El frenesí que rodea el lanzamiento de Large Language Models (LLM) y otros tipos de IA generativa (GenAI) no se desvanecerá pronto. Los usuarios de GenAI están descubriendo y recomendando casos de uso nuevos e interesantes para sus negocios y su vida personal. Muchas recomendaciones comienzan con la suposición de que GenAI requiere un aviso humano. En efecto, Tiempo La revista proclamó recientemente que la «ingeniería rápida» sería el próximo trabajo de moda, con salarios que alcanzan los $335,000. Los foros tecnológicos y los sitios web educativos se están enfocando en la ingeniería rápida, Udemy ya ofrece un curso sobre el tema, y varias organizaciones con las que trabajamos ahora están comenzando a invertir recursos considerables en capacitar a los empleados sobre la mejor manera de usar ChatGPT.
Sin embargo, puede valer la pena hacer una pausa para considerar otras formas de interactuar con las tecnologías GPT, que probablemente surjan pronto. Presentamos una forma intuitiva de pensar sobre este tema, que se basa en nuestra propia encuesta sobre los desarrollos de GenAI, combinada con conversaciones con empresas que buscan desarrollar algunas versiones de estos.
Un marco de interacciones GPT
Un buen punto de partida es distinguir entre quién es involucrados en la interacción — individuos, grupos de personas u otra máquina — y quien inicia la interacción, humano o máquina. Esto conduce a seis tipos diferentes de usos de GenAI, que se muestran a continuación. ChatGPT, donde un humano inicia la interacción con la máquina, ya es bien conocido. Ahora describimos cada uno de los otros GPT y describimos su potencial.
EntrenadorGPT es un asistente personal que le brinda un conjunto de sugerencias para administrar su vida diaria. Basaría estas sugerencias no en indicaciones explícitas de usted, sino en la observación de lo que hace y su entorno. Por ejemplo, podría observarlo como ejecutivo y notar que le resulta difícil generar confianza en su equipo; luego podría recomendar acciones precisas para superar este punto ciego. También podría ofrecer asesoramiento personalizado sobre opciones de desarrollo o incluso negociaciones salariales.
Posteriormente, CoachGPT vería qué recomendaciones adoptó o no, y cuáles le beneficiaron y cuáles no, para mejorar sus consejos con el tiempo. Con el tiempo, obtendrá un asesor, entrenador o consultor de IA altamente personalizado.
Las organizaciones podrían adoptar CoachGPT para asesorar a los clientes sobre cómo usar un producto, ya sea una empresa de construcción que ofrece CoachGPT para asesorar a los usuarios finales sobre la mejor manera de usar su equipo, o una firma de contabilidad que ofrece consejos en tiempo real sobre la mejor manera de contabilizar un conjunto de actas.
Para que CoachGPT sea efectivo, las personas y las organizaciones deberían permitir que funcione en segundo plano, monitoreando las actividades en línea y fuera de línea. Claramente, se deben abordar serias consideraciones de privacidad antes de confiar nuestros pensamientos más íntimos al sistema. Sin embargo, el potencial de resultados positivos tanto en la vida privada como en la profesional es inmenso.
GrupoGPT sería un miembro del grupo de buena fe que puede observar las interacciones entre los miembros del grupo y contribuir a la discusión. Por ejemplo, podría realizar una verificación de hechos, proporcionar un resumen de la conversación, sugerir qué discutir a continuación, desempeñar el papel de abogado del diablo, brindar una perspectiva de la competencia, hacer una prueba de estrés de las ideas o incluso proponer una solución creativa al problema en mano.
Las solicitudes pueden provenir de miembros individuales del grupo o del jefe del equipo, que no necesita participar en las interacciones del equipo, sino que simplemente busca administrar, motivar y evaluar a los miembros del grupo. La contribución podría entregarse a todo el grupo oa individuos específicos, con ajustes para el rol, la habilidad o la personalidad de esa persona.
Las preocupaciones de privacidad mencionadas anteriormente también se aplican a GroupGPT, pero, si se abordan, las organizaciones podrían aprovechar GroupGPT usándolo para la gestión de proyectos, especialmente en proyectos largos y complicados que involucran equipos relativamente grandes en diferentes departamentos o regiones. Dado que GroupGPT superaría las limitaciones humanas en la capacidad de procesamiento y almacenamiento de información, sería ideal para dar soporte a equipos complejos y dispersos.
