Te contamos algunos ejemplos de inteligencia artificial que pueden ayudar a automatizar procesos y a mejorar la productividad de las cooperativas

En este artículo, vamos a explorar cómo la inteligencia artificial está cambiando la economía y cómo puede afectar a tu cooperativa. Además, veremos algunos ejemplos concretos de inteligencias artificiales que ya se pueden usar para automatizar procesos y mejorar la productividad de nuestras cooperativas. Si quieres saber cómo la inteligencia artificial puede ayudaros a llegar donde antes no podíais, sigue leyendo.

 

Pero, antes de entrar en materia, es necesario que definamos qué es la inteligencia artificial. La inteligencia artificial es una rama de la informática que se ocupa del desarrollo de sistemas que puedan simular la inteligencia humana, como el razonamiento, la planificación, el aprendizaje, el lenguaje, etc. La inteligencia artificial se basa en el uso de algoritmos y datos para crear sistemas que puedan aprender y adaptarse a nuevas situaciones, y que puedan tomar decisiones y resolver problemas de forma autónoma.

 

La inteligencia artificial es un campo de la informática que se ha desarrollado de forma constante desde sus inicios en la década de 1950. Sin embargo, en los últimos años (incluso meses), el aumento del poder de cálculo de las computadoras, el acceso a grandes cantidades de datos y los avances en el campo del aprendizaje automático y del procesamiento del lenguaje natural han permitido un crecimiento exponencial de la inteligencia artificial.

 

Todos estos avances en inteligencia artificial están permeando en distintos campos del conocimiento, como, entre otros, la salud, la gestión empresarial o la producción audiovisual. En el campo de la salud, por ejemplo, la inteligencia artificial está permitiendo análisis de imágenes médicas, análisis genómicos y recomendación de tratamientos más precisos y eficientes. En la gestión empresarial, la inteligencia artificial está facilitando la automatización de procesos, logística y control de stocks y la creación de contenido publicitario. Y en la producción audiovisual, la inteligencia artificial está permitiendo, por ejemplo, la creación de imágenes solamente explicando qué quieres o la eliminación de ruido de las pistas de audio.

 

Como seguramente estéis impacientes por saber de qué manera os va a afectar esto y cómo os podéis beneficiar, bien, llegados a este punto, vamos a profundizar en dos tipos de inteligencias artificiales para poder entender su funcionamiento (muy someramente) y sus capacidades. En concreto, veremos las IA de generación de imágenes y de procesamiento del lenguaje natural:

 

 

IA DE GENERACIÓN DE IMÁGENES

 

Las inteligencias artificiales de generación de imágenes son un tipo de IA que se utiliza para generar imágenes a partir de una serie de datos de entrada (normalmente texto u otra imagen). Estas IA son muy útiles en aplicaciones como la producción y edición de contenidos audiovisuales, la creación de efectos visuales en películas o videojuegos. Actualmente, las más conocidas son DALL•E, Midjourney y Stable Diffusión (código abierto).

 

Funcionan mediante una técnica llamada aprendizaje profundo, que utilizan para analizar grandes conjuntos de datos de imágenes y extraer patrones y características comunes. En lugar de simplemente copiar una imagen específica, aprenden a comprender conceptos generales como el color, la forma y la textura, y luego utilizan ese conocimiento para generar nuevas imágenes que nunca han sido vistas antes. De esta manera, pueden crear imágenes originales que reflejan lo que han aprendido de los datos, en lugar de simplemente copiar lo que ya existe.

 

Por ejemplo, Van Gogh nunca pintó a este gato, pero la IA ha aprendido cómo pintaba Van Gogh (trazos, colores, texturas, etc.) y ha sido capaz de generar la imagen de un gato como si la hubiera pintado el propio artista.

 

 

Esta es solo una de las muchas funcionalidades que tienen este tipo de IA. También podemos transformar imágenes en función del texto de entrada. Por ejemplo, podríamos cargarle una imagen en blanco y negro y convertirla en una imagen a color, o podríamos introducirle una imagen de un paisaje y transformarla en un dibujo a mano alzada (img2img).

