La Inteligencia Artificial hoy es clave para optimizar y enriquecer el trabajo profesional. La idea es meterla en la rutina diaria si quiero mantenerme al día y ser más eficiente. El concepto central es claro: la IA no va a reemplazar a la gente, pero los que usan IA sí van a reemplazar a los que no la usan.
Hoy hay una especie de “guerra” de IAs, con muchas empresas compitiendo: ChatGPT, Bing, Gemini, MidJourney, DALL-E, Synthesia, Perplexity, Qwen, entre otras. La mayoría son modelos de lenguaje grande (LLM). El foco suele estar en ChatGPT por ser de las pioneras, pero en la práctica puedo usar la que me resulte más cómoda.
ChatGPT es una IA generativa desarrollada por OpenAI. Fue lanzada inicialmente sobre GPT-3 y Microsoft metió una inversión fuerte en 2019, integrando estos modelos en productos de Microsoft, aunque OpenAI sigue siendo independiente. Las respuestas se basan en la información con la que el modelo fue entrenado hasta una fecha de corte (en este caso 2023). El contenido que genera tiene derechos de autor, pero en general se permite su uso para fines personales o no comerciales. Hay versión gratuita y versión de pago, con menos límites y más capacidades.
Una IA generativa crea contenido nuevo: texto, imágenes, música, video, etc. Puede generar textos informativos, académicos, guiones, explicaciones, y también imágenes como ilustraciones, logos o diagramas. Para imágenes existen otras IAs específicas (Bing Image Creator, Leonardo, DALL-E), para video herramientas como Invideo AI o DeepBrain, y para voz motores tipo Lovo o SpeechGen.
El prompt es simplemente la instrucción o pregunta que le doy a la IA para que sepa qué hacer. Estos modelos manejan más de 50 idiomas. Entre sus limitaciones están: interpretar mal el contexto, dar información desactualizada, manejar mal la ambigüedad, no tener profundidad en temas muy específicos y, a veces, meter errores gramaticales u ortográficos. Las “alucinaciones” son respuestas equivocadas: incoherencias, texto irrelevante, información falsa o sesgada que el modelo igual presenta con seguridad, producto de las propias limitaciones del modelo.
Para aprovechar mejor estas herramientas conviene configurar el idioma de la cuenta, usar los modos de respuesta larga cuando necesito más desarrollo y, sobre todo, mejorar los prompts: ser claro y específico, dar ejemplos de lo que espero y escribir en lenguaje natural. El modelo maneja dos tipos de memoria: el contexto de conversación (lo que se habló en el chat actual) y una memoria activa donde puede guardar información relevante entre conversaciones, según cómo esté configurado el servicio.
En empresas se puede implementar de varias formas: licencias tipo Team o Enterprise, creación de asistentes personalizados (GPTs) o integración por API. Los usos típicos son atención al cliente, automatización de tareas, generación de contenido y apoyo en la toma de decisiones.
En cuanto a SAP, estos modelos tienen conocimiento del ecosistema: SAP S/4HANA, SAP ECC, SAP BTP, SAP Fiori/UX, SAP ABAP y ABAP RESTful (RAP). SAP, por su lado, ofrece capacidades bajo la marca SAP Business AI: machine learning, IA conversacional, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y computer vision. En el mundo SAP la IA se puede usar en módulos técnicos como ABAP (para generar código, explicarlo, optimizarlo, documentarlo y dar soporte en tiempo real) y en módulos funcionales (FI, CO, MM, SD, etc.) para ayudar con procesos, configuraciones, documentación y resolución de dudas. Además existe SAP CoPilot y otros asistentes conversacionales de SAP que dan ayuda contextual dentro de las aplicaciones y permiten automatizar tareas.