La Inteligencia Artificial (IA) se abre paso hace décadas en nuestra vida profesional y personal y ayuda a transformar el mundo en el que vivimos. En ese contexto, la Inteligencia Artificial Generativa, que utiliza un modelo de aprendizaje automático para aprender los patrones y generar contenido (también nombrada como "IA Generativa" o "GenAI"), promete seguir el mismo camino, con un ritmo de desarrollo tecnológico, adopción social y empresarial mucho mayor.
Esta tecnología está siendo rápidamente adoptada por su facilidad de uso y la sorprendente calidad, rapidez y versatilidad de sus resultados. Entre sus grandes ventajas, se destaca la accesibilidad: tan solo con un ordenador, un celular o tableta con acceso a Internet, cualquier persona puede utilizar herramientas muy potentes, a diferencia de otras tecnologías en las que las aplicaciones más avanzadas están limitadas a "expertos".
La Inteligencia Artificial y las aseguradoras
La Inteligencia Artificial Generativa es adoptada por una amplia variedad de usuarios, independientemente de su edad, su habilidad o su interés por la tecnología. Se buscan nuevas formas de aplicarla para optimizar tanto las operaciones como los productos y servicios.
Esta diversidad de usuarios y sus diferentes usos revela un vasto abanico de posibilidades para cualquier individuo que disponga de un dispositivo digital. Estos escenarios brindan una base para la reflexión y la formulación de iniciativas destinadas a generar un impacto positivo en la sociedad.
Catálogo de drivers
Un informe de la aseguradora MAPFRE analiza la evolución del impacto de la IA Generativa y señala que depende de catorce drivers principales, siete ciertos y siete inciertos:
- Drivers ciertos: se refieren a aquellos factores/impulsores que apenas cambian o cuyo grado de incertidumbre no impacta excesivamente para la evolución de la IA Generativa. Por lo tanto, es relativamente fácil prever su estado y su evolución futura dentro del período analizado. En este grupo, incluye la aceptación social de la IA Generativa (la medida en que la población está dispuesta a probar/utilizar/adoptar la IA Generativa), tecnologías complementarias (que amplían el potencial de tecnologías complementarias, como la IA tradicional, la robótica y la XR, en varias dimensiones), políticas de descarbonización (a nivel mundial, gobiernos e instituciones están reforzando metas de descarbonización para combatir el cambio climático), intensidad de colaboración (la colaboración ha sido fundamental en el desarrollo de proyectos de innovación en IA, particularmente a través de iniciativas open-source), preocupación por la ciberseguridad (la IA Generativa potencia la accesibilidad y el impacto de técnicas de ciberdelincuencia como el deepfake, phishing e ingeniería social, aunque también se espera que impulse herramientas de ciberseguridad más efectivas contra estos nuevos ataques), preparación de la economía (la adopción de la IA Generativa requiere preparación, tanto a nivel empresarial como económico, y se necesita capital humano técnico para seguir el ritmo de innovación y integrar la IA Generativa en las cadenas de valor), disponibilidad de computación (un factor crítico para su implementación masiva en el mercado es la disponibilidad de recursos computacionales).
- Drivers inciertos: sonlos factores/impulsores que, debido a su naturaleza disruptiva o su alta volatilidad, es difícil predecir su estado y su evolución futura dentro del período analizado. En esta categoría se encuentra el nivel de desarrollo tecnológico (incluye factores clave como la velocidad, versatilidad y calidad del contenido, la corrección de sesgos, alucinaciones y el nivel de autonomía), regulación (geografías como la Unión Europea, Estados Unidos y China están empezando a crear normativa específica al respecto con diverso alcance y grado de rigurosidad), acceso a financiación y subvenciones (es crucial para el desarrollo de iniciativas en IA Generativa el respaldo financiero que impulsa la creación, producción y aplicación de sistemas avanzados, siendo fundamental para su avance), dinámicas de mercado (con alta concentración en capacidad de computación y una moderada concentración en la creación de modelos, la producción de aplicaciones está relativamente atomizada y la futura concentración o fragmentación del mercado influirá en la evolución tecnológica y en cómo se materializa el impacto de la IA Generativa en nuestra realidad), impacto en el mercado laboral (aunque supone una potencial sustitución de determinados perfiles de empleo en varios sectores, también crea nuevas oportunidades en el diseño, implementación y mantenimiento de sistemas de IA Generativa), definición de responsabilidades sobre la IA (si la IA Generativa alcanza cierto nivel de autonomía, podrían surgir situaciones en las que las consecuencias de sus decisiones no puedan atribuirse a personas físicas o jurídicas, por lo tanto, la regulación deberá proporcionar herramientas a las instituciones públicas para adaptar los principios de asignación de responsabilidades a este nuevo entorno) y costo total de utilización (esencial para el desarrollo y aplicación de nuevos modelos, está determinado por diversos factores como la eficiencia de los chips, el costo energético, la disponibilidad de talento, la facilidad de integración organizacional y la fiscalidad).