JefeGPT asume un papel activo al aconsejar a un grupo de personas sobre lo que podrían o deberían hacer, sin que se lo soliciten. Podría proporcionar recomendaciones individuales a los miembros del grupo, pero su valor real emerge cuando comienza a coordinar el trabajo de los miembros del grupo, diciéndoles como grupo quién debe hacer qué para maximizar el rendimiento del equipo. BossGPT también podría intervenir para ofrecer asesoramiento individual y más recomendaciones a medida que evolucionan el proyecto y la dinámica del equipo.
Los algoritmos necesarios para que BossGPT funcione serían mucho más complicados, ya que tendrían que considerar reacciones individuales y grupales algo impredecibles a las instrucciones de una máquina, pero podría tener una amplia gama de usos. Por ejemplo: un ejecutivo que cambia de trabajo podría solicitar una copia de sus reacciones a las instrucciones BossGPT de su primera organización, que luego podrían usarse para evaluar cómo encajaría en la nueva organización, y en el BossGPT específico de la nueva organización.
A nivel organizacional, las empresas podrían implementar BossGPT para administrar personas, aumentando así, o potencialmente incluso reemplazando, a los gerentes existentes. De manera similar, BossGPT tiene tremendas aplicaciones para coordinar el trabajo entre organizaciones y administrar cadenas de suministro complejas o múltiples proveedores.
Las empresas podrían convertir BossGPT en un producto, ofreciendo a sus clientes soluciones de inteligencia artificial para ayudarlos a administrar su negocio. Estas soluciones podrían ser extensiones naturales de los ejemplos de CoachGPT descritos anteriormente. Por ejemplo, una empresa que venda equipos de construcción podría ofrecer BossGPT para coordinar muchos usuarios finales en un sitio de construcción, y una empresa de contabilidad podría proporcionarlo para coordinar el trabajo de muchos empleados de sus clientes para ejecutar la función de contabilidad de la manera más eficiente.
AutoGPT implica que un ser humano le dé una solicitud o un aviso a una máquina, que a su vez involucra a otras máquinas para completar la tarea. En su forma más simple, un ser humano podría indicarle a una máquina que complete una tarea, pero la máquina se da cuenta de que carece de un software específico para ejecutarla, por lo que buscaría el software faltante en Google antes de descargarlo e instalarlo, y luego usarlo. para finalizar la solicitud.
En una versión más complicada, los humanos podrían darle a AutoGPT un objetivo (como crear el mejor video viral de YouTube) e indicarle que interactúe con otro GenAI para generar iterativamente el mejor aviso de ChatGPT para lograr el objetivo. Luego, la máquina iniciaría el proceso proponiendo un aviso a otra máquina, luego evaluaría el resultado y ajustaría el aviso para acercarse cada vez más al objetivo final.
En la versión más complicada, AutoGPT podría aprovechar las funcionalidades de los otros GPT descritos anteriormente. Por ejemplo, un líder de equipo podría encargar a una máquina que maximice tanto la eficacia como la satisfacción laboral de los miembros de su equipo. AutoGPT podría entonces alternar entre asesorar a individuos a través de CoachGPT, brindándoles sugerencias para interacciones de equipo más fluidas a través de GroupGPT, mientras que al mismo tiempo emite instrucciones específicas sobre lo que debe hacerse a través de BossGPT. Posteriormente, AutoGPT podría recopilar comentarios de cada actividad y ajustar todas las demás actividades para alcanzar el objetivo dado.
A diferencia de las versiones anteriores, que aún no se han creado, se desarrolló una versión de AutoGPT y se implementó en abril de 2023, y está ganando rápidamente una amplia aceptación. La tecnología aún no es perfecta y requiere mejoras, pero ya es evidente que AutoGPT es capaz de completar un conjunto de trabajos que requieren la realización de varias tareas una tras otra.
Vemos sus mayores aplicaciones en tareas complejas, como la coordinación de la cadena de suministro, pero también en campos como la ciberseguridad. Por ejemplo, las organizaciones podrían solicitar a AutoGPT que aborde continuamente cualquier vulnerabilidad de seguridad cibernética, lo que implicaría buscarlas, lo que ya sucede, pero luego, en lugar de simplemente marcarlas, AutoGPT buscaría soluciones a las amenazas o escribiría sus propios parches para contrarrestarlas. Un ser humano aún podría estar en el circuito, pero dado que el sistema es autogenerativo dentro de estos límites, creemos que es probable que la respuesta de AutoGPT sea más rápida y eficiente.
