Consultoría Tecnológica en Tiempos de Inteligencia Artificial: Ejemplos y oportunidades

Recientemente, un cliente al que le preparamos una solución de chatbot de Inteligencia Artificial para uso interno de la compañía nos dio su retroalimentación acerca del uso que le están dando los empleados al bot. Me llamó la atención que el cliente comentó que muchos de los usuarios no interactúan con el chatbot a manera de diálogo, es decir con un formato de pregunta y respuesta, como haríamos en cualquier charla con otro ser humano. En lugar de ello, se dirigían al bot como si fuera Google. No preguntaban “¿a cuántos días de vacaciones tengo derecho al año?” o “¿cuáles son las medidas de seguridad más importantes?”, sino simplemente “días vacaciones año” o “medidas seguridad”. Aunque las IA del presente son perfectamente capaces de contestar si se pregunta al ‘estilo Google’, lo interesante es que no todos los usuarios se han percatado de que pueden ir más allá y tener una conversación prácticamente indistinguible de la que se tendría con una persona. Como explicó uno de nuestros expertos en IA: Es como tener una conversación con un becario inteligente que tiene acceso a toda la documentación relevante, pero que obtiene la información al instante. Esta pequeña experiencia me llevó a preguntarme, una vez más y a mayor profundidad, cuál es nuestro papel como consultores que ofrecen soluciones de IA.

La labor de una consultora de tecnología es entender las necesidades de sus clientes para ofrecerles soluciones a la medida. Este es un proceso que ocurre de manera orgánica a través del diálogo; quizá la organización cliente es vasta, cuenta con muchas áreas y sólo algunas de ellas tienen una oportunidad de mejora o una dolencia que hace falta atender. Afortunadamente, la consultora de la que formo parte se mueve en una red de aliados y contactos que le permite establecer esa conversación, de modo que las soluciones que ofrece son personalizadas. Desde el inicio, los equipos de ventas, marketing y la dirección general adoptamos el enfoque de comprender las necesidades del cliente para construir las soluciones con base a ello. Desde nuestro punto de vista, mientras más personalizada sea la solución, mejor. No contamos con productos terminados, pero sí con la experiencia y la versatilidad para construir soluciones en la nube.

Aunque la inteligencia artificial ya existía, fue apenas hace algunos meses que evolucionó al grado de posibilitar soluciones potentes y genuinamente útiles para el ámbito profesional. Fuimos testigos sorprendidos de cómo los modelos LLM como Chat GPT contestaban y seguían una conversación como si se tratara de un interlocutor humano. Del mismo modo, modelos de IA como Midjourney o DALL-E comenzaron a competir con diseñadores y artistas en la generación de imágenes

Este ‘antes y después’ que de manera directa o indirecta toca todo en la industria de la tecnología lleva a la cuestión: ¿Cuáles son las implicaciones para el tipo de soluciones que puede ofrecer una consultora, y qué retos y oportunidades tiene por delante? Para contestarla, me gustaría compartirles algunos ejemplos de la experiencia reciente de Mobiik (la consultora para la cual laboro) en su propuesta de soluciones en la
nube que involucran IA, particularmente los LLMs.

Casos de implementación

Un retailer de alimentos en línea tenía la necesidad de incrementar su cross-selling. Más allá de ofrecer un carrusel de alternativas del tipo de ‘los clientes que compraron X también compraron Y’, se implementó un modelo de LLM que sugería recetas a partir de los productos seleccionados, con la opción de elegir el tipo de dieta a la que debía ajustarse (vegetariana, por ejemplo). Naturalmente, el consumidor se ve invitado a completar la receta añadiendo nuevos productos.

Una organización que, entre otras tareas, se encarga de auditorías financieras, tardaba unos tres meses o más por auditoría debido a que debía hacer una revisión manual de los documentos de la entidad auditada. Gracias a un LLM, que funciona como un chatbot interno al que se le alimenta
con la documentación, la labor se ha acelerado notablemente. Ahora los auditores pueden directamente hacer preguntas y ‘chatear’ con los documentos mismos.

A un grupo industrial de materias primas le era difícil actualizar sus múltiples roles dentro de su sistema interno. Se le ofreció hacer uso de la IA para revisar de manera preliminar los roles, de modo que se seleccionaran sólo aquellos que realmente requerían de una actualización.

Una empresa de consumibles depende de un call center para distribuir sus productos a tiendas a través de la república. El cumplimiento del guion por parte de sus agentes telefónicos es calificado por un equipo dedicado, pero no muy grande. Debido al volumen de llamadas al día, este equipo
no podía calificar más que a una pequeña fracción de llamadas. A manera de proyecto piloto, se automatizó la transcripción de llamadas a texto y su calificación según el guion por medio de instrucciones específicas para un LLM.

Una empresa del área de telecomunicaciones y una institución de gobierno, ambas con chatbots abiertos al público, que manejan sólo respuestas preprogramadas, van a recibir propuestas de transformar sus bots en herramientas verdaderamente inteligentes por medio de la IA generativa.

Un abanico de posibilidades

Está claro que los modelos de LLMs se pueden usar para muchas más tareas que la simple conversación. Con las instrucciones o el entrenamiento correcto pueden cumplir objetivos específicos para las necesidades del negocio.

El campo de las soluciones IA basadas en la Nube es relativamente nuevo, y sin embargo ya estamos contemplando algunas que no se restringen al lenguaje. Por ejemplo, los LLMs y chatbots se pueden complementar con avatares avanzados que ‘hablan’ sus respuestas al usuario. Más interesante aún es que hemos propuesto el análisis de videos con modelos de IA que pueden detectar elementos dentro de las imágenes. Piensa en esta aplicación: podrían identificarse automáticamente productos comerciales en algún programa de televisión para medir la promoción que se les está dando.

Estoy segura de que estos ejemplos son suficientes para dar una idea de qué tanto expande la IA el abanico de posibilidades para todas las industrias y áreas de negocio. No es difícil imaginar que incluso actividades cientificas o académicas se puedan beneficiar de aplicaciones similares.
Pero si todavía tienes hambre de ideas, te sugiero que leas el artículo "Cómo utilizar la IA para mejorar la experiencia del cliente", de Álvaro Gonzalo.

Lo que esto significa para los consultores de TI no sólo es una inmensa oportunidad de expansión de negocio, sino también el reto de la creatividad (en efecto, la genuina creatividad, ya que es la primera vez que tenemos a la mano estas herramientas) y la visión de plantear las soluciones que permiten las nuevas tecnologías de IA. Cuando primero irrumpió Chat GPT en escena, no era obvio que, aunque fuera un chatbot muy sofisticado, se pudiera convertir en algo más que un chatbot. En efecto, la más reciente versión de GPT puede interpretar y leer imágenes en el contexto de una conversación. Si se le añaden plugins, tiene el potencial de igualar o superar a Google como motor de búsqueda, e incluso como gestor o ayudante virtual para hacer cualquier clase de transacción o trámite en línea. Así como la IA se está abriendo camino en sus aplicaciones para el público en general, los consultores debemos hacer lo mismo. Y en realidad ya comenzamos a hacerlo para nuestros clientes.

----

Marian Suarez

Me encanta compar,r ideas sobre temas que me apasionan, como la experiencia digital, la mercadotecnia, el diseño y cómo van cambiando con la evolución de las soluciones digitales. Te invito a que conectemos si te gustan estos temas y/o disfrutas de estas lecturas. ¡Que tengas un excelente día!