Las experiencias acumuladas por las empresas con el uso de la inteligencia artificial generativa (GenAI) son un recurso muy valioso para las demás organizaciones que están experimentando con esta nueva tecnología. Soledad Agüero, directora de Relacionamiento Digital & BI Big Data de Telefónica, y Gianina Pensky, líder en Data Analytics, Data Governance and AI en ITC Uruguay, mostraron algunos pilotos en los que están trabajando.

Agüero dijo que la estrategia es el desarrollo de casos de uso para clientes a partir de sus propias experiencias. Telefónica arrancó con “cosas básicas, como una transacción de venta, luego fuimos al machine learning”, explicó.

Ahora Telefónica desarrolla un agente de inteligencia artificial, con capacidad de comprender, conversar y ver imágenes. Trabaja también en el desarrollo de capacidad de oír y hablar con el cliente y resolver lo que el cliente está buscando.

Los pilotos son medidos en función de una serie de métricas que permiten establecer si generan valor para la empresa y para el cliente. Además, estas métricas ayudan a comprender qué errores tiene la tecnología.

Pensky, de ITC, observó que en esa firma desarrollan pruebas de concepto para entregar casos de éxito. En ese camino, ITC desarrolló un asistente virtual con GenAI que apoya a los ejecutivos de cuenta. El asistente virtual consolida, estandariza los procesos y genera recomendaciones. “Funciona como un copiloto ya que el ejecutivo es el que mantiene la relación con el cliente”, señaló.

La firma creó una variante de este asistente, destinado a técnicos que visitan el hogar de los clientes. A través de WhatsApp, entrega al técnico datos técnicos con texto e imágenes para ayudar con la instalación de dispositivos.

Otra prueba de concepto apunta a colaborar con los funcionarios de gobierno que deben elaborar pliegos de licitación a través de una plataforma que va guiando paso a paso para generar un pliego adecuado.

Respecto de las dificultades encontradas, Agüero, de Telefónica, advirtió que se deben trabajar los sesgos y las alucinaciones de la IA. “Si el input tiene sesgos, va a devolver sesgos”, indicó. Agregó que, para superar este problema, los usuarios de la GenAI deben apuntar al entrenamiento permanente de la solución. “El aprendizaje permite entender qué errores no hay que repetir”, comentó.

En tanto, Pensky dijo que la IA ya no es un problema técnico o de las áreas de informática, sino que atraviesa a las organizaciones en forma transversal. En el ejemplo del asistente para ejecutivos de cuenta, la implementación involucra a equipos de marketing, finanzas y atención al cliente.

Agregó dos aspectos más: el primero, alinear las expectativas de todos los involucrados ya que la GenAI se equivoca. El segundo, tener una base de datos consistente para lograr un buen desarrollo de IA.