Hoy en Inteligencia Artificial: Lecciones aprendidas al desarrollar una herramienta con IA; La IA en educación, un camino por construir
18 junio 2024 - Resumen de noticias sobre Inteligencia Artificial y Marketing Digital
Pensamiento del día
“Without hard work, nothing grows but weeds”
- Gordon B. Hinckley
Imagen del día creada con IA
Noticias de Inteligencia Artificial
Lecciones aprendidas al desarrollar una herramienta con IA
La locura por la inteligencia artificial generativa (IA gen) inició a finales del 2022 y desde entonces McKinsey no se ha quedado atrás. Han publicado mucho contenido sobre el tema y han visto la oportunidad de aprovecharla. Tienen un tesoro escondido: información valiosa repartida en presentaciones, artículos y webinars. Oro puro esperando ser desenterrado. Es ahí donde entra Lilli, la musa de IA de McKinsey, nombrada en honor a la pionera Lillian Dombrowski, la primera mujer contratada profesionalmente por McKinsey en 1945.
La misión consiste en crear una plataforma centralizada que integre más de 40 fuentes de conocimiento. Así, los equipos podrían acceder a insights y generar soluciones innovadoras para clientes. Suena simple, pero digamos que el camino a la innovación no estaba pavimentado con diapositivas de PowerPoint (las cuales, irónicamente, a Lilli le costaba descifrar al principio). Pasaron un tiempo en el "camión de los problemas" enfrentando obstáculos técnicos y el desafío de trabajar de una manera completamente nueva.
Una vez que sobrevivieron al camión de los problemas, en el proceso aprendieron lecciones valiosas (a veces de la manera difícil) que vale la pena compartir con ustedes, colega entusiasta del marketing y la IA.
Lección #1: Define tu Rumbo
Antes de construir tu propio compañero de IA, ten clarísimo cuáles son tus objetivos. Para McKinsey, se trataba de impulsar la productividad del equipo y liberar el poder de la vasta base de conocimiento. Buscaban facilitar a los compañeros la búsqueda de recursos para que pudieran dedicar menos tiempo a buscar y más a impresionar a los clientes.
Lección #2: Reúne a tus Avengers de la Experiencia
La IA gen no es un espectáculo de un solo hombre (o mujer). Toca todos los rincones de la organización, por lo que necesitas un equipo diverso de expertos. Se comienza con un equipo técnico básico, pero a medida que Lilli evolucionaba, incorporaron especialistas legales, de adopción, comunicación y de contenido. La clave: no solo definir flujos de trabajo, sino también gestionar cómo se entrelazan para crear una herramienta de IA verdaderamente sólida, responsable y segura.
Lección #3: El usuario primero, siempre
La IA gen está de moda, pero no se trata de la tecnología, se trata de hacernos la vida más fácil. Por eso, es importante reunir constantemente feedback del equipo. Al estar entusiasmados, también señalaron rápidamente áreas de mejora. Cada decisión se basó en las necesidades del usuario, asegurando que Lilli resolviera problemas reales, tanto humanos como empresariales. Incluso crearon un programa beta para probar nuevas funciones antes del lanzamiento: como un adelanto VIP para los campeones de la innovación.
Lección #4: Abraza la curva de aprendizaje
El lanzamiento de Lilli fue un gran logro, pero era solo el comienzo. Para un impacto duradero, fue necesario crear un ciclo de aprendizaje continuo. Los datos, el análisis y los comentarios de los usuarios se convirtieron en combustible, refinando constantemente las capacidades de Lilli. El mundo de la IA gen se mueve rápido, así que es importante acostumbrarse a la incertidumbre y a reescribir código. Pero recuerda, la adopción es clave. Realizaron giras informativas, programas de aprendizaje e incluso almuerzos de aprendizaje para mostrar a todos cómo Lilli podía convertirse en su arma secreta.
Lección #5: Mide y gestiona
La base de conocimiento existente necesitaba un cambio de imagen de IA gen. Ahí entra Retrieval Augmented Generation Operations (RAGOps), un término elegante para el sistema que rastrea métricas como la calidad de las respuestas para garantizar que Lilli brinde insights relevantes, completos y precisos. Los paneles se convirtieron en el centro de comando, permitiendo a los desarrolladores y expertos en contenido monitorear y refinar el rendimiento de Lilli en tiempo real.
En menos de un año, Lilli se ha convertido en una parte indispensable del equipo. Casi tres cuartas partes de McKinsey son usuarios activos y ha procesado más de tres millones de consultas. Es difícil cuantificar el retorno de la inversión exacto, pero se visualiza un impacto claro: los consultores están ahorrando hasta un 30% de su tiempo al optimizar la recopilación y síntesis de información, y la calidad de sus insights se está disparando.
La IA en educación, un camino por construir
La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando muchos sectores, y la educación no es la excepción. Pero, ¿qué opinan los profesores de esta tendencia?
Una encuesta reciente del Pew Research Center revela que la mayoría de los docentes en Estados Unidos no tienen nada claro con respecto a la IA en las aulas. De hecho:
Un 25% cree que la IA en la educación K-12 hace más daño que bien.
Un 32% ve una mezcla de beneficios y desventajas.
Y solo un 6% considera que la IA es mayormente positiva.
La encuesta señala que los profesores de secundaria son los más reacios a la IA en comparación con sus colegas de primaria y media. Parece que entre más jóvenes son los alumnos, más abiertos están los docentes a experimentar con estas herramientas.
Por otro lado, la misma encuesta del Pew Research Center indagó sobre las experiencias de los adolescentes estadounidenses con ChatGPT, una herramienta de IA capaz de generar texto. Los resultados son interesantes:
Dos tercios de los jóvenes han oído hablar de ChatGPT.
Casi uno de cada cinco ha utilizado ChatGPT para tareas escolares.
La mayoría lo considera aceptable para investigar temas nuevos (69%).
Pero ya para resolver problemas matemáticos (39%) o escribir ensayos (20%) la cosa se pone más dudosa.
La Inteligencia Artificial tiene el potencial de transformar la educación, pero aún hay muchas incógnitas. Los profesores necesitan capacitación y herramientas adecuadas para aprovechar la IA de manera responsable. Y los estudiantes, una guía clara sobre el uso ético de estas tecnologías.