La Inteligencia Artificial (IA) es un tema de gran debate, con defensores y escépticos analizando sus posibles beneficios y desventajas. Dos encuestas recientes arrojan luz sobre el estado actual de la adopción de IA, revelando opiniones contrastantes sobre su impacto. Mientras que una encuesta destaca el rápido crecimiento de los chatbots y el creciente interés en las aplicaciones de IA para la productividad laboral, la otra señala la insatisfacción de los consumidores con el servicio al cliente impulsado por IA.
De acuerdo con una encuesta realizada por Snowflake, los chatbots construidos utilizando Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs, por sus siglas en inglés) están experimentando un crecimiento significativo. Los datos muestran que casi la mitad (46%) de todas las aplicaciones de LLM disponibles en mayo de 2023 son chatbots, un aumento del 18% del año anterior. Además, la encuesta destaca un creciente interés en aplicar herramientas de IA para mejorar la productividad laboral, con un 65% de todos los proyectos de LLM centrados en aplicaciones laborales. Estos hallazgos indican que la IA está ganando terreno entre las empresas y se está utilizando para mejorar áreas importantes como la productividad.
Por otro lado, el British Standards Institution (BSI) realizó una encuesta que reveló la insatisfacción de los consumidores con los chatbots de IA. Solo el 15% de los encuestados creían que la IA había mejorado su experiencia en el servicio al cliente, mientras que el 41% afirmó que la había empeorado. La investigación del BSI también encontró que el 35% de los encuestados no vieron ningún beneficio en los servicios basados en IA, y el 68% los consideró inadecuados para manejar consultas complejas.
Estos resultados divergentes de las encuestas pintan un cuadro complejo de la adopción de IA. Por un lado, las empresas están adoptando tecnologías de IA para mejorar la productividad y explorar nuevas posibilidades. El uso de chatbots, particularmente para tareas sencillas como el soporte al cliente de nivel 1, muestra una adopción cautelosa y el reconocimiento de su simplicidad y eficiencia. Por otro lado, la insatisfacción de los consumidores sugiere que los chatbots de IA aún pueden no cumplir con las expectativas de los clientes para resolver problemas complejos y proporcionar un servicio al cliente satisfactorio.
Como con cualquier tecnología emergente, existen desafíos a superar. La rápida adopción de IA puede llevar a las empresas a sumarse a la tendencia sin realizar las inversiones necesarias, lo que se conoce como «lavado de IA». Esta práctica implica hacer afirmaciones sobre el uso de IA sin proporcionar el apoyo o los recursos necesarios. Para prevenir esto, normas y directrices, como la Marca de Calidad BSI para la Excelencia en el Servicio, tienen como objetivo garantizar una cultura de servicio al cliente positiva y mantener altos estándares en el campo de los chatbots de IA.
En conclusión, la adopción de IA es una espada de doble filo. Si bien ofrece un tremendo potencial para mejorar la productividad y mejorar las experiencias de los clientes, existen preocupaciones sobre sus limitaciones y efectividad actuales. A medida que las empresas continúan explorando e incorporando IA en sus operaciones, es crucial encontrar un equilibrio entre aprovechar sus beneficios y abordar sus deficiencias. Solo entonces la IA podrá revolucionar verdaderamente industrias y cumplir con sus promesas.
Preguntas Frecuentes:
Q: ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs)?
A: Los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) son modelos de IA diseñados para entender y generar texto similar al humano basado en vastas cantidades de datos de entrenamiento.
Q: ¿Qué es el lavado de IA?
A: El lavado de IA se refiere a la práctica de hacer afirmaciones falsas o exageradas sobre el uso de la tecnología de IA sin proporcionar los recursos o inversiones necesarias para respaldar esas afirmaciones.
Q: ¿Son los chatbots adecuados para manejar consultas complejas?
A: Según la encuesta de BSI, el 68% de los encuestados cree que los chatbots de IA no son adecuados para manejar consultas complejas.
Fuentes:
– Snowflake: [URL]
– British Standards Institution (BSI): [URL]
The source of the article is from the blog mgz.com.tw