Hola, ¿Qué tal? Soy Ángel Alba, de Innolandia.es, y bienvenido a un nuevo episodio de el podcast «El día a día del innovador».
Vamos a hablar de innovación aumentada, que es cómo integramos la inteligencia artificial generativa dentro de los procesos de innovación y de tu día a día como profesional de innovación.
Y para eso vamos a dividir el podcast en tres partes.
La primera, en la que me gustaría responder alguna de las preguntas que habitualmente nos llegan trabajando con clientes en los que estamos aplicando inteligencia artificial generativa dentro de esos procesos de innovación, cuáles son las preguntas frecuentes que nos encontramos.
Segunda parte, vamos a hablar de cuál es el proceso -porque hay un proceso- a través del cual puedes ir integrando de forma relativamente segura estas herramientas de inteligencia artificial generativa dentro de tu día a día y de los procesos del departamento. Y ya te digo, te adelanto, que se trata de hacer un proyecto de innovación. O sea, integrar la IAG