ImperialGPT es la GenAI más abstracta, y quizás la más transformadora, en la que dos o más máquinas interactuarían entre sí, se dirigirían entre sí y, en última instancia, dirigirían a los humanos para que participen en un curso de acción. Este tipo de GPT preocupa a la mayoría de los analistas de IA, que temen perder el control de la IA y que la IA “se vuelva deshonesta”. Estamos de acuerdo con estas preocupaciones, particularmente si, como ahora, no hay medidas de seguridad estrictas sobre lo que la IA puede hacer.
Al mismo tiempo, si se le permite a ImperialGPT generar ideas y compartirlas con humanos, pero su capacidad para actuar sobre las ideas está restringida, creemos que esto podría generar soluciones creativas extremadamente interesantes, especialmente para «incógnitas desconocidas», donde los humanos el conocimiento y la creatividad se quedan cortos. Luego, podrían imaginar y jugar fácilmente múltiples eventos de cisne negro y los peores escenarios, completos con costos y resultados potenciales, para proporcionar posibles soluciones.
Dados los peligros potenciales de ImperialGPT y la necesidad de una regulación estricta, creemos que ImperialGPT tardará en despegar, al menos comercialmente. Sin embargo, anticipamos que los gobiernos, los servicios de inteligencia y las fuerzas armadas estarán interesados en desplegar ImperialGPT bajo condiciones estrictamente controladas.
Implicaciones para su negocio
Entonces, ¿qué significa nuestro marco para las empresas y organizaciones de todo el mundo? En primer lugar, lo alentamos a que dé un paso atrás y vea los avances recientes en ChatGPT simplemente como la primera aplicación de nuevas tecnologías de IA. En segundo lugar, lo instamos a que piense en las diversas aplicaciones descritas aquí y utilice nuestro marco para desarrollar aplicaciones para su propia empresa u organización. En el proceso, estamos seguros de que descubrirá nuevos tipos de GPT que no hemos mencionado. Tercero, le sugerimos que clasifique estos diferentes GPT en términos de valor potencial para su negocio y el costo de desarrollarlos.
Creemos que las aplicaciones que comienzan con un solo humano iniciando o participando en la interacción (GroupGPT, CoachGPT) probablemente serán las más fáciles de construir y deberían generar un valor comercial sustancial, lo que las convierte en las candidatas iniciales perfectas. En contraste, las aplicaciones con interacciones que involucran múltiples entidades o aquellas iniciadas por máquinas (AutoGPT, BossGPT e ImperialGPT) pueden ser más difíciles de implementar, con implicaciones éticas y legales más complicadas.
También es posible que desee comenzar a pensar en las complejas preocupaciones éticas, legales y reglamentarias que surgirán con cada tipo de GPT. De lo contrario, usted y su empresa se exponen a responsabilidades legales y, quizás lo que es más importante, a un efecto negativo no deseado en la humanidad.
Nuestro siguiente conjunto de recomendaciones depende del tipo de empresa. Una empresa de tecnología o una startup, o una que tenga amplios recursos para invertir en estas tecnologías, debería comenzar a trabajar en el desarrollo de una o más de las GPT mencionadas anteriormente. Esta es claramente una estrategia de alto riesgo y alta recompensa.
Por el contrario, si su fuerza competitiva no está en GenAI o si carece de recursos, es mejor que adopte un enfoque de «esperar y ver». Esto significa que tardará en adoptar la tecnología actual, pero no desperdiciará recursos valiosos en lo que puede resultar ser solo una versión provisional de un producto. En su lugar, puede comenzar a preparar sus sistemas internos para capturar y almacenar datos de mejor manera, así como preparar a su organización para adoptar estos nuevos GPT, en términos de procesos de trabajo y cultura.
El lanzamiento y la rápida adopción de GenAI se consideran, con razón, el siguiente nivel en la evolución de la IA y un momento potencialmente trascendental para la humanidad en general. Aunque las GenAI representan avances en la resolución de problemas fundamentales de ingeniería e informática, no garantizan automáticamente la creación de valor para todas las organizaciones. Más bien, las empresas inteligentes deberán invertir en modificar y adaptar la tecnología central antes de descubrir la mejor manera de monetizar las innovaciones. Las empresas que hacen esto bien pueden, de hecho, hacerse ricas en la fiebre del oro de GenAI.
