia de otras herramientas parecidas de IA que también escriben contenido automático, la herramienta analiza y descubre oportunidades de tráfico, ideas de contenido y tendencias sobre lo que buscan tus compradores.
Es diferente porque crea contenido basado en datos de búsqueda y de competencia, y porque añade keywords y entidades para hacer un contenido optimizado para usuarios y buscadores. Por eso decimos que KeyTrends es la primera IA generativa basada en datos.
Posicionamiento SEO
En la estrategia de contenidos, la IA también puede ayudar en la pata de posicionamiento SEO. En este campo trabaja la la IA española Escribelo.ai, que crea contenidos automatizados para SEO. “Simplemente hay que poner el título del artículo y ciertas palabras clave, si quieres. Es una herramienta que se conecta a Internet para extraer de los primeros 10 resultados los datos a nivel de SEO, de estructuras y de semántica. Básicamente, extrae las palabras más relevantes para enriquecer el texto para el posicionamiento en Google.
A día de hoy lo utilizan muchas grandes empresas y también particulares, redactores y demás. Les ayuda a crear contenidos originales a partir de otros ya existentes. Lo que se hace es entrenar modelos de IA en base a OpenIA, la empresa en la que nos apalancamos, y a partir de ahí lo entrenamos y nos conectamos con distintas fuentes de información, como puede ser Google”.
Marca personal
Para los creadores de contenido estoy desarrollando una herramienta que vamos a lanzar muy pronto y que ayudará a automatizar tu marca personal. Un software con el que vamos a poder automatizar el contenido vertical de TikTok, clonando tu voz, clonando tu cara, y creando contenido para compartir en redes sociales. Se va a llamar QickTok.
Le quedan dos meses para el lanzamiento. Clonamos tu voz con unos cuantos audios y luego la IA genera un guion sobre un tema en el que tú te especialices. Imagínate que quieres hablar en TikTok sobre periodismo y quieres ser la referente en periodismo, pero te da miedo hablar a cámara, o no tienes tiempo para grabarte en vídeo, no sabes editarlos ni tienes dinero para un equipo de edición profesional. No te preocupes, aquí clonamos tu voz, subes unos cuantos vídeos de stock tuyos previamente, haciendo distintas cosas, hablando, escribiendo o cualquier cosa para ponerlo de fondo en plan vídeo de stock y luego simplemente le vas a dar a un botón escribiendo una idea para un vídeo y la IA va a convertir esa idea en un vídeo con tu voz y nadie va a saber si realmente lo has hecho tú o no. Y así vas a poder automatizar tu marca personal en redes sociales.
Optimizar las campañas de Ads
Dolnai AdCreator, es una herramienta de IA que ayuda a optimizar y automatizar la publicidad en Google Ads. Dolnai AdCreator analiza las campañas en Google, detecta qué textos ofrecen peores resultados y propone mensajes alternativos más creativos, con nuevos enfoques, pero siempre manteniendo la línea comunicativa de la empresa y con mensajes alineados con el sector al que se dirigen.
Contenido para el metaverso y mundos virtuales
Ya existen herramientas que crean muñecos virtuales en 3D, esos personajes del metaverso que aparecen en videojuegos. Esa personalización se puede dar para crear un avatar personal con mi voz y un aspecto muy parecido al humano. Y están saliendo aplicaciones que para mí ya van mucho más allá del metaverso, como psicólogos virtuales, mascotas o sistemas de acompañamiento humanizado para mayores que están solos y que pueden ser asistidos por una voz que cada vez se parece más a un humano y con la que pueden interactuar.
Productos y servicios híper personalizados
Esta personalización de contenidos puede tener un uso también en el turismo. “Puedes pedirle a ChatGPT que te diseñe un viaje a Berlín para tres días en base a tus gustos y tu presupuesto. Le puedes pedir que te seleccione un tour adaptado a tus gustos, y con un prompt y dos clics que te haga la reserva. Automatizar todo el proceso. Digitalizar lo que faltaba de digitalizar y mejorar las experiencias.
Además, puedes estar viajando ya antes de viajar con todos los resúmenes y vídeo resumen que te puede hacer. Es una experiencia más enriquecida.
