Qué es la Inteligencia Artificial Generativa y cómo entenderla para lograr beneficios 

"Me lo contaron y lo olvidé, lo vi y lo entendí, lo hice y lo aprendí ", decía Confucio. Probablemente esta es una frase que muchos podrían decir al referirse al uso de la inteligencia artificial (IA) Generativa o GenAI, que ya es una solución para mejorar la productividad de empresas, incluso de las que han estado en crisis y han visto en estas tecnologías una oportunidad.  

Así le ocurrió a un gigante del espectáculo que, literalmente, apagó las luces de sus shows. “Detuvimos todo. En menos de una semana pasamos de 48 espectáculos anuales a cero. El 95% de nuestros empleados fueron despedidos, incluyéndome a mí”, recuerda Philippe Lalumière, vicepresidente de Tecnología de Cirque Du Soleil, al referirse a la crisis que les dejó la pandemia del covid-19. 

Parecería imposible que un grande del entretenimiento, que ha logrado la ovación de casi 410 millones de espectadores desde que surgió en 1984, se quedara sin un solo aplauso y al punto de la bancarrota. “Tuvimos que reconstruir todo. En el equipo de IT éramos 115 empleados cuando detuvimos las operaciones. Cuando volví, 13 meses después, éramos 13”, recuerda.  

Salir de la crisis era un reto más difícil que caminar por la cuerda floja. Pero la clave la encontraron en la transformación, diversificación y tecnologías de automatización, incluso con IA.  

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Lalumière, quien fue pieza clave en la recuperación de Cirque Du Soleil, expuso cómo lograron la “transformación digital” frente a directivos de empresas líderes de Centroamérica que participaron en el Momentum BAC Summit 2024, que se llevó a cabo en agosto en Nueva York. Este fue el punto de encuentro en el que se abordó la incorporación de la Inteligencia Artificial en procesos de negocio.  Primero, el circo del sol identificó tres retos: complejidad operacional, control de costos y diversificación.  

“La diversificación para nosotros ahora es básicamente como probamos el futuro de nuestra organización. No sabemos cuándo ocurrirá otra pandemia o algo similar, así que queremos ir más allá del entretenimiento; aunque sigue siendo nuestro ADN, podemos hacer algo más allá del espectáculo en vivo”, asegura Lalumière. 

La magia de estos procesos ocurre tras bambalinas. Aunque el circo ya había utilizado tecnologías para su operación y para que los shows alcanzaran la perfección, Lalumière dice que tras la pandemia fue necesaria una reinvención de procesos tecnológicos para tomar mejores decisiones, funcionar perfectamente y ser innovadores.  

Y es que la magnitud de la operación de Cirque Du Soleil es compleja: 4 mil 297 empleados a nivel mundial, 1 mil 161 artistas, 48 shows vigentes, 41 idiomas, 83 nacionalidades, 15 mil vestuarios hechos a la medida y con características específicas (si son resistentes al agua, al fuego o situaciones extremas), y cientos de viajes a diferentes países.  ¿Cómo lograr que todo funcione desde un mismo punto de control? 

“Tenemos 7 mil viajes al año, eso es en promedio 40 vuelos al día”, refiere Lalumière al abordar la complejidad de los procesos. Para lograrlo, Cirque Du Soleil pensó en la automatización, y para ello ha utilizado, por ejemplo: SAP Ariba, software de gestión en la nube que facilita procesos de compra; S4HANA, sistema de planificación de recursos empresariales de varias áreas de la empresa; y SAP Concur plataforma que automatiza y simplifica procesos y gastos en viajes.    

¿Y qué pasa con los shows? ¿Ya aplican la IA?  “Nuestro equipo creativo ya piensa en eso, porque la experiencia puede mejorarse mucho con la tecnología, es casi mágico. Hemos tratado de captar las emociones de los espectadores durante los shows a través de reconocimiento facial para asegurarnos de que no haya aburrimiento, pero sin llegar a hacer una identificación individual”,  comenta Lalumière al hablar del cuidado de no vulnerar la Información de Identificación Personal (PII, por sus siglas en inglés).  

También utilizan la realidad virtual para montajes de escenario, a través de HoloLens, de Microsoft, que les permite ver espacios y elementos necesarios para que los artistas puedan hacer sus espectáculos.  Y aunque podría decirse que Cirque Du Soleil es un caso de éxito, todos pueden lograrlo, la pregunta es: ¿cómo comienzo? 

