La promesa de que la IA hará todo por ti se cumplirá en los próximos 10 años

Ali Ghodsi, CEO de la empresa de software Databricks, es contundente al decir que la inteligencia artificial no sufre de una falta de capacidad cognitiva, sino de una profunda carencia de contexto organizativo. Esto significa que el verdadero desafío para las empresas no es la inteligencia de los modelos, sino la complejidad de integrar sus datos, procesos y cultura interna en el ecosistema de la IA.

Ghodsi resalta que el valor real de la IA no ha alcanzado su potencial debido a que los datos empresariales no están listos. Sin el contexto adecuado, los agentes de IA son incapaces de operar con la eficacia que prometen.

“La IA tiene un problema de complejidad; si tuviera todos los datos, todo el contexto y todos los procesos que existen dentro de las organizaciones, entonces podríamos empezar a obtener mucho más valor de ella hoy mismo", comenta.

Si se logra desbloquear esta industria donde la IA razona, planifica y actúa de forma autónoma, McKinsey prevé una generación de entre 450,000 y 650,000 millones de dólares anuales en ingresos y reducciones de costes operativos de entre 30 y 50%.

Hasta ahora, la única industria en donde la IA ha tenido este impacto es en el desarrollo y escritura de código, pero esto se debe a que la las herramientas de este sector tenían demasiado contexto en los código fuente con los que trabajaban, algo que no se ha replicado en otras áreas empresariales, como las ventas, el marketing o las finanzas.

Tus datos en un solo lugar

Para resolver atacar esta brecha, Databricks lanzó Genie One, un sistema basado en una capa de contexto en tiempo real (bautizada como Genie Ontology), la cual es capaz de aprender continuamente sobre un negocio a partir de datos internos y externos, ya sea con las propias aplicaciones desarrolladas internamente o con otras herramientas de terceros, lo cual genera respuestas más precisas y a un menor costo.

En pocas palabras, se trata de que el agente (Genie One) ponga a trabajar los datos que la propia empresa produce en tiempo real, ya sean documentos, contenido, aplicaciones, chats o reuniones grabadas para tomar una decisión acertada “en lugar de adivinar a partir de un contexto incompleto”, que es como actualmente funcionan las herramientas de IA y por ello son propensas a “alucinar” —inventar información—, incluso en contextos de información controlada.

“Si los agentes no saben todo lo que tú sabes, no seremos capaces de hacer nada con la IA y se necesitan cambios enormes en cada organización para que eso se convierta en realidad", comenta Ghodsi, y agrega que a la hora de usar IA, los empleados quieren obtener respuestas a preguntas simples, como el funcionamiento de la empresa y tomar decisiones en consecuencia. Pero “incluso los mejores agentes de IA no pueden responder de manera confiable cuando la información está fragmentada”.

Al organizar la información de forma clara y en tiempo real con este tipo de herramientas de datos, un director financiero, por ejemplo, podrá confiar en un agente para saber por qué cambiaron los márgenes de su empresa, pues estará trabajando a partir de los mismos datos con los que el negocio realmente se ejecuta.

Genie One está disponible en computadoras, así como en sistemas operativos Android y iOS, y con esta herramienta es posible orquestar flujos de trabajo y automatizar labores. Es decir, en lugar de solo buscar respuestas en los datos, aporta asistencia integral y hace cosas en nombre de las personas.

En paralelo, la empresa también presentó la nueva arquitectura llamada Lakehouse RT, que unifica los datos de las cargas de trabajo operativas dentro de un solo conjunto de datos en el mismo momento en que se producen, así como los agentes Genie, que permiten guardar cualquier conversación como si se tratara de un asistente digital, esto con la finalidad de que repita flujos de trabajo de confianza en todos los equipos y las labores se automaticen.

Un viaje de 10 años

Esta transformación no ocurrirá de la noche a la mañana. La reingeniería de procesos necesaria para que una firma sea "lista para la IA" es una tarea que requiere de socios estratégicos y una visión a largo plazo. Al respecto, Ghodsi predice que este enfoque en el contexto y la preparación de datos definirá la próxima década de la industria tecnológica.

"Creo que es un viaje que se realizará al menos a lo largo de 10 años. Así que creo que durante la próxima década, van a ver un gran boom. Los necesitamos más [a los socios de servicios] porque necesitan ayudarnos a cambiar todas nuestras empresas para que estemos listos para la IA".

Por lo tanto, concluye que la era donde se cumple la promesa de los agentes como asistentes capaces de hacer cosas en nombre de las personas apenas está comenzando. “No se trata simplemente de desplegar modelos más potentes”, afirma, “sino de construir una infraestructura donde la IA posea el mismo nivel de contexto que un empleado humano”.