En saludo, también se está utilizando para el diseño de medicamentos, para hacer medicamentos específicos para pacientes específicos. Ya no solo para grandes bloques de enfermedades, sino crear productos mucho más personalizados. Además, con la IA generativa lo que se hace es desarrollar en semanas y meses lo que antes eran procesos de años y con muchísimos costes.
Chats y call centers avanzados para pymes
La IA va a hacer más eficiencia y más barata la atención al cliente.“Si una persona tiene un problema a las tres de la mañana, la IA te puede responder a tus dudas. O evitar que se produzcan saturaciones de líneas por falta de personal para atender un gran volumen de llamadas. La IA puede hacer ese trabajo de atención al cliente sin que éste se de cuenta de que no está hablando con un humano. Ahora hay cien personas en una sala respondiendo cientos de llamadas al día pero puede haber una máquina respondiendo miles de preguntas simultáneas.
Hablamos además de una tecnología que ya está al alcance de cualquier negocio, con soluciones españolas y con modelos freemium (gratuitos para empresas con poco volumen de consultas) que utilizan la información propia de la empresa para atender a los clientes. Uno de ellos es Botslovers, un ChatGPT para atención al cliente “basado en texto escrito y que puede atender a tus clientes en cualquier idioma.
Un asistente virtual que puede conversar con tus clientes como si se tratase de una persona especializada en tu negocio. Un chat similar a los que utilizamos hasta ahora, pero que puede darte cualquier respuesta, porque no se basa en respuestas aprendidas, y hacerlo de una forma fluida como lo haría una persona. Hablamos de IA conversacional que hoy puede tener cualquier negocio, sea un autónomo y tenga una web o un pequeño comercio que venda por Internet.
Herramientas que acceden a la información pública que tiene la empresa al conectarlas con la URL y que se pueden entrenar con la información adicional que la empresa considere relevante para la atención de sus clientes.
También se puede personalizar configurando si quieres que ofrezca respuestas cortas, por ejemplo, que salude a los clientes con la marca de la empresa, que utilice emojis o lo que tú quieras transmitir como empresa.
Del mismo modo funciona Chat Ergo Bot, aunque en este caso permite la conversación con los clientes tanto por texto como por voz. Somos una plataforma de Chatbots inteligentes, son conversacionales y se pueden utilizar de forma muy sencilla, intuitiva, fácil y asequible. Un producto enfocado a las pymes
Hemos incorporado tecnología ChatGPT para el entrenamiento automático de los chatbots. Además, las empresas pueden mejorar la capacidad de respuesta incorporando información sobre la misma que no esté en la web: como procesos offline y otra información importante para la atención al cliente. Conseguimos así páginas web accesibles e inclusivas para todo tipo de usuarios, incluidas personas con discapacidades visuales o digitales
Experiencia de cliente
En experiencia de cliente la IA está permitiendo ya la creación de nuevos canales de comunicación, nuevos puntos de interacción y que el servicio se centre mucho más en comprender al cliente y mejorar la experiencia con él. A través del procesamiento del lenguaje ya podemos identificar el motivo de las llamadas, identificar sentimientos, esto genera información muy valiosa en el campo de la experiencia de cliente para mejorar resultados de una llamada o para llamar de vuelta a un cliente y hacerle una oferta, detectar asuntos que se repiten, detectar por qué los clientes se van con la competencia y tomar acciones en el campo de la retención o detectar productos mucho más solicitados por los clientes, o cuellos de botella en el servicio de atención al cliente que no se resuelven bien las incidencias.
En el ámbito de la analítica puede proporcionar métricas, información súper valiosa a través de estas tecnologías para revelar motivos de llamadas, análisis de sentimientos, recoger información súper útil para entender el nivel de satisfacción del cliente, monitorizar en tiempo real aspectos de mejora, analizar tendencias de servicio.
Optimizar los equipos de ventas
Esta IA no va a sustituir al humano, pero sí que tiene una capacidad enorme de procesar muchísima más información que un humano. Si yo sigo unas conversaciones de call center, me puedo escuchar diez llamadas a la hora, si lo hace una máquina se puede escuchar mil llamadas en un minuto.