Primer paso antes de usar la IA Generativa 

Aunque ahora se habla mucho sobre herramientas como ChatGPT, Gemini, Copilot, DALL.E, Midjourney, DeepBrain AI, Pinpoint, entre otros,  la duda sobre si las “máquinas pueden pensar” se planteó desde la década de 1950 cuando Alan Turing se hizo la pregunta y lo llevó a comprobar que estas sí podían “comprender, aprender y presentar un comportamiento similar al del ser humano”. Su trabajo se conoce como la “prueba de Turing”.  

Y así, desde hace años la inteligencia artificial ya ha aportado diferentes soluciones de machine learning, algoritmos, optimización matemática o automatizaciones. Sin embargo, el boom actual se da a partir de 2023 con la Inteligencia Artificial Generativa (Gen AI), de la que todos hablan y que ya genera valor en diferentes áreas, procesos y sectores.  

McKinsey & Company estima que a nivel mundial la IA Generativa podría agregar un valor monetario a las empresas de entre US$2.6 billones a US$4.4 billones anuales. Además, la empresa señala que entre los sectores que tendrán más oportunidades está el de High Tech (US$240 mil millones a US$489 mil millones), retail (US$240 mil millones a US$380 mil millones), y la banca (US$200 mil millones a US$300 mil millones).  

“Imaginen que sus costos en tecnología bajen el 50%, o que la fuerza laboral de su empresa sea mucho más productiva. Eso es lo que estamos viendo que se está logrando hoy en día con la Inteligencia Artificial y la Inteligencia Artificial Generativa”, dice Larry Lerner, especialista y analista de Mckinsey & Company.   

Lerner dice que la IA ya genera valor en varios procesos, pero son cuatro los más representativos: 

• Síntesis de contenido y análisis: ha mejorado un 80% la productividad en la verificación de información al ofrecer soluciones de asistencia y generación de insights para las empresas.  

• Desarrollo de código y Software: hay “copilotos” de creación de códigos que mejoran el desarrollo de programas digitales.  Hay un 55% de incremento en ganancias de productividad para desarrolladores.  

• Creación de contenido creativo:  Se ha logrado la personalización de la comunicación (mails, campañas y generación de contenido de marketing) y con ello el aumento de un 20% de conversión de leads digitales. 

• Interacción con el cliente: Se ha logrado la automatización en un 60% en tareas de comunicación con clientes gracias a agentes virtuales que dan respuesta rápida. 

Pero lo que muchos se preguntan, dice Lerner, es cómo alcanzar un nivel óptimo y generar valor a los procesos y, por tal, mejorar la productividad y los ingresos.  Hay dos aspectos fundamentales que el experto recomienda: “enfocarse en el qué y en el cómo, por muy obvio que parezca”.  

“En el ‘qué’  se tienen que enfocar en los procesos de sus compañías que pueden y quieren realmente reimaginar con esta tecnología. No se enfoquen solamente en un use case, sino en un dominio que puede ser reimaginado:  experiencia del cliente, créditos... Enfóquense en el valor que esos dominios pueden llegar a tener, y prioricen los más grandes. No se metan a 50 experimentos transversales, sino a los cinco más importantes y háganlo de manera profunda”, recomienda Lerner.  

Con respecto al “cómo”, el experto explica que se debe centrar en el modelo operativo.  “Una empresa debe tener en mente que por cada dólar que va a invertir en los modelos, tendrá que invertir otro dólar en cuestiones de organización, en el modelo operativo, en el change management, para poder tener el nivel de escala que se requiere. Si no lo hacen, lo que van a tener serán varios experimentos, muy lindos, pero que no van a llegar a tener mucho valor”, asegura. 

Lerner explica que la mayoría de empresas en algún momento se estancan al implementar estas tecnologías, pero no por la complejidad de los modelos de IA, sino porque no logran diseñar los procesos para que el personal de las empresas alcance un nivel de adopción adecuado. “La gran mayoría de las razones son internas”, comenta.  

Por eso, resulta indispensable que las empresas que comiencen a utilizar estas tecnologías lo hagan con un enfoque responsable: “Lo que le decimos a nuestros clientes es que en el primer día que usen la IA, tienen que comenzar con un enfoque responsable, evitar sesgos inadecuados que conlleven infracciones. Por eso es vital la integración de varias áreas de una empresa, incluido el equipo de riesgo”. 

