Ha habido mucho revuelo en los últimos meses acerca de ChatGPT; es una de esas historias tecnológicas que ha captado la atención de la cultura popular. Sin embargo, en un momento en el que el problemático clima macroeconómico está ejerciendo presión sobre las organizaciones en casi todas las industrias, no está del todo claro si la atención prestada a ChatGPT, y otras herramientas asistidas por IA como GitHub Copilot, es una distracción divertida o una fuente de esperanza de que realmente pueda ayudarnos a alcanzar objetivos más grandes y lograr cosas increíbles incluso en momentos de presión grave.
La verdad probablemente se encuentre en algún punto intermedio. Con eso en mente, es importante que los líderes empresariales equilibren la ambición con el realismo cuando se trata de ChatGPT. Sí, puede ser divertido e inmensamente productivo cuando se trata de nuevas ideas, pero aun así tiene muchas limitaciones y ciertamente no transformará su organización por sí solo. La mejor manera de entender esto es observar algunas aplicaciones clave de ChatGPT, que ya han sido ampliamente documentadas, y explorar dónde puede ayudar, dónde no y dónde incluso puede obstaculizarlo.
Búsqueda e investigación
Una de las aplicaciones más interesantes de ChatGPT es su capacidad para ayudar en la recuperación de información. Se ha descrito, por ejemplo, como el "Google Killer", y algunos sugieren que podría redefinir cómo entendemos la búsqueda: eliminando básicamente al intermediario de las páginas de resultados para proporcionar una respuesta de inmediato. Si bien el verdadero alcance de la amenaza de ChatGPT a la búsqueda está muy abierto a debate, en ciertos contextos, la velocidad con la que ChatGPT puede generar respuestas significa que proporciona a los usuarios un método más conversacional para descubrir información.
Por ejemplo, en un contexto de investigación, se podría usar para describir rápidamente ciertos temas y ofrecer nuevas vías de exploración. Esto es útil para personas en diversos campos. Para los tomadores de decisiones estratégicas, podría brindar una forma de explorar ideas y conceptos como una especie de tablero de ideas. Desde una perspectiva de comunicación o producto, por otro lado, podría generar nuevas ideas sobre cómo describir o hablar de algo.
Contenido y comunicación
Esto nos lleva al tema de la generación de contenido y la comunicación. Se ha hecho mucho hincapié en la capacidad de ChatGPT para crear contenido; de hecho, incluso le pedimos que escribiera una entrada de blog sobre sí mismo, echa un vistazo a continuación. A primera vista, los resultados parecen impresionantes, demostrando que ChatGPT puede desempeñar hábilmente un papel de apoyo cuando se trata de la composición.
Input:
Escribe una entrada de blog de 400 palabras en el estilo de The Economist, sobre el tema "Usos empresariales de ChatGPT". Incluye: una introducción animada; predicciones audaces respaldadas por evidencia; las limitaciones de la tecnología; y una conclusión.
Output:
ChatGPT, un modelo de lenguaje grande desarrollado por OpenAI, tiene el potencial de revolucionar la forma en que las empresas interactúan con los clientes y automatizan tareas mundanas. Con su capacidad para comprender y generar texto similar al humano, ChatGPT se puede utilizar para mejorar el servicio al cliente, crear chatbots e incluso generar contenido.
Una de las aplicaciones más obvias de ChatGPT está en el servicio al cliente. Al utilizar el modelo para responder automáticamente a las consultas de los clientes, las empresas pueden ahorrar tiempo y recursos. Esto es particularmente útil para operaciones de servicio al cliente de alto volumen, como las de las industrias de comercio electrónico o telecomunicaciones. Un estudio de Accenture encontró que los chatbots pueden reducir los costos de servicio al cliente hasta en un 29%.
Otro uso potencial de ChatGPT está en la creación de chatbots. Con su capacidad para comprender y responder al lenguaje natural, ChatGPT se puede utilizar para crear chatbots sofisticados que pueden manejar una amplia gama de consultas de los clientes. Esto puede ayudar a las empresas a mejorar su participación con los clientes y reducir la necesidad de agentes de servicio al cliente humanos.