“Nosotros metimos IA en nuestro proceso de ventas y hemos multiplicado los resultados un 50%. Clidrive es una plataforma tecnológica para conceder créditos utilizando el automóvil como colateral. Dentro de lo que ha sido el proceso, tenemos un call center que hacía las llamadas a los clientes para explicar cómo funciona el préstamo, qué tipo de condiciones hay, etc. Empezamos a utilizar la IA como una herramienta propia para nosotros con la idea de poder transcribir todas las conversaciones al mismo tiempo, hacer búsquedas y detectar qué adhesión tenían los agentes al guion, si seguían los temas de compliance, si informaban correctamente al cliente del contrato y hacer un análisis automático de cómo funcionaba todo esto. Al hacerlo con tecnología y crear esto que hemos llamado Clicall, hemos sido capaces de hacer un filtro de todas las llamadas al final del día y saber exactamente qué está pasando en cada conversación. Esto nos ha hecho detectar ineficiencias, saber qué agentes no estaban funcionando al mismo nivel que el resto, y poder entender donde teníamos los problemas a nivel comercial. Hemos conseguido optimizar rápidamente esto, traquear ese seguimiento y que las ventas se dupliquen.
Inteligencia de clientes
Hemos creado nuestro propio GPT para acelerar procesos de matching entre compañías. Ayudamos a las empresas tecnológicas a crecer y a conectar con colaboradores e inversores aplicando IA y big data.
Cuando una entidad financiera o una corporación grande lanza una solicitud o una necesidad al ecosistema global, nuestros algoritmos ayudan a identificar qué compañías pueden encajar mejor con esas necesidades e invitarles a formar parte. Esto puede parecer sencillo pero no lo es. Hablamos de más de mil tipos de compañías y cada compañía tiene más de 50 tipos de información, con lo cual eso es un volumen de datos muy importante y si no es con algoritmos es difícil crear estos matchs.
La potencia de GPT es que le puedes dar un volumen de información muy importante y GPT te va a razonar esa información y te la va a tratar de forma muy rápida y muy eficiente.
Experiencia de cliente en comercio ‘online‘
La IA te puede ofrecer recomendaciones mucho más personalizadas, con lo cual hay un impacto en las ventas y en la mejora de la satisfacción, al ofrecer productos relevantes. Antes tenías información de cliente solo de lo que había hecho en tu página web pero ahora en tiempo real puedes tener información de todo su viaje y ofrecerle en tiempo real ofertas personalizadas online.
A lo mejor para acabar de cerrar un seguro tienes que llamar al cliente tras atenderle online y puedes disponer automáticamente de la transcripción de lo que te está diciendo en tiempo real. De todo lo que estás hablando por teléfono, todo el viaje por todo el ecommerce, detectando oportunidades de negocio mucho más precisas.
Catálogos personalizados
Si la IA generativa puede crear contenido para redes sociales, webs, blogs, también puede ayudar a las empresas a editar manuales de todo tipo o fichas de producto para comercios online.
En pymes con formato comercio, esta IA puede ayudar en cosas tan tediosas como son las descripciones de producto, incluso crear las fotografías de producto o mejorar imágenes de producto con poca calidad.
Realizar pedidos
En la pata de la atención al cliente, en comercio online, podemos automatizar los pedidos con voz. Decirle a Siri, Google Home o Alexa, pide una pizza en el Dominos, y que la IA realice el pedido en la web, escriba tus datos y realice el pago.
Diseño de productos
Se está utilizando mucho para diseño de producto, diseños de piezas que tengan una cierta aerodinámica o una cierta resistencia de materiales, por ejemplo. O diseño de circuitos, cómo colocar todos los componentes en el menor tamaño posible. La IA te permite hacer un montón de simulaciones, probar los diseños de forma automatizada, con millones de variantes, hasta encontrar las mejores opciones
En arquitectura sirve para encontrar cuáles son las estructuras más sostenibles energéticamente, las que menos pérdidas energéticas generan y que más resistencia tienen, por ejemplo.
