Por: Mauricio Reyes, Board Adviser & Keynote Speaker
En múltiples conversaciones con empresas en Chile y la región se confirma la expectativa creciente con la IA generativa, pero también se nota la frustración por la performance actual de las soluciones de autoatención que aún no llegan a cubrir las expectativas reales.
La realidad es que es una problemática que se viene arrastrando, si hacemos un poco de historia reciente podemos comprender que desde el año 2010 en adelante se tuvo un impulso importante a las soluciones de chatbots gracias a la comercialización y liberación de soluciones de IA al público general. Un poco de contexto de alguno de los hitos más relevantes de esa década en cuestión serían:
2011 IBM Watson gana el concurso Jeopardy de la cadena ABC contra los 2 mejores concursantes de toda la historia del show televisivo.
2014 un computador pudo superar con éxito el test de Turing, haciendo creer a un interrogador que era una persona quien responde sus preguntas, cuando en realidad era una computadora con el programa Eugene desarrollado en San Petersburgo.
2016 un computador de Google venció al campeón mundial del juego milenario “Go”. El reto era enorme para una máquina, ya que la prueba de estrategia encierra una gran complejidad.
En ese contexto se revitalizaban las soluciones de chatbot, que ya habían quedado en el olvido con su funcionamiento basado en palabras clave, ahora el entendimiento del lenguaje natural y la IA prometían una solución mucho más completa a la hora de atender al público. La realidad fue que, salvo algunas importantes excepciones, los chatbots que estaban atendiendo al público en esa década dejaban mucho que desear todavía.
Ahora estamos en una nueva ola que irrumpe con el tremendo y exitoso lanzamiento de ChatGPT a fines del 2022. Con la IA Generativa las posibilidades se han ampliado y aumentado de gran forma, y al mismo tiempo las expectativas de las corporaciones y empresas son gigantescas.
Sin embargo, muchos de los desarrolladores estan más enfocados en la tecnología per se, que en el uso y efectividad de la solución para el público general.
Se debe tener en cuenta que las corporaciones y empresas (y el público general) no están interesados si el desarrollador ha entrenado Llama 3 con trillones de data points propietarios, o si el científico de datos a cargo tiene publicado un paper en Stanford con miles de citas, o si estás dentro del ecosistema de Perplexity, o si te tomaste una selfie con Sam en el evento donde se anunció GPT-4o. Nada de lo anterior es importante realmente para las empresas y el público general.
El foco se debe volver a colocar en hacer que la IA entregue valor al negocio y mejore la atención de clientes.
Finalmente, las corporaciones, empresas y el público general, solo quieren un chatbot que funcione.