Transformación 

“Antes tenías que contar con muchos especialistas que te dieran modelos que tardaban hasta dos años para diseñar. Había que hacer una gran inversión para lograr la innovación y determinar si era una buena idea, pero ahora puedes conseguir la Inteligencia Artificial con muchos proveedores y determinar si funciona para ti o si pruebas otra cosa”, dice Marc Schwartz, estratega empresarial de Amazon Web Services. 

Schwartz sabe muy bien que es complejo establecer proyectos tecnológicos que sean funcionales y que cumplan con los objetivos. Fue él, cuando fungió como director de información del Servicio de Ciudadanía e Inmigración de Estados Unidos, del Departamento de Seguridad Nacional, durante el Gobierno de Barack Obama, quien trabajó para poner en marcha el programa de Acción Diferida para los Llegados en la Infancia (DACA, por sus siglas en inglés). 

“El presidente Obama estaba dando una conferencia de prensa, y anunció DACA, su gran iniciativa de inmigración. El problema fue que dijo que íbamos a poner en marcha el programa en 60 días. Esto fue un gran shock para mí porque era la primera vez que oía hablar de ello, y era mi gente la que iba a tener que ponerlo en marcha. Teníamos que cambiar 25 sistemas informáticos en ese periodo cuando nuestro tiempo promedio llevaba 20 meses”, recuerda.  

Había que hacerlo rápido, por eso Schwartz dice que para tener éxito en proyectos de esta magnitud, además de identificar la necesidad que tiene una empresa o negocio, se debe lograr la transformación antes de alcanzar la velocidad, pero no necesariamente enfocada en los trabajadores. “No se trata de decirle a los empleados ‘tenemos que ser más rápidos’; es arriesgado porque cuando la gente trabaja así se cometen errores”, dice.   

La velocidad, según Schwartz, se logra con la transformación en la ejecución y gestión de un proyecto.  “Se deben eliminar todos los residuos en los procesos para lograr un flujo de valor”, dice.  

Por su parte, Alejandro Cárdenas, experto en transformación digital en GBM, explica que, para lograr celeridad en procesos de adopción tecnológica, se deben responder tres preguntas clave: qué situación quiero mejorar (identificación); con qué tecnología es factible hacerlo (implementación); cuál es el resultado de negocio que se quiere alcanzar (objetivos y resultados). 

Es en el ámbito de implementación tecnológica en donde Cárdenas hace énfasis especial. “Las tecnologías de hoy, incluyendo la Inteligencia Artificial, cambian cómo operan las empresas”.  

Para el experto resulta importante que antes de implementar se diseñen las nuevas formas de operar a nivel organizacional. “Luego de haber diseñado y tener claro qué efectos va a tener, tú implementas el cambio tecnológico, el cual debe estar asociado a un proceso de gestión de cambio, porque tienes que manejar la resistencia”, explica.   

Y es que los cambios en procesos dentro de las organizaciones pueden generar cierto temor.  “El hombre se resiste por tres aspectos: primero, porque no conoce; segundo, porque siente que no puede; tercero, porque realmente no quiere. Pero tú rompes esa resistencia comunicando con convicción, con transparencia de lo que puedes alcanzar y lo que no puedes alcanzar, siempre orientado en un resultado de negocio específico”, dice.  

Sobre la IA Generativa, aunque en países como Guatemala aún se encuentra en fases tempranas, existen ciertos temores en su implementación por la autonomía que pueda tener y porque se cree que esta podría terminar con varios empleos. Sin embargo, Cárdenas explica que esta tecnología crea “eficiencia en los proyectos”.  

“Es muy común que se piense: ‘bueno, están implementando plataformas de clase mundial, pero eso me dejará sin trabajo’. Hay que ser muy delicado con esos mensajes. No quiero decir que no va a haber una optimización, sí la a va a ver, pero las empresas deben manejar el efecto emocional de las personas en este proceso y enseñarles a que serán las funciones las que cambian y se transforman a una función más analítica, más táctica, y menos operativa. Esto, además, también va a invitar a las personas de la organización a que mejoren sus competencias digitales”, explica.  

“No se deben preocupar por la IA, sino de aquellos trabajos repetitivos que puedan ser sustituidos por RPA (tecnología de automatización robótica de procesos). Se debe usar la IA como medio de aprendizaje, para mejorar competencias y pasar a un siguiente nivel como seres humanos”, exhorta Cárdenas.  

Sin embargo, en algo sí coinciden los expertos: aquel profesional que ya conozca y sepa cómo trabajar con la IA, tendrá más oportunidades al momento de obtener un empleo. 

