Inteligencia artificial generativa

La inteligencia artificial generativa es la que crea contenido nuevo a partir de una instrucción: textos, imágenes, vídeo, voz o código. Aprende de grandes cantidades de material previo y produce piezas nuevas cada vez, aunque se le repita la misma orden.

Dónde aporta y dónde estorba

Rinde bien en tareas donde hay volumen y la calidad exigida es media. Generar treinta variantes de un anuncio para probarlas. Redactar las descripciones de cuatrocientas fichas de producto a partir de sus datos técnicos. Transcribir y resumir reuniones. Traducir a otro idioma un catálogo entero. Crear borradores que después alguien reescribe. Preparar imágenes de apoyo para una presentación.

Rinde mal cuando la pieza tiene que ser distinta, exacta o comprometida. Un artículo que debe aportar experiencia real, un informe con datos propios, un texto legal o cualquier contenido donde un error tenga consecuencias. En esos casos el ahorro de tiempo se paga después con revisiones o con un problema.

Hay una consecuencia de fondo que conviene entender. Cuando todo el mundo puede producir contenido correcto a coste casi nulo, el contenido correcto deja de diferenciar. Lo que gana valor es justo lo que estas herramientas no tienen: los datos propios, la experiencia de haber hecho el trabajo y el criterio para decir algo incómodo.

Los riesgos que hay que gestionar

La invención de datos es el más conocido. Estos sistemas producen afirmaciones falsas con la misma seguridad que las verdaderas, incluidas cifras, normativas y citas inexistentes. Todo dato debe comprobarse antes de publicarse.

La confidencialidad es el más ignorado. Pegar en una herramienta externa el listado de clientes, un contrato o los datos de una nómina es una cesión de datos que exige saber dónde acaba esa información.

Los derechos de autor siguen sin estar del todo resueltos, sobre todo en imágenes. Para uso comercial conviene emplear herramientas que ofrezcan cobertura legal explícita.

Y la transparencia: el reglamento europeo de inteligencia artificial obliga a identificar el contenido generado de forma sintética en determinados supuestos, y a avisar cuando alguien conversa con una máquina.

Ejemplo: una ferretería industrial en Zaragoza

Una empresa incorpora 2.800 referencias nuevas de un proveedor alemán. Las fichas llegan en inglés, con descripciones técnicas escuetas y sin nada que ayude a decidir. Redactarlas a mano costaría, a quince minutos por ficha, unas 700 horas.

Se monta un proceso mixto. Un sistema generativo produce el primer borrador de cada ficha a partir de los datos técnicos, con un formato fijo: para qué sirve, en qué materiales, compatibilidades y un aviso de uso. El jefe de almacén, con treinta años de oficio, revisa por lotes y corrige lo que no encaja con la realidad del trabajo.

Las 300 referencias con más rotación reciben además un párrafo escrito enteramente por él con los errores habituales de instalación, información que ningún sistema podía inventar.

El catálogo completo se publica en siete semanas en lugar de en cinco meses. Las fichas revisadas a mano convierten cuatro veces mejor que las de borrador simple, lo que confirma dónde estaba el valor y dónde el ahorro.