 

Otra de las funcionalidades que ofrecen es la de aumentar la resolución de imágenes en pequeñas o de mala calidad (upscaler). ¿A quién no le habría venido bien esta herramienta más de una vez?

 

Imagen de baja resolución de 128x128. Derecha: imagen de alta resolución de 512x512 producida por Upscaler.

 

También podemos generar imágenes preservando una estructura predeterminada. La imagen de entrada a la izquierda puede producir varias nuevas imágenes (a la derecha).

 

 

No obstante, los datos de entrada no siempre tienen que ser en formato texto. Algunas de estas IA nos permiten hacer outpainting, lo que se traduciría como “pintado externo”. Este término se refiere a una técnica que consiste en generar imágenes a partir de una imagen de entrada. En concreto, el algoritmo de outpainting analiza la imagen de entrada y utiliza técnicas de aprendizaje profundo para generar una imagen que se asemeje a la original, pero que incluya elementos adicionales que no estaban presentes en la imagen original.

 

Original: La joven de la perla. Johannes Vermeer
Outpainting: August Kamp

 

 

IAS DE PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL

 

Se trata de un tipo de IA diseñadas para procesar y “comprender” el lenguaje humano de manera natural. Estos sistemas se basan en modelos de lenguaje entrenados con grandes cantidades de texto (GPT-3 con 175 mil millones de parámetros) y son capaces de realizar tareas como responder preguntas (en base a la información con la que la han entrenado), generar texto coherente y “entender” el significado y el contexto del lenguaje. Las IA de lenguaje se pueden utilizan en una amplia variedad de aplicaciones como la asistencia virtual, la traducción automática y la generación de contenido escrito de prácticamente todo tipo. Sin ir más lejos, tanto el título como algunos párrafos de este post están escritos por Chat GPT.

 

Uno de sus puntos fuertes es la programación. En las últimas semanas hemos visto a muchos usuarios llevar estos sistemas al límite haciéndolos detectar bugs, reescribir código de manera mucho más eficiente e incluso escribir todo el código de la página principal de una web en apenas 30 segundos. Algo que, por lo visto, no es fácil.

 

Otra de las aplicaciones que sabemos que ya está a la altura es escribir trabajos escolares. Porque, si bien esta herramienta no redacta textos perfectos, simplemente con repasar el texto en bruto para corregir algún defecto y añadirle cosas podemos obtener un trabajo escolar digno de sobresaliente. De hecho, un par de alumnos a los que les di una charla la semana pasada me confesaron haberlo utilizado ya en alguna ocasión. En ese sentido, creo que los colegios e institutos deberían plantearse de manera urgente cómo van a tratar este tema.

 

Este tipo de IA tiene infinitas aplicaciones, podemos resumir textos, convertir textos difíciles en simples o crear un esquema sobre un ensayo (aquí se recogen algunas aplicaciones de gpt-3). Otra de las aplicaciones que más me ha llamado la atención es la posibilidad de convertir las notas de una reunión en un resumen. Imaginad el tiempo que ahorraríamos utilizando esta herramienta para nuestras reuniones.

 

Silvia: la reunión hoy tiene que ser rápida.

Rafa: entonces vamos a empezar ya

Pepe: Pedro envió la información a última hora y no ha dado tiempo a revisarla

Lola: ¿Cuándo la envió? Rafa: el martes Silvia: si no está dentro del plazo establecido deberíamos posponer la reunión

Rafa: ¿os parece bien el lunes 13 de noviembre?

Silvia: sí

Lola: sí

Pepe: sí

Silvia comenzó la reunión diciendo que tenía que ser rápida. Rafa sugirió empezar de inmediato. Pepe informó que Pedro había enviado la información a última hora y no había dado tiempo a revisarla. Lola preguntó cuándo la había enviado. Rafa respondió que el martes. Silvia dijo que si no estaba dentro del plazo establecido deberían posponer la reunión. Rafa propuso el lunes 13 de noviembre. Los demás estuvieron de acuerdo.