Además de las aplicaciones de servicio al cliente y chatbot, ChatGPT también se puede utilizar para generar contenido. Por ejemplo, se puede utilizar para generar automáticamente descripciones de productos, artículos de noticias o incluso libros completos. Esto puede ahorrar tiempo y recursos a las empresas, al tiempo que les permite adaptarse rápidamente a los cambios en las tendencias del mercado o las preferencias de los consumidores.
Si bien ChatGPT tiene el potencial de revolucionar la forma en que las empresas operan, es importante tener en cuenta que la tecnología no está exenta de limitaciones. Una limitación es que el modelo no siempre puede comprender el contexto o la intención. Por ejemplo, puede generar texto gramaticalmente correcto pero que no tiene sentido en el contexto dado. Además, las salidas del modelo pueden estar sesgadas según los datos con los que se entrenó. Por lo tanto, es importante que las empresas evalúen y supervisen cuidadosamente el rendimiento de los sistemas impulsados por ChatGPT.
En conclusión, ChatGPT tiene el potencial de revolucionar la forma en que las empresas interactúan con los clientes y automatizan tareas mundanas. Con su capacidad para comprender y generar texto similar al humano, ChatGPT se puede utilizar para mejorar el servicio al cliente, crear chatbots e incluso generar contenido. Sin embargo, al igual que con cualquier tecnología, las empresas deben tener en cuenta sus limitaciones y supervisar el rendimiento de los sistemas impulsados por ChatGPT para asegurarse de que están logrando los resultados deseados.
Sin embargo, si observas detenidamente, algunas de sus limitaciones son evidentes. A veces puede ser repetitivo, por ejemplo; la discusión sobre los chatbots y el servicio al cliente, por ejemplo, es básicamente lo mismo. (Sin embargo, es posible mitigar esto utilizando un parámetro ajustable llamado "temperatura": aumentarla básicamente hace que ChatGPT sea más impredecible y "creativo" en su salida). A veces hace afirmaciones aparentemente convincentes pero dudosas: podría ayudar a las empresas a ahorrar tiempo y recursos, pero si ayuda a "adaptarse a los cambios en las tendencias del mercado o las preferencias de los consumidores" es otra cuestión. Después de todo, el modelo es intrínsecamente retrospectivo; está entrenado con datos que ya existen. Sí, se puede entrenar con nuevos datos, pero siempre está tratando de ponerse al día.
¿Significa esto que ChatGPT es inútil aquí? No del todo: nuestro ejemplo demuestra cómo puede ayudar a establecer los elementos básicos de un texto. Elimina el problema al que se enfrenta todo escritor: convertir una página en blanco en un primer borrador.
Sin embargo, donde sea que se use ChatGPT para generar contenido, será necesario supervisarlo y respaldarlo. Si eso vale la pena depende del tipo de contenido y comunicación que estés utilizando; de hecho, dada la capacidad de convicción de sus resultados, poder analizar críticamente las salidas de ChatGPT probablemente se convertirá en una habilidad muy valiosa.
Generación de código
Los mismos factores se aplican al utilizar ChatGPT para generar código. Puede ser útil para proponer soluciones potenciales si se le proporcionan indicaciones cuidadosamente elaboradas, pero la idea de que puede resolver un problema complejo por sí solo ignora las limitaciones fundamentales de la tecnología. No será "más inteligente" que un ser humano si se le dan requisitos vagos o contradictorios para generar su solución. Lo hemos utilizado para producir rápidamente bloques de código compilable, completos con importaciones de bibliotecas y configuraciones de compilador, y el código se ejecuta y (a menudo) hace lo que pedimos.
ChatGPT y herramientas similares como CoPilot podrían considerarse herramientas de eficiencia en el desarrollo de software que pueden acelerar el tiempo de comercialización y reducir los recursos necesarios para completar un conjunto de funcionalidades definidas. Hasta cierto punto, esto no está muy lejos de la eficiencia promovida por plataformas de bajo y no código. Sin embargo, existen algunas distinciones importantes: donde ChatGPT puede proporcionar código en cuestión de segundos, una herramienta de bajo código requiere que un usuario humano tome una serie de decisiones e, importante, comprenda cómo funciona la plataforma de bajo código. Ambos tienen la capacidad de cambiar la forma en que creamos software, pero lo hacen de manera muy diferente.