Desarrollo de tecnología
Paradógicamente, los propios creadores de la IA también serán sustituidos por ella. La IA generativa puede crear código sin tener que dar órdenes con códigos o lenguajes avanzados.
Las herramientas generativas son capaces de completar código con lo cual los programadores van a ir a una velocidad exponencial. Esto quiere decir que si antes se necesitaban 200 programadores para hacer una aplicación ahora voy a necesitar menos y más especializados. Aquí vamos a ver un cambio de paradigma en el desarrollo de tecnología.
Además, la IA generativa va a hacer mucho más sencillo el proceso de programar. Copilot puede generar pequeñas funciones en base a una descripción de requisitos. También puede corregir código que contenga errores, incluso es capaz de comprender y de explicarme un fragmento de código existente. Puedo poner un trozo de código y decirle oye no entiendo qué está haciendo aquí, explícamelo. Y el sistema te explica concretamente qué hace en cada punto.
Entrenar IA con IA
Ya se han creado herramientas de IA que pueden entrenar a otras IA. Todo lo que tiene que ver con la parte de generación de data sintética, o sea, el poder tomar toda la información, analizarla y entrenar modelos con datos veraces. Por ejemplo, para encontrar patrones de siniestralidad o de fraude en banca y seguros.
También en medicina. En lo que es la detección del cáncer de piel no hay muchas imágenes de pieles que no sean de países caucásicos y nosotros lo que hacemos es crear imágenes sintéticas creadas por IA generativa con fondos de piel de color diferentes, para entrenar el algoritmo que tenemos en una aplicación para detectar cáncer de piel. El usuario envía una foto con su móvil y el médico puede consultar con nuestro modelo de algoritmo si esa imagen puede ser compatible con un cáncer de piel.
La IA generativa nos puede ayudar en todo lo que es la generación de datos sintéticos. Porque por más que uno crea lo opuesto, en medicina no tenemos Big Data y la información de la que disponemos es completamente variada y no uniforme.
O sea, que varios pacientes con la misma enfermedad, tratados en el mismo lugar y por el mismo médico van a tener información diferente porque el médico va adaptando lo que va solicitando y lo que le va pidiendo a cada paciente de acuerdo a lo que él considera. Hasta un laboratorio de sangre no tiene las mismas métricas medidas en ese laboratorio de sangre.
Entonces, por un lado te encuentras con el problema de que los datos no son suficientes y puedes utilizar herramientas generativas para crear datos sintéticos para después entrenar otro tipo de herramientas.
Ciberseguridad
En ciberseguridad es importante cómo nos puede ayudar la IA a la hora de hacer la detección temprana de amenazas avanzadas, identificar patrones, comportamientos maliciosos… y todo eso hacerlo en tiempo real. Esto antes ya se hacía pero la IA ha permitido automatizar todo esto.
No solo esa detección temprana de las amenazas y de identificar patrones o comportamientos, sino cómo respondemos. Porque el incidente va a suceder, pero tenemos que ver cómo automatizamos esas respuestas ante el incidente para poder mitigarlo de una manera. En la ciberseguridad la velocidad de respuesta es clave.
Hay un aspecto importantísimo en el ámbito de analizar grandes volúmenes de datos e identificar tendencias y correlaciones para las amenazas. Esa es la parte positiva de la IA cuando la utilizan los buenos, pero cuando la utilizan los malos ahí empezamos a tener la contraparte. Es decir, la IA generativa como herramienta para generar operaciones para hackers es brutal. Con ChatGPT, al igual que escribes una pieza de código para hacer un informe, se va a poder escribir malware.
Aprovechando la capacidad que tiene ChatGPT para generar rápidamente textos pues te pueden hacer un malware y al mismo tiempo detectar los eslabones más débiles de la cadena de seguridad de una compañía, que es el humano, nosotros, y aprovechar para enviar un correo malicioso para poner en jaque a una organización.
Es algo fuerte porque todo tiene su ventaja pero puesto como siempre en las alarmas. Te pueden ayudar a defenderte pero igual. La IA está impactando en la ingente cantidad de información y de desinformación que se puede generar en tiempo record y esto es carne de cultivo para ciberataques. Es importante que se trabaje en la regulación para afrontar estos retos y evitar estos abusos.
