Disipando falsedades: 10 mitos sobre la IA generativa

Aprovechar la IA para una toma más rápida de decisiones estratégica

Existe mucha información sobre la IA generativa y es difícil separar la realidad de la ficción.

La IA ha presentado desafíos y oportunidades para los líderes empresariales que buscan aprovechar su potencial en sus organizaciones para mejorar la eficiencia y aumentar la rentabilidad. En este blog, se abordarán los 10 mitos más comunes de la IA generativa para demostrar el valor de esta apasionante tecnología.

Mito 1: La IA generativa es un desarrollo reciente en los últimos años

La IA generativa ha pasado a la vanguardia de la conciencia pública en los últimos dos años. Sin embargo, la IA se basa en metodologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático que han evolucionado continuamente desde la década de 1950. Durante este tiempo, las mismas herramientas de inteligencia artificial que respaldan las nuevas tecnologías han sido clave para mejorar la eficiencia y optimizar todas las áreas de los procesos de logística y cadena de suministro, incluido el pronóstico, la planificación del suministro, administración de inventario, fabricación, optimización de redes y más.

Mito 2: La IA generativa no puede mantener la privacidad de sus datos

Con la IA generativa se puede construir absolutamente con medidas para salvaguardar la privacidad, sus datos están protegidos con protocolos de cifrado avanzados y controles de acceso sólidos para garantizar que su información confidencial permanezca confidencial y protegida.

Mito 3: La IA generativa es mejor como caja negra

A primera vista, la perspectiva de que la IA generativa respalde un flujo de trabajo 100 % automatizado puede parecer un objetivo deseable para los procesos de su cadena de suministro. Sin embargo, los planificadores con experiencia en el día a día saben que la supervisión humana es fundamental para obtener buenos resultados a la hora de determinar estrategias, elaborar pronósticos, crear planes de suministro y administrar el inventario. La integración fluida de la tecnología de IA generativa con expertos en la materia es especialmente importante en casos de excepciones, solicitudes de última hora e interrupciones inesperadas.

Mito 4: La IA generativa siempre es más inteligente que los humanos

Sí, la IA generativa tiene fortalezas que van más allá de las capacidades humanas.

Puede aprender más rápido que los humanos y está capacitada para procesar y analizar enormes cantidades de información basándose en datos de entrenamiento, algoritmos y modelos estadísticos. Sin embargo, la IA generativa no puede extrapolar información contextual de situaciones ni utilizar conceptos humanos de comprensión, sentimientos e intuición.

Por ejemplo, supongamos que un pedido para un cliente importante va a llegar tarde. Gracias a una relación personal, el gerente de la cadena de suministro sabe que puede llamar a su colega del departamento de abastecimiento para que presione a los proveedores y acelere los envíos. La IA generativa solo puede actuar basándose en lo que ha aprendido de sus datos de entrenamiento, mientras que el gerente de la cadena de suministro puede utilizar su intuición basada en el contexto de la situación para tomar decisiones y actuar.

Mito 5: La IA generativa reducirá la fuerza laboral en su empresa

La IA generativa complementa, pero no sustituye a la mano de obra humana, ya que facilita el trabajo y permite a los trabajadores centrarse más en la toma de decisiones estratégicas que en tareas repetitivas y tediosas.

Imaginemos que, al prepararse para su reunión quincenal de S&OP, un analista debe determinar qué productos requieren un examen más detallado, junto con los informes y los KPI más importantes. Un asistente de IA generativa bien ajustado generará automáticamente estos datos para el analista antes de la reunión, lo que le permitirá centrarse en interpretar las últimas métricas y en la planificación. Las responsabilidades del analista pasan ahora de buscar entre los datos a tomar decisiones basadas en factores clave.

