El ChatGPT se convirtió en tema actual y ya no abandona las ruedas de conversación, especialmente en el mundo empresarial. Empresarios y profesionales de diversos segmentos debaten incansablemente sobre cómo repercutirá en el mercado laboral y cómo puede ayudar a las organizaciones a reducir costes y ser más rentables.
Pero lo cierto es que el ChatGPT es sólo la parte visible de un gran sector en constante desarrollo y que lleva mucho tiempo operando entre nosotros. Si buscamos en la historia de las inteligencias artificiales tal y como las conocemos hoy, encontraremos sus orígenes a mediados de la década de 1950, cuando tecnologías como el Teorizador Lógico, desarrollado por Allen Newell y Herbert Simon en la Universidad Rand, en Estados Unidos; y el Perceptron, creado por el psicólogo Frank Rosenblatt en 1957.
Mientras que el primero reproducía el razonamiento humano y resolvía problemas, llegando incluso a demostrar teoremas matemáticos, el segundo era una red de neuronas artificiales capaces de aprender, siendo uno de los principales precursores del Aprendizaje Automático, que hoy es la savia de mecanismos como ChatGPT.
ChatGPT es una tecnología basada en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que le permite comprender textos en varios idiomas y generar respuestas en lenguaje natural, sin necesidad de programación específica para realizar cada tarea. En otras palabras: habla literalmente nuestro idioma.
Y ésa es en parte la razón por la que causa tanta fascinación. Además de optimizar las búsquedas en la Red (amenazando a poderosos representantes de las grandes tecnológicas, como Google), promueve una experiencia de diálogo con el computador, sin que el usuario necesite conocer ningún lenguaje de programación. Con el acceso libre a su tecnología, quienes no se sientan como el protagonista de una película de ciencia ficción están viviendo en el pasado.
Pero hay innumerables IA que trabajan a diario en otras funciones. En el mercado financiero, por ejemplo, existen sistemas basados no sólo en la PNL, sino también en aprendizaje automático, sistemas de detección del fraude, así como roboasesores y algoritmos de negociación. Estos dos últimos destacan por actuar directamente sobre las transacciones.
Mientras que los roboasesores ofrecen orientación automatizada para la inversión a partir de la información proporcionada por los inversores (siendo grandes aliados de los principiantes en los mercados financieros y de quienes no tienen tiempo para vigilar el panorama), los algoritmos de negociación emplean datos de mercado en tiempo real para tomar decisiones críticas de compra y venta de activos financieros. Esto es posible porque están programados para identificar patrones de precios y tendencias del mercado, lo que permite a los operadores tomar decisiones basadas en datos y ejecutar operaciones con mucha más agilidad y confianza.
Y quienes piensen que esto es nuevo se equivocan. El uso de las IA en el mercado financiero comenzó en la década de 1970, con sistemas como el INGRES (Sistema Inteligente de Reinversión Gráfica). Desarrollado por la empresa de inversiones Dean Witter Reynolds (ahora parte de Morgan Stanley, líder mundial en servicios financieros) fue pionero en el sector. Mediante la aplicación de redes neuronales (de forma similar al Perceptron), analizaba los datos de las transacciones y predecía las tendencias del mercado.
INGRA ya no se utiliza, pero hoy en día sistemas como Sentieo, Kavout, Kensho y Acorns son algunas de las tecnologías de IA en aplicación en la compraventa de acciones y el asesoramiento en materia de inversión.
En medio de tantos temores relacionados con la seguridad de la información (e incluso con una posible revolución de las máquinas) es difícil predecir con exactitud la dirección que tomarán estas tecnologías y el papel que asumirán en nuestra vida cotidiana en un futuro próximo. Sin embargo, la expectativa del mercado es que su uso se masifique cada vez más, como herramienta para potenciar los resultados y reducir los costes a medio y largo plazo.
Según una investigación de Market Data Forecast, se espera que el mercado de la IA en el sector financiero crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta del 41,2% entre 2020 y 2027, pasando de 6.700 millones de dólares a 15.800 millones en ese periodo. Esto coincide con la investigación de Tractica, que estima que para 2025, las transacciones de comercio electrónico intermediadas por IA en todo el mundo superarán los 36.000 millones de dólares.
Este crecimiento es el resultado de la mayor eficiencia producida por estas tecnologías. El propio Nasdaq aplica algoritmos de IA para acelerar y reducir los costes de negociación, llevando las transacciones a un nuevo nivel.
Por supuesto, este avance no se limitaría al mercado financiero. Las investigaciones indican que el uso de estas tecnologías también puede beneficiar a las empresas, por lo que también desempeñarán un papel más importante en el entorno corporativo.
Según Accenture, las IA aplicadas a la gestión empresarial son capaces de reducir los costes hasta un 30% y aumentar los ingresos hasta un 38% en 16 segmentos diferentes, como la educación, los servicios de alimentación, la hostelería, la sanidad, la venta al por mayor, la venta al por menor y la fabricación, entre otros. Un verdadero trampolín de rentabilidad para las organizaciones que invierten en estas herramientas.
Y los empresarios ya están pendientes de esta tendencia. Desde una perspectiva complementaria, los datos de Forbes indican que para finales de este año se espera que la automatización de procesos empresariales con sistemas de IA crezca un 57%.
Mirando más allá del ChatGPT, es fácil constatar que el uso de la Inteligencia Artificial se ha convertido ya en un gigantesco agregador de ventajas competitivas para las empresas de todos los sectores. Con ello, corresponde a los directores generales y a los directores financieros estar alerta para salir airosos de esta carrera, invirtiendo en soluciones capaces de poner a sus empresas en el punto de mira frente a la competencia.
Con el crecimiento y la alta competitividad de las empresas, es necesario utilizar la menor cantidad de recursos posibles y minimizar los costos para lograr los resultados deseados. (más…)
El constante avance de la tecnología ha dado lugar a herramientas que optimizan el potencial de las empresas y permiten que los servicios o productos estén mucho más alineados con las necesidades del consumidor. (más…)
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