Cómo la IA generativa nos puede ayudar a ser mejores profesionales
Existe una gran preocupación respecto al potencial de la inteligencia artificial generativa. Voy a intentar resumir en 5 puntos cómo la IA generativa nos puede ayudar...
No creo en todas esas predicciones apocalípticas sobre el futuro y la IA.
Existe una gran preocupación respecto al potencial de la inteligencia artificial generativa —tecnologías capaces de crear nuevos contenidos como texto, imágenes y videos— para reemplazar a las personas en muchos empleos. Esta inquietud es muy humana y surge del temor a que la automatización avanzada y las capacidades de estas herramientas puedan eventualmente suplantar la necesidad de intervención humana en diversas áreas laborales.
Voy a intentar resumir en 5 puntos e inspirándome en parte en fuentes como ésta cómo la IA generativa nos puede ayudar en nuestro día a día.
1. Fomento de la Creatividad o ‘romper el folio en blanco’.
El pensamiento divergente es esencial en el proceso creativo, permitiendo a los individuos y equipos explorar una gama más amplia de posibilidades y soluciones. La inteligencia artificial generativa actúa como un catalizador para este tipo de pensamiento al proporcionar una plataforma que puede generar conexiones inesperadas entre conceptos aparentemente dispares. Cosas que nos pueden parecer inconexas pueden revivir gracias a esta tecnología. Esto es especialmente interesnate en algunas áreas.
Por ejemplo, en el contexto de diseño de productos, consideremos el uso de algoritmos de texto a imagen, como Midjourney o DALL3. Estas herramientas pueden tomar descripciones textuales abstractas y traducirlas en imágenes visuales concretas.
Este enfoque puede aplicarse en múltiples industrias, desde la moda hasta la tecnología y más allá.
2.- Cuestionar al sesgo de la experiencia:
Durante las primeras etapas del desarrollo de nuevos productos, los diseños atípicos creados por la AI generativa pueden inspirar a los diseñadores/emprendedores a pensar más allá de sus preconcepciones sobre lo que es posible o deseable en un producto.
Esto ayuda a superar sesgos como la fijación en diseños estándar o la incapacidad para imaginar usos más allá de los convencionales.
3. Asistencia en la evaluación de ideas:
Uno de los mayores desafíos en los procesos de innovación es la evaluación y síntesis de ideas. La AI generativa ofrece soluciones únicas para este problema al permitir una evaluación rápida y detallada de múltiples conceptos y la combinación de estos para formar ideas más completas y robustas.
Por ejemplo, tomemos el caso de una empresa que busca soluciones para minimizar el desperdicio de alimentos. Utilizando un modelo como ChatGPT, la empresa podría introducir varias ideas: empaquetados con fechas de caducidad dinámicas, una aplicación para donar alimentos y una campaña educativa sobre las fechas de caducidad... La AI puede analizar cada idea, evaluando sus ventajas y desventajas en términos de viabilidad, impacto potencial, y costos asociados.
Además, la AI puede sugerir cómo combinar estas ideas para crear una solución integral. Por ejemplo, podría proponer un sistema inteligente que no solo ajusta las fechas de caducidad según las condiciones ambientales sino que también interactúa con una aplicación para alertar a los consumidores cuando un producto está cerca de su fecha de caducidad y sugerir su donación.
4.- Apoyo en la selección de ideas:
Un desafío importante en los concursos de ideas es combinar o fusionar una gran cantidad de ideas para producir otras más potentes. La AI generativa puede facilitar este proceso al desarrollar más a fondo cada concepto y luego integrarlos en un programa completo que aborde múltiples aspectos de un problema.
5.- UGC, facilitación de la colaboración entre usuarios y marcas
Al desarrollar nuevas ideas o diseños de productos, la AI generativa puede facilitar la co-creación de nuevas ofertas o contenidos enfocados en consumidores.
Por ejemplo, permite que los usuarios generen diseños que luego pueden ser personalizados según sus preferencias, o que los diseños de usuarios se publiquen en plataformas de crowdsourcing para su evaluación y desarrollo posterior por parte de colaboradores adicionales.
La inteligencia artificial generativa presenta oportunidades sin precedentes para la innovación y la eficiencia en la creación de contenido, pero, también plantea desafíos significativos en términos de impacto laboral. Es fundamental que la sociedad, junto con los desarrolladores de estas tecnologías, busquen formas de integrar la IA generativa en el mercado laboral de manera que complemente y enriquezca el trabajo humano, en lugar de reemplazarlo.
Abordar estas preocupaciones con políticas adecuadas y educación continuará siendo clave para aprovechar el potencial de estas tecnologías, garantizando que la evolución hacia un futuro más automatizado sea inclusiva y beneficie a toda la sociedad.