Una ventaja particular de ChatGPT es que puede explicar código, al menos hasta cierto punto. Sería más preciso decir que puede presentar patrones que ocurren en el texto con el que ha sido entrenado; puede mostrarte cómo funciona algo de una manera que de otra forma podría haberte pasado desapercibido. Esto significa que, aunque debemos abstenernos de atribuirle una comprensión sofisticada, su capacidad para hacer cosas como traducir código entre lenguajes de programación y aprovechar su conocimiento aparentemente enciclopédico de bibliotecas y APIs podría convertirlo en un compañero de programación muy útil en algunos contextos. Como compañero de programación, puede ser increíblemente útil, especialmente porque está dispuesto a responder preguntas todo el día sin juzgar a alguien ni hacerlo sentir inadecuado.
Sin embargo, no lo llamaríamos "un programador en forma de robot" todavía, por convincente que pueda ser tal cosa.
Interacciones con clientes
El área final donde ChatGPT podría tener un impacto es en la evolución continua de las interacciones con los clientes. Los chatbots han estado presentes durante varios años, pero el poder de ChatGPT podría ayudar a introducir una nueva generación de chatbots de mayor calidad. Sin embargo, hay algunas advertencias importantes que debemos recordar. Por ejemplo, es crucial considerar exactamente qué quieres lograr al introducir chatbots en tus interacciones. Claramente, las empresas desean agilizar la forma en que manejan las consultas de los clientes, pero es importante recordar que considerar a ChatGPT como una solución milagrosa conlleva riesgos.
Esto se debe a varias razones. En primer lugar, desvía la atención de los desafíos fundamentales del soporte al cliente. Si hay problemas en tu producto o si la experiencia del usuario es confusa y poco clara, un chatbot capaz no resolverá esos problemas, e incluso podría ocultarlos. En segundo lugar, dado que herramientas como ChatGPT siempre tienen el potencial de ofrecer información inexacta y errónea, podrían convertir un problema inicialmente menor en algo mucho más problemático.
Finalmente, es importante recordar que ChatGPT solo puede proporcionar respuestas basadas en los datos en los que ha sido entrenado. Si no has generado la información necesaria o si se encuentra en una arquitectura de información deficiente, un chatbot no será particularmente efectivo, por muy sofisticado que sea.
La lección aquí es que, para utilizar ChatGPT, o cualquier otro sistema de inteligencia artificial, es necesario sentar las bases adecuadas y establecer los fundamentos correctos.
Tómalo en serio... pero no demasiado
Actualmente hay mucha incertidumbre, pero puedes contar con dos cosas: la emoción en torno a ChatGPT (y a la IA generativa en general) continuará y la herramienta en sí mejorará. De hecho, probablemente mejorará más rápido, dado los millones de usuarios que han interactuado con ella en los últimos meses. La noticia de que OpenAI lanzará una versión premium del producto es un claro indicador de la dirección que está tomando, pero realmente se debe prestar atención a los productos y servicios que se basan en la funcionalidad central de ChatGPT. Aunque actualmente parece más un juguete, con el tiempo probablemente veremos herramientas más específicas para dominios orientadas a las necesidades de tipos de organizaciones y usuarios muy específicos.
Antes de que empecemos a ver esas herramientas, es importante asegurarse de que no dejes que el entusiasmo por ChatGPT redefina tu forma de trabajar. El camino a seguir en los próximos meses es considerarlo como la versión uno de un cambio de capacidad a gran escala. No lo tomes demasiado en serio: experimenta con él y ve dónde puede ayudar y dónde no. Pero tampoco lo subestimes: interactuar con él es una excelente manera de prepararse para la próxima generación de herramientas de inteligencia artificial en la industria.
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