De la regulación a la autorregulación 

 
En la actualidad, los deepfakes creados con IA, sobre todo los de tipo político, son fáciles de generar y difíciles de detectar. Estos ya están afectando, por ejemplo, las elecciones en todo el mundo, incluidas las de Estados Unidos.  

El proyecto CounterCloud demostró, en 2023, la facilidad con la que la IA puede crear y difundir contenidos falsos. Investigadores desarrollaron un modelo automatizado de desinformación creado con OpenAI con el fin de hacer ver los riesgos que hay sobre la inexistencia de regulación sobre estas herramientas.  

Para hacerlo invirtieron apenas US$800 y crearon una plataforma que producía contenido (20 artículos de noticias y 50 tuits diarios) que resultaba convincente para la audiencia. Los investigadores demostraron de esta forma que usar la IA sin responsabilidades podría tener efectos negativos.  

Ante esto, los expertos hicieron recomendaciones para frenar estas amenazas:  

1. Incorporar detección de contenido de IA en los navegadores. 
2. Exigir a las plataformas que adviertan a los usuarios sobre el contenido generado por IA. 
3. Hacer que los proveedores detecten el contenido de IA dañino. 
4. Regular el uso potente de la IA. 
5. Educar al público sobre la desinformación generada por IA. 

Sin embargo, los riesgos del uso de la IA es un tema que ya llama la atención en muchos países. Según una encuesta publicada en el AI Index Report 2024, de la Universidad de Stanford, las principales preocupaciones de las empresas relacionadas con la IA incluyen la privacidad, la seguridad de los datos y la fiabilidad. El estudio señala que las organizaciones a nivel mundial están empezando a tomar medidas para evitar estos riesgos.  

En el último año, varias naciones han promulgado importantes políticas relacionadas con la IA, las cuales reflejan la creciente concienciación de los responsables políticos sobre la necesidad de regular y mejorar la capacidad de sus respectivos países para aprovechar su potencial transformador. Por ejemplo, Estados Unidos pasó de promover apenas una normativa en 2016 a casi 25 en 2023. 

El reporte AI Index Report 2024 que analiza a 128 países sobre Inteligencia Artificial establece que 32 naciones han promulgado al menos un proyecto de ley relacionado al tema, llegando a 148 propuestas desde 2016 a 2023. Son Estados Unidos y la Unión Europea los que avanzan en estas iniciativas, pero es China el país que más ha patentado aplicaciones con IA.  

Por ejemplo, la Unión Europea llegó a un acuerdo sobre los términos de la Ley de IA, legislación histórica promulgada en 2024, que busca garantizar la seguridad y el respeto de los derechos fundamentales de las personas.  

El presidente de Estados Unidos, Joe Biden, también firmó en octubre de 2023 una Orden Ejecutiva sobre IA. Esta establece puntos de referencia para la seguridad de la IA, protección de la privacidad de los estadounidenses, el avance de la derechos civiles y el fomento de la competencia y la innovación.  

Ordena la creación de un memorando de seguridad nacional que guíe la aplicación segura y ética de la IA en operaciones militares, garantizando la protección privacidad y la garantía de un mercado de IA abierto y competitivo que haga hincapié en la innovación.  Por otro lado, establece que el Departamento de Educación aborde el uso seguro y responsable de la IA.  

 ¿Y cómo está Centroamérica en cuanto a la regulación? Daniel Pérez Umaña, vicepresidente corporativo senior de legal y relaciones públicas de BAC, explica que aún no existe una legislación en la región pronto a ser aprobada. “Creo que va a haber un debate interno y es importante que los empresarios de nuestra región empecemos a experimentar y utilizar estas herramientas para entender cómo funcionan, identificar las debilidades y los riesgos, aprender a autorregular y entender cuáles son los estándares, para que a la hora que se dé la discusión en nuestros congresos, estemos preparados y demos el aporte pragmático que se necesita”, dice.  

Pérez asegura que países como Estados Unidos han sido cautos en la regulación porque “se teme que un país también pierda competitividad dependiendo de la forma en que se pueda regular”, dice. “Hay un hype —expectativa— de que hay que sacar algo inmediatamente, una urgencia de regular, pero el enfoque más prudente para nuestra región es buscar los distintitos normativos que ya existen y establecer ajustes determinados si se detectan algunos riesgos”, comenta.  

El peligro de que un país no se regule es “muy grande”, dice Pérez, porque pueden venir problemas como abusos, el cibercrimen, sesgos o vulneraciones a los derechos de las personas. Contar con una normativa, según Pérez, permite mitigar riesgos, aumentar confianza, optimizar estándares, promover innovación y fortalecer aspectos éticos.  