Mito 6: Entre más modelos, mejor

La idea de que «entre más modelos, mejor» es un error común. Sin entrar en detalles técnicos, los modelos de IA generativa pueden tener miles de millones de parámetros, es decir, los pesos y sesgos matemáticos de los modelos. Por ejemplo, Llama2 de Meta tiene hasta 70 mil millones de parámetros, y se rumora que G PT-4 de OpenAI tiene 1.7 billones de parámetros. Estos modelos son tan grandes en parte porque se supone que son expertos en todo. Los modelos pequeños pueden funcionar igual o mejor que estos modelos enormes cuando se entrenan y ajustan en un ámbito muy específico. Esto se debe a que se centran en un tema concreto, en lugar de en la amplia gama de temas de los modelos más grandes.

Mito 7: Las soluciones de IA generativa son 100% confiables y consistentes

Incluso con sus increíbles capacidades, confiar únicamente en predicciones de IA generativa sin validación humana puede conducir a malos resultados. Es posible que incluso hayas oído hablar de las “alucinaciones”, cuando un chatbot inventa una respuesta que no está basada en datos reales. Podemos evitar este tipo de malos resultados garantizando la transparencia de los datos introducidos y enfoques utilizados por el modelo de IA generativa. Las capacidades de GenAI muestran al usuario la fuente de datos que corresponde a la respuesta de cada pregunta que hace el usuario. Esto proporciona a los usuarios confianza en la respuesta, así como la posibilidad de identificar imprecisiones, si existen.

Mito 8: La IA generativa es inmune a los sesgos presentes en los datos de entrenamiento

La IA generativa produce predicciones basadas en sus datos de entrenamiento. Si los datos de entrenamiento son "sesgados" o una representación inexacta de la realidad, entonces los resultados se basarán en estos sesgos. Por ejemplo, un administrador de inventario está bajo una inmensa presión para reducir los costos de inventario. Para ello, anulan su plan optimizado inicial y establecen políticas de inventario para reducir el stock en un pequeño porcentaje.

Un modelo de IA podría utilizar estas políticas sesgadas para generar un plan de inventario que provoque escasez y pérdida de ventas. En este ejemplo, el sesgo inherente en los datos de entrada del modelo de inventario de IA conduce a una menor rentabilidad. Con la solución adecuada, estos problemas pueden abordarse interrogando los datos de entrada y los supuestos del modelo,y entrenar modelos para estar atentos y corregir los sesgos.

Mito 9: La IA generativa tiene pensamientos y sentimientos

La IA generativa no es sensible. Aunque a veces lo parezca, la IA generativa no tiene sentimientos ni empatía y, en realidad, no entiende lo que dice de la misma manera que lo entienden los humanos. Cuando le haces una pregunta a un chatbot, la respuesta es un conjunto de palabras o frases generadas por un modelo de predicción complejo. Aunque las respuestas suelen ser extremadamente confiables y precisas, se basan en combinaciones estadísticamente "probables" de palabras y caracteres, no en sentimientos o emociones.

Mito 10: La IA generativa puede reemplazar la intuición y la toma de decisiones humanas

Como hemos comentado anteriormente, a menudo se requiere la intuición humana para tomar decisiones confiables. La colaboración entre los modelos generativos de IA y la experiencia humana nos brinda lo mejor de ambos mundos en la creación de soluciones sólidas en la planificación y administración de la cadena de suministro.

Para concluir, espero que hayas podido conocer un poco mejor la IA generativa y que hayas aclarado algunos posibles 10 mitos sobre la IA generativa y conceptos erróneos sobre ella. Nuestra solución se centra en integrar estas potentes capacidades en toda nuestra plataforma. Combinamos nuestra experiencia técnica y nuestros conocimientos especializados para garantizar que tu empresa disponga de las herramientas necesarias para responder a las preguntas de planificación y mantener el negocio en marcha de forma fluida, eficiente y rentable.

Con la potencia y la velocidad de la IA generativa y la empatía, la intuición y las relaciones de las personas, las empresas pueden alcanzar nuevos niveles de éxito.