 

 

DEBATES EN TORNO A LAS IA

 

La inteligencia artificial ha sido un tema de gran interés y debate en los últimos meses e incluso semanas, especialmente con la aparición de estas nuevas IA de imagen y texto. En realidad, algunas no son nuevas, llevan algunos años en funcionamiento para académicos y empresas, sólo que es ahora cuando por fin se han abierto al público en general. Y lo han hecho por varios motivos, en algunos casos (como ChatGPT) para que los usuarios ayuden (gratis) a la herramienta a mejorar sus capacidades y probar sus limitaciones. En otros casos, como Midjourney o Dall•E, debido al surgimiento de una versión de código abierto, es decir, gratuita, (Stable Diffusion) que amenazaba con comerse el mercado.

 

La capacidad de estas herramientas de generar resultados tan convincentes ha generado una serie de debates en torno a su impacto en la economía y sociedad. Y es que muchas personas se preguntan, ¿cómo van a cambiar estas tecnologías el sector de actividad de mi cooperativa?, ¿me voy a quedar sin trabajo?, ¿van a desaparecer profesiones o a surgir otras nuevas?

 

Ante la última pregunta, la respuesta es sí. De hecho, ya es una realidad. Hace un par de décadas no existía la especialidad de analista de big data o deep learning como tal y hoy en día es una de las profesiones que más demanda tiene. Quién sabe, quizá en unos años exista una profesión que consista en darle las órdenes de la manera más precisa a la IA (Prompt engineering).

 

Cabe señalar que, aunque muchas de estas herramientas ya tienen una utilidad real hoy en día, su implementación en los flujos de trabajo de la mayoría de las empresas va a ser progresiva. No obstante, si la tendencia de los últimos 5 años se mantiene, probablemente quede menos de lo que a priori pensábamos, por lo que hemos de ser conscientes de que a medio largo plazo vamos a tener que familiarizarnos con su uso. En ese sentido, la formación continua va a ser un factor clave para mantener la competitividad de muchas empresas.

 

Ahora bien, que mejore la eficiencia de ciertas tareas y procesos, es decir, que lo que antes te costaba 40 horas te cueste 30, ¿tiene que conllevar una reducción de plantilla o de volumen de trabajo? Para nada. Más bien, según lo veo yo, la consecuencia será que puedas dedicarle ese tiempo a realizar otro tipo de tareas o desarrollar otros proyectos a los que antes no llegabas.

 

Además, esto no se va a dar en todas las actividades por igual y dependerá de varios factores como, por ejemplo, el nivel de habilidades sociales o de creatividad requeridos. En cualquier caso, es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial no reemplazará por completo a los trabajadores humanos y que siempre habrá lugar para el trabajo humano en conjunción con la tecnología.

 

En relación con las IA de creación de imágenes también se han generado ciertos debates específicos. Y es que, si este tipo de inteligencias artificiales se entrenan con bancos de imágenes creadas por artistas gráficos, ¿hasta qué punto las imágenes generadas por estas herramientas deberían darle al usuario los derechos de uso y comercialización (sí, actualmente te los dan)? ¿Qué pasa si una imagen de entrenamiento y otra generada es muy parecida? ¿Es esto realmente arte? En el caso de Stable Diffusion, gracias a que se trata de una IA de código abierto se ha podido crear una herramienta con la que cualquier artista puede averiguar si sus diseños están incluidos en los bancos de datos, aunque desconozco si actualmente puede emprender alguna acción para retirarlos. De todas maneras, ¿acaso no se asemeja esto a la inspiración que puede tener un artista con la obra de otro?

 

En fin, como ya ha ocurrido con otros acontecimientos anteriores que vinieron a revolucionar el mundo, la Inteligencia Artificial continuará abriendo caminos hasta hoy desconocidos, muchos de los cuales ayudarán a mejorar nuestras vidas mientras que otros nos plantearán debates éticos que nos obligarán a tomar partido.