Y aunque Pérez sostiene que en Centroamérica aún hay desconocimiento de estas tecnologías en los funcionarios que legislan, las empresas y las personas sí pueden dar los primeros pasos a través del reskilling (adquirir nuevas habilidades actuales) y upskilling (mejorar las habilidades actuales) para entender, entrenar y controlar a la IA y así poder hacer una “autorregulación” basada en estándares que ya existen.  

Para ello, Pérez menciona algunos que pueden servir como base en materia de regulación dentro de una empresa y para aplicar la IA, por ejemplo el ISO/IEC 4200, que establece los requisitos para implementar un sistema de gestión de IA en una organización; o los propuestos por el Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST), los cuales tienen instrucciones, directrices y mejores prácticas para apoyar el consenso de la industria en el desarrollo y despliegue de una IA segura, fiable y ética. 

“Es muy importante que las empresas tengan claro el uso que le darán a la IA y entender que esto tiene un nivel de impacto y de riesgo. Y ante esto es necesario que exista la gobernanza, un comité de gobierno destinado a temas de Inteligencia Artificial”, comenta.  

La mejor manera de hacerlo, explica Pérez, es que se involucre a todas las personas que tienen funciones relevantes en el modelo de negocio de una empresa: ejecutivos, científicos de datos, ingenieros especialistas en la nube, equipo de asesoramiento legal, comunicación interna y externa, entre otros. “Incluso, si en la empresa hay algún champion de ética, es muy importante que participe, para que aporte su expertise en materia de transparencia. Lo más conveniente es que haya un líder, que también debe serlo en innovación”, ejemplifica. 

“Podemos comenzar con la autorregulación e ir poco a poco para, eventualmente, tomar una decisión país; claro está, con un marco regulatorio que no reste competitividad a un país”, comenta.  

Ciberseguridad: un eslabón importante 

“Imagínense recibir la llamada de algún familiar diciendo que tuvo una emergencia y que necesita que le haga un depósito o una transferencia. La voz es la misma, el tono es el mismo, pero luego se da cuenta de que es una estafa, porque sonaba tan real que es difícil distinguir”, expone Andrés Gil, socio de ciberseguridad en Deloitte Spanish Latam. Gil explica que la revolución de la IA generativa, también obliga a las empresas a hacer una “transformación de la gestión de ciberseguridad”.  

El informático dice que ya muchos utilizan la IA para automatizar procesos, pero también los ciberatacantes se han “empoderado” con esta tecnología haciendo deepfakes con video, imagen o audio que imita la apariencia de una persona, robo de información, ataques BEC (Business Email Compromise), con los que a través de emails que simulan ser legítimos solicitan a ejecutivos de empresas transferencias de dinero, entre otras.  

“Vemos este tipo de ataques mucho mejor armados. Ya no son mails de cualquier cosa, sino que algunos usan IA para suplantar identidades de personas para que, por ejemplo, autoricen pagos. Los atacantes están utilizando la IA para detectar vulnerabilidades y agujeros dentro de una organización para explotarlos”, dice el experto.  

A nivel Latinoamérica, los sectores que se han visto más vulnerables se encuentran en el sector público porque, a juicio de Gil, “tienen bastante dificultad para invertir en temas de seguridad” en comparación con otro tipo de industria como la bancaria.   

“El otro sector que es bastante atacado es el sector de retail, de los supermercados, porque tienen una superficie de ataque muy grande. Un supermercado tiene puntos de venta que se conectan a Internet, tienen características que los hacen más vulnerables”, explica.  

Para prevenir, las empresas y usuarios deben hacer una evaluación sobre cuál es su estatus en materia de protección. “Hay preguntas que se deberían de hacer las empresas: Por ejemplo: ¿Se cuenta con un CISO (Chief Information Security Officer)? ¿Qué estructura tienen? ¿Qué presupuesto le dedican a seguridad? ¿Cuánto nivel de exposición tengo a un ciberataque de ransomware? ¿Qué capacidades tengo para responder a un ataque?”, enlista Gil.  

Por tal, un punto importante es la inversión.  “El presupuesto de IT de una empresa, como mínimo, debería dar un 5% en seguridad. O sea, de cada 100 pesos que gastas en tecnología, 5 deberían ir a seguridad”, comenta. 

