Hoy en día, las empresas almacenan gran cantidad de información sobre su operativa y su reto está en cómo sacarle partido.
Una de las características principales de la IA Generativa es analizar grandes volúmenes de datos de distintas fuentes y extraer conclusiones o identificar patrones que nos ayuden a tomar decisiones.
Tareas repetitivas como crear informes financieros, memorias, o reportes periódicos, pueden realizarse de forma eficiente gracias a la IA, sobre todo, cuando los datos son tantos, que para los humanos es complicado realizar un análisis exhaustivo de los mismos: nuestra misión queda relegada a la revisión de los documentos que se hayan generado.
Ya existen conectores que trabajan sobre nuestro entorno corporativo (ERP,s, sistemas de información, web o redes sociales) y que son capaces de extraer información de fuentes externas para enriquecer la nuestra, así que, parece que más allá del incumplimiento legal de RGDP de ChatGPT, podemos “confiar” en estas herramientas que sensibles a los datos confidenciales.
La IA es veloz y eficiente, trabaja sin descanso 24x7x365 y aprende y mejora los resultados gracias al entrenamiento, es decir, que nos ahorra tiempo que podemos dedicar a tareas creativas o de reflexión:
¿Cómo podemos asegurar que la IA trabaja de forma óptima y eficiente si es ella quién genera la información? Las instrucciones que le damos ¿están afectadas por nuestra propia subjetividad, por nuestro desconocimiento, nuestros miedos?
¿Podríamos usarla para identificar cómo estamos tratando los datos? ¿Existe sesgo, obviamos algún sector de la población? ¿Podría la IA identificar estos patrones con el fin de hacernos sensibles a realidades que se nos escapan?
Abro hilo…
