En el mundo de la tecnología, algunas innovaciones desaparecieron (hace tiempo que no envío un fax), mientras que otras persisten (todavía monto mi bicicleta todos los días). El error, en el mundo actual de la tecnología, sería creer que la IA generativa pertenece a la categoría de las que persisten, capaces de reemplazar todas las demás formas de IA. Un grave error.
En nuestro artículo “Sofismo e IA” (1) publicado en febrero de 2024, ya predijimos que todos los proyectos hoteleros basados exclusivamente en IA generativa fracasarán. Vamos a ver en qué punto estamos hoy.
Imaginemos que te nombran responsable de un proyecto de IA para una cadena hotelera, y tu tarea es implementar la IA para las relaciones con los clientes. Tienes dos opciones: IA conversacional clásica o IA generativa.
Examinemos las fortalezas y debilidades de cada solución.
Primero, recordemos la diferencia entre inteligencia y conocimiento. La inteligencia te permite comprender, analizar y adaptar, mientras que el conocimiento abarca los hechos y la información adquirida a través del aprendizaje. En otras palabras, la inteligencia entiende la pregunta, y el conocimiento proporciona la respuesta. En la IA, ambas son esenciales. Sin embargo, a medida que la inteligencia se convierte en una mercancía (Deepseek es solo el comienzo), el conocimiento se convierte en el verdadero activo de estos modelos.
Con la IA clásica, todo debe diseñarse desde cero: crear un modelo de comprensión (NLU) y estructurar el conocimiento a través de una biblioteca ó base de datos. Esto requiere anticipar todas las posibles preguntas y respuestas, lo que es un proceso largo y costoso.
Por el contrario, la IA generativa simplifica todo. La inteligencia ya está integrada en modelos como OpenAI, Mistral o Anthropic. Para el conocimiento, solo es necesario ingerir datos existentes (web, hojas técnicas, PDFs, etc.) para construir una base explotable.
Durante una conferencia con profesionales de la hostelería, les pregunté: ¿Qué IA elegirían para un grupo hotelero? Resultado: el 100% eligió IA generativa. ¿Victoria por nock out? Lamentablemente no, esto fue solo el comienzo de sus problemas…
La IA generativa es probabilística y tiene una tendencia preocupante a inventar respuestas: esto se conoce como alucinación. Estos errores tienen dos causas principales: falta de datos o, por el contrario, un exceso de información mal gestionada.
Al menos, la tasa de alucinación es del 20%. ¿Estás dispuesto a asumir este riesgo? ¿Anunciar duchas accesibles que no existen, ofrecer late check-outs ficticios o garantizar una piscina climatizada… sólo con el sol?
La IA generativa predice cada palabra en función de la probabilidad más alta. Pero la probabilidad no es certeza. Destaca en consultas generales (una receta de panqueques, un plan de marketing), donde las respuestas aproximadas pueden ser ajustadas por el usuario. Esta es la lógica difusa: adaptable, pero no infalible.
La IA conversacional, por otro lado, se basa en la lógica booleana: verdadero/falso, blanco/negro. La hostelería está llena de información booleana:
En resumen, ¿cómo puede una IA basada en lógica difusa gestionar una actividad que requiere lógica booleana? Es como intentar encajar un círculo en un cuadrado.
Luego, vuelvo a preguntar a mi audiencia de profesionales. De repente, solo el 50% de los participantes se convence de la IA generativa. El entusiasmo inicial ha dado paso, afortunadamente, a algo de reflexión.
Como mencioné anteriormente, un hotel—y más aún un grupo hotelero—se basa en una serie de información booleana, estimamos que un hotel está caracterizado por unos 3,000 puntos de datos:
Estos ejemplos no son elegidos al azar: son preguntas reales, y los datos de respuesta simplemente no existen de manera formalizada. En el mejor de los casos, la información está guardada en la mente de algún miembro del personal.
Nuestros cálculos muestran que el 60% de la información de un hotel no está documentada. Lo repito: no existe.
Entonces, ¿cómo puede la mejor IA generativa del mundo responder a una pregunta que no conoce la respuesta?
Ahora entiendes y aprecias por qué el conocimiento es mucho más importante que la inteligencia.
¿Por qué tanto alboroto en torno a la IA generativa? La respuesta radica en una falta de comprensión de las matemáticas básicas, específicamente la curva logarítmica.
Esta curva nos enseña que, al principio, el progreso es rápido y barato. Pero cada mejora marginal se vuelve más compleja y costosa. En otras palabras, los problemas a resolver evolucionan exponencialmente.
Lo que parecía simple al principio, eventualmente se convierte en un rompecabezas insuperable. Como ilustra la curva a continuación…
El 100% de los proyectos hoteleros basados exclusivamente en IA generativa han fracasado
Hago la pregunta por tercera y última vez. Ahora, finalmente, nadie quiere IA generativa para su proyecto hotelero. En 15 minutos, entendieron lo que los grandes grupos hoteleros, a pesar de los consejos de las principales consultoras, no lograron comprender en más de dos años.
Y finalmente tienen razón. El 100% de los proyectos hoteleros basados exclusivamente en IA generativa han fracasado, ya sea gestionados internamente o encomendados a expertos bien pagados. ¿Por qué? Porque solo se centran en la inteligencia y descuidan el conocimiento.
¿La parte más sorprendente? Lo saben. Se lo hemos dicho (y hasta se lo hemos escrito).
Esta lógica también se aplica a los Bots de Voz con IA: detrás de las demostraciones atractivas se esconde una realidad mucho menos convincente, donde la mayoría de las respuestas carecen completamente de sentido y significado. En cualquier caso, recuerde que la mejor manera de gestionar una llamada telefónica es asegurarse de que nadie necesite hacer una en primer lugar.
Según NTT Data, entre el 70% y el 85% de los esfuerzos de implementación de IA generativa no cumplen con las expectativas. Forbes informó que el 85% de los modelos de IA fallan debido a datos de mala calidad ó la falta de ellos, y MIT reforzó esto, diciendo que solo el 5% de las empresas obtienen beneficios financieros de sus tecnologías de IA (ver artículo(2)).
El problema se está volviendo tan importante que incluso el New York Times lo menciona en su artículo:
«La IA se está volviendo más poderosa, pero sus alucinaciones empeoran».
Entonces, ¿qué debes hacer? Mala noticia: tienes que trabajar y mucho. Sin esfuerzo no hay ganancia.
Pero permítenos ayudarte. Déjanos recordarte que el menú que te ofrecemos aquí en Quicktext no ha cambiado:
Resultado: El 90% de las respuestas relevantes con menos del 1% de alucinación.
¿Tiempo estimado para crear todo esto desde cero? Al menos 5 años, así que tal vez deberías empezar ahora.
ó, si eso suena a una eternidad y quieres moverte más rápido (3), ven a vernos…
(1) Sofismo e Inteligencia Artificial: https://www.quicktext.im/blog/es/sofisma-e-inteligencia-artificial/
(2) 95% of generative AI pilots at companies are failing : MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing | Fortune
(3) Cómo Quicktext implementó IA para los 17 hoteles de Medplaya en 3 semanas: https://www.quicktext.im/blog/es/quicktext-ia-17-hoteles-medplaya-3-semanas/
(4) La industria de la IA tiene un gran problema: cuanto más inteligente se vuelve, más alucina: https://futurism.com/ai-industry-problem-smarter-hallucinating.
© Image: Shutterstock
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