Luego de tener este estatus, Gil dice que es necesario establecer un “modelo de gobierno” dentro de la organización.  “La mejor manera de usar esta tecnología, es definir quiénes la gobiernan y cuáles son las reglas del juego, quién asegura que eso funcione bien, que no me hagan poisoning (envenenamiento) o que no me la roben.  Debe existir un equipo que entienda sobre las vulnerabilidades y sepa cómo operar un proceso crítico”, dice.  

Y también está la otra faceta importante: los colaboradores de la empresa. “El uso de IA y los marcos de protección deben de comunicarse, informar que hay un ‘tutor’ de esta tecnología y que requerirá de planes de educación internos, no solamente para que descubra vulnerabilidades, sino para saber cómo reaccionar cuando se produzca un incidente”, dice Gil.  

“La diferencia entre el éxito de la resiliencia de organización ante un eventual ciberataque se da si logramos educar a las personas de la organización.  A lo mejor el colaborador cae en una estafa o un mail de phishing que pueda afectar al resto de la organización, pero si sabe qué hacer, a quién contactar, el tiempo puede ser clave para responder.  Este plan educacional evita un desastre y que un modelo pueda ser hackeado”, dice Gil.  

Oportunidades para Guatemala y Latinoamérica  

“Una de las grandes ventajas de la tecnología es que nos permite acceder, de una manera más económica y accesible, a probar y testear cosas. Guatemala es reconocido por el gran sentido empresarial, por el espíritu emprendedor y uno ve muchas iniciativas que ahorita están testeándose. Entonces tenemos la oportunidad en esta revolución tecnológica de aprovechar, de hacer pruebas. Ya hay varias empresas que lo están haciendo”, asegura Eric Campos Morgan, presidente Ejecutivo de BAC Credomatic Guatemala.   

Aunque la empresa a la que pertenece ya ha logrado automatizaciones en diferentes procesos como atención al cliente o la tesorería digital, Campos señala que en el istmo es necesaria la inversión, no solo del lado tecnológico, sino en la capacitación de profesionales. 

“Lo primero es tener claro el caso de negocio y cuál es el resultado esperado que queremos lograr. Después hay que buscar el talento humano para hacer las pruebas de concepto, siendo cuidadosos en la implementación, para después darles escalabilidad”, asegura Campos.  

El ejecutivo señala que es necesario incentivar a más jóvenes a que se acerquen al uso de esta tecnología. “Hay empresas que estamos buscando formas de apoyar no solo a las universidades, sino a instituciones para que formen técnicos especializados en tecnología, porque esa es al mismo tiempo la paradoja: tenemos el caso particular de Guatemala en donde tenemos a la población más joven de toda Centroamérica y casi que de América Latina, entonces tenemos un potencial ahí, de tomar se ese bono demográfico, esa juventud y orientarla a este tipo de soluciones. Es un ganar ganar para los jóvenes y también para la sociedad al tener recursos más competentes”, explica.  

Campos refiere que la IA generativa bien aplicada y utilizada podría dar prosperidad en un país y exhorta a los diferentes sectores políticos, académicos, empresariales a ver que se viene “una revolución tecnológica que va a tocar los puntos de nuestras vidas” y que se necesita de un “esfuerzo país” para fomentar, bajo lineamientos, el uso responsable de la inteligencia artificial.  

Al hablar de responsabilidad, Campos explica que no se trata solamente de pensar que “las máquinas solucionarán todo”. “Al contrario, se deben identificar los posibles riesgos y encontrarles solución; se debe entrenar a la IA; se deben analizar los resultados del uso de esta tecnología; al final ese análisis lo debe de hacer un ser humano. En ese sentido, a la IA se le debe ver como un habilitador a las potencialidades humanas, es una herramienta más a para potenciar las capacidades del ser humano y generar oportunidades”, dice.  

Por eso, para Campos lo más importante es que las personas y los profesionales forjen el criterio. “No se trata de hacer una simple pregunta a la IA para que la resuelva, sino tener el criterio de qué y cómo hacerlo. Ahora lo importante es tener el criterio de cómo hago la pregunta y también de saber si la respuesta es la correcta, si es la adecuada, si es la que buscamos y está en línea con los valores, normas o estándares”.  

¿Y cuál es el primer paso? “La primera lección sobre IA es que está sucediendo y que Guatemala no se queda fuera. Ya está pasando: es accesible, es cercana y hay que involucrarse”, dice Campos. ¿Se anima? 

*Gráficos e infografías de la nota creados por Marcos Gálvez