IA, predicciones para el 2024 y que significa para tu empresa.

Grupo de trabajo eficiente gracias al uso de  IA en su empresa.

Estamos iniciando el año y  las expectativas son extremadamente altas para los modelos de lenguajes grandes (LLM por sus siglas en inglés) y la IA generativa, pero ¿cómo se comparan estas innovaciones en 2024?

Los tomadores de decisiones que buscan desbloquear el verdadero valor de la IA deben educarse sobre cómo aumentar las inversiones actuales y aprovechar la IA cuando sea apropiado para impulsar las ventas, incorporar agentes y ofrecer una CX superior en ambientes hipercompetitivos. 

Foco en LLM

Ahora que el frenesí inicial de interés en la IA generativa ha progresado hacia una exploración más estratégica de los casos de uso de la IA para la mayoría de las empresas, el hecho de que los LLM son tan buenos como la información que reciben ocupará un lugar central en 2024.

La integración de IA generativa con diferentes sistemas para proporcionar a los LLM el contexto necesario resultará vital para las empresas que buscan obtener beneficios personalizados.

De manera similar, las soluciones de IA generativa que alinean el LLM más apropiado con tareas comerciales específicas ofrecerán los mayores beneficios el próximo año. A medida que los LLM públicos converjan en un conjunto general similar de capacidades, la oportunidad de combinar diferentes LLM para resolver problemas específicos será cada vez más destacada.

En 2024, los proveedores de IA generativa considerarán cómo combinar LLM para resolver problemas específicos, integrarse con todos los sistemas relevantes para ganar contexto, conectarse a bases de conocimiento y más. A su vez, las empresas que inviertan en IA generativa obtendrán resultados más específicos.

Aumentar el ROI

A medida que los LLM se vuelvan más personalizados, será más fácil impulsar y medir el ROI en función de las métricas que más interesan a las organizaciones individuales. Por ejemplo, algunas organizaciones pueden priorizar tasas de conversión más altas para aumentar los ingresos, mientras que otras apuntarán a mejores tasas de cumplimiento para reducir errores costosos.

En cualquier caso, un retorno de la inversión positivo será fácilmente alcanzable con la solución de IA generativa adecuada en 2024. Si bien inicialmente hubo preocupaciones sobre las alucinaciones y los costos, las organizaciones en general se sienten cada vez más cómodas con la IA y los proveedores están aprendiendo cómo implementar soluciones de manera segura y responsable.

IA generativa responsable

Así como los LLM necesitan el contexto específico de la organización adecuado para proporcionar un valor óptimo, cada organización necesita desarrollar sus propios estándares para una IA responsable que minimice el sesgo, respalde la transparencia y permita el control de calidad del modelo. En 2024, es probable que veamos más empresas desarrollando e implementando estos estándares.

Aún así, existen ciertas mejores prácticas que seguirán siendo consistentes en la mayoría de las organizaciones. El principal de ellos es adoptar un enfoque humano en el circuito de la IA. Esto ayuda a frenar posibles sesgos y permite que la IA aprenda continuamente de los humanos para los que está diseñada.

Aumentar o automatizar: la línea se volverá más borrosa

Aumentar las capacidades de los empleados y automatizar las tareas rutinarias no son dos objetivos completamente separados: a menudo están estrechamente vinculados.

Xira descubre flujos de trabajo simples que pueden automatizarse para liberar tiempo a los agentes para que puedan concentrarse en tareas más complejas y de mayor valor. Esto no solo mejora la adopción por parte de los empleados, sino que también fomenta la confianza de los agentes en la IA. Esta visibilidad mejorada seguirá siendo el primer paso en la gestión del cambio impulsado por la IA en cualquier organización durante este año.

Si bien persisten dudas sobre cómo será la IA generativa dentro de un año, los expertos coinciden en que el verdadero valor de esta tecnología reside en la habilitación humana, no en el reemplazo.