IA Generativa y DAP: ¿alternativa o "pareja perfecta"?

La perspectiva suena tentadora: instala ChatGPT, Copilot u otra solución de IA generativa, alimenta el software con la experiencia de la empresa y luego llévalo a cada puesto de trabajo digital, y tendrás una solución que, según McKinsey, debería permitir a la economía mundial aumentar la productividad entre 2,5 y 4,4 billones de USD al año.

Sin duda, el potencial está ahí. La IA Generativa (GenAI) puede producir en pocos segundos cualquier tipo de contenido que a un humano le llevaría horas o días. Al mismo tiempo, sin embargo, esta tecnología fácil de usar también plantea enormes retos a las empresas.

Seguridad jurídica

El uso de la IA generativa plantea toda una serie de cuestiones sobre protección de datos, derechos de autor y derechos personales que deben responderse con seguridad jurídica, porque en caso de emergencia, toda la empresa es responsable.

Cambios en los procesos

Además, hay que rediseñar los procesos empresariales. La IA sólo puede desarrollar todo su potencial si se integra en los lugares adecuados dentro de los procesos.

Cualificación

Los empleados deben recibir formación sobre el uso de GenAI. Sólo así la empresa podrá garantizar que la IA se utiliza de acuerdo con los objetivos, valores y normas de la empresa.

Cuando se utiliza bien, la IA generativa puede aportar beneficios considerables en un corto espacio de tiempo, especialmente en la gestión del conocimiento, y dado que muchas empresas mantienen su fondo de conocimientos manualmente, la IA generativa ofrece un enorme potencial de mejora en este aspecto al

• ayuda a los empleados a corregir y actualizar documentos obsoletos, enriqueciéndolos con información adicional y mejorando así significativamente su calidad
• apoya a los autores en la producción de artículos, ya sea a partir de la documentación existente, de materiales de formación o de los historiales de chat de las solicitudes del servicio de asistencia técnica
• personalizó el contenido en función de los roles, idiomas y regiones, y optimizó la experiencia del usuario
• reúne conocimientos aislados, los recombina y aporta nuevas ideas

Los impresionantes resultados de la IA generativa se basan en algoritmos de aprendizaje automático y en el uso de grandes modelos lingüísticos (LLM), que permiten, entre otras cosas, un uso sencillo con el lenguaje natural. Además, existen enormes cantidades de datos con los que se ha entrenado a la IA y que proporcionan la materia prima para la creación de textos, imágenes, código de programación o vídeos.

ChatGPT 3, por ejemplo, se entrenó con 175.000 millones de registros de datos o tokens de Internet. Esto corresponde a unos 131.000 millones de palabras en inglés. La versión 4 de ChatGPT ya tiene 74 veces más. Sin embargo, incluso con esto, la nueva versión de ChatGPT sigue proporcionando información inexacta o incorrecta cuando se utiliza para buscar información o crear textos.

Sin embargo, las empresas suelen tener muchos menos datos de entrenamiento de calidad variable. Esto da lugar rápidamente a problemas, sobre todo si la IA generativa es utilizada por los empleados como punto de contacto para preguntas sobre nuevas aplicaciones, procesos o directrices:

• Fuente de verdad múltiple
  La IA generativa no comprende el texto, sino que produce contenidos basados en probabilidades estadísticas. En función de la consulta o la indicación de búsqueda, se producen distintas variantes de respuesta que difieren entre sí. La empresa no puede garantizar que la respuesta de una IA sea siempre correcta.
• Debilitamiento del cumplimiento
  Dependiendo de la complejidad de la pregunta y de la cantidad y puntualidad de los datos de entrenamiento, la precisión y calidad de las respuestas puede variar enormemente. Sin embargo, incluso las respuestas incorrectas suelen parecer tan plausibles que no se cuestionan y pueden dar lugar a infracciones del cumplimiento.
• Aparición del efecto "sesgo"
  Los modelos generativos de IA pueden reforzar los sesgos contenidos inconscientemente en los datos de entrenamiento. En combinación con instrucciones inexactas, esto provoca la distorsión de los datos. Como es imposible predecir cuándo y por qué se producirá este efecto de sesgo, las empresas se arriesgan a una erosión gradual de la calidad de sus datos y procesos, exactamente lo contrario de lo que esperan.

Independientemente de que estos problemas se den individualmente o combinados en operaciones reales: Definitivamente, la aceptación de la IA generativa está sufriendo un duro golpe, lo que significa que su potencial ya no se utiliza o apenas se utiliza. Sería una evolución fatal.

Entonces, ¿qué puede hacer una empresa para utilizar la IA generativa de forma segura y productiva?

Ante todo, debe garantizar que las nuevas aplicaciones se utilicen de forma controlada y gestionable. Aquí es donde una Plataforma de Adopción Digital (PAD) hace una valiosa contribución.

Una plataforma de adopción digital proporciona apoyo específico en el contexto laboral. Esto ayuda a los empleados a comprender más rápidamente las nuevas funciones y flujos de trabajo y a utilizar la IA generativa de forma eficaz y conforme a los requisitos de cumplimiento. Gracias a los rápidos éxitos de aprendizaje, una DAP aumenta la aceptación necesaria de las nuevas tecnologías de IA.

El punto crucial aquí es que, cuando se aplica correctamente, la interacción entre la IA y la DAP crea una única fuente de verdad para toda la empresa. A los empleados no se les presentan hechos alternativos en diferentes versiones, sino que reciben una ayuda clara y fiable que se ajusta al 100% a los objetivos de la empresa.

Sin embargo, muchas plataformas de adopción digital sí ofrecen orientación tecnológica, es decir, asistencia específica para la aplicación, por ejemplo, con la creación de avisos. Sin embargo, esto sólo cubre una pequeña parte de los retos que conlleva el uso de la GenAI.

En la práctica, surgen rápidamente cuestiones completamente distintas, como:

• ¿Puedo utilizar secretos comerciales o datos personales en los avisos?
• ¿Cómo puedo juzgar la calidad del contenido generado por la IA?
• ¿Qué hay que hacer si existen dudas justificadas sobre los resultados de la IA?
• ¿Quién es responsable de las infracciones debidas a información incorrecta de la IA?

La orientación tecnológica no ayuda en ninguna de estas cuestiones. Por eso, tts performance suite, la plataforma de adopción digital de tts, también ofrece orientación empresarial. Esto incluye el acceso directo al conocimiento de los procesos, la normativa y la experiencia específica de la empresa. Como resultado, los empleados desarrollan una comprensión más amplia de las nuevas formas de trabajar que van de la mano de la introducción de la IA generativa.

Las empresas que quieran utilizar la IA de forma generalizada necesitan una plataforma de adopción digital. Sólo la combinación de orientación tecnológica y orientación empresarial proporcionará a los empleados un apoyo fiable cuando trabajen con IA.

En concreto, se superan así los tres grandes retos de la seguridad jurídica, la fiabilidad del proceso y la cualificación: Con el DAP, los empleados siempre reciben respuestas conformes a la ley. Reciben ayuda inmediata en cada proceso. Y aprenden rápidamente a utilizar las aplicaciones de IA de forma segura.

La IA y la DAP son también una "pareja perfecta" en otros aspectos: los proveedores de DAP están integrando ahora también funciones de IA en sus plataformas de adopción digital. Por ejemplo, las nuevas tecnologías aumentan la eficacia en la creación de materiales de formación, la elaboración de listas de pasos o la producción de vídeos de aprendizaje, siempre que el control de calidad lo realicen expertos en la materia antes de su publicación.

El conocimiento específico de la empresa llega ahora a los empleados más rápido que nunca. En un momento en que la vida media del conocimiento es cada vez más corta, esto es esencial.