Protección de la propiedad intelectual
La IA está generando un encendido debate en la industria de contenidos sobre cómo proteger la propiedad intelectual.
Para generar “un cuadro al estilo de Picasso con IA, estas herramientas se tienen que haber nutrido con toda la obra de Picasso. Y aquí surge la duda, ¿de quién es esa obra? ¿quién tiene los derechos de autor, el creador del software, el usuario, el propio programa de la IA? Y otra cuestión es ver si estas soluciones de IA infringen los derechos de autor de las obras que se han utilizado para enseñarle a crear como Picasso.
Al margen de esta importante polémica, la propia IA puede ayudar en el proceso de protección de propiedad intelectual.
En Red Points ya utilizamos el machine learning, el reconocimiento de imágenes y la IA generativa. Todo lo que tiene que ver con reconocimiento de logos, validación de marcas, creación de reglas, etc. para ofrecer nuestros productos y nuestras soluciones a nuestros clientes y ahora lo que esta nueva IA generativa la podemos incorporar en lo que son procesos de captura de datos nuevos y procesos de validación que tenemos en la utilización de nuestro producto.
Sí que la podemos utilizar ahí. Nosotros la IA la utilizamos habitualmente para detectar cuáles son las incidencias que más impacto están causando en nuestros clientes. En las marcas a las que nosotros protegemos. Y para eso utilizamos la IA desarrollando modelos de análisis y de medición del riesgo. Y creando patrones de comportamiento de aquellos que son los que infringen y de los vendedores no autorizados.
Con la nueva IA generativa podemos mejorar estos procesos e incorporar nuevas soluciones y nuevos desarrollos.
También puede ayudar a recopilar datos adicionales a los que tenemos ahora en la plataforma y que sean necesarios para la validación de una infracción porque no esté muy claro. Y esto lo podemos hacer ahora utilizando la IA generativa.
Seguridad en espacios abiertos
La IA de identificación de imágenes puede servir también para muchos fines relacionados con la seguridad en espacios públicos y la seguridad alimentaria. En esta línea trabaja IFR que han desarrollado tecnología de IA por capas.
Comienza con una IA de identificación de imágenes que puede reconocer en tiempo real todos los elementos de una imagen: los objetos y las personas que en ella se encuentran. Una segunda capa de IA generativa es capaz de correlacionar todos estos objetos y describir las acciones o los escenarios que se están dando en esta imagen. Y una tercera capa transforma el texto a voz y narra el escenario que se está viviendo en este momento, con todos esos elementos.
¿Qué aplicaciones tiene esto? Por ejemplo, ayuda a detectar entornos de riesgos, o si alguien está haciendo un uso inadecuado de herramientas. También puede identificar personas que acceden a zonas no permitidas o realizar análisis de sentimientos en las escenas, si hay un escenario en el que se percibe malestar o enfado o que pueda llegar a suponer un riesgo para alguien.
Al aplicar IA generativa conseguimos que las imágenes que analiza la IA se puedan interpretar correlacionando los distintos elementos con todos los objetos, personas, sentimientos, incluso identificando las distintas acciones que se estén produciendo. Por ejemplo, en una imagen que aparece un señor con un cuchillo y un niño además de un jamón la IA generativa puede interpretar que hay un señor cortando jamón y que eso no es un peligro para el niño.
Contenidos inclusivos para invidentes
Otra posible aplicación sería explicar a invidentes la situación que tienen delante. El sistema puede ir explicando en tiempo real quiénes tiene delante, si hay alguien que conoce, si se está produciendo algún tipo de acción determinada que él tenga que conocer, etc.
Calidad de los alimentos
También se puede aplicar en el mundo de la alimentación, la gestión de la calidad de los alimentos es uno delos casos de uso más extendidos. La identificación por imagen puede detectar mejor que el ojo humano defectos o afecciones bacterianas, por ejemplo, si se combina con cámaras de infrarrojos para detectar zonas de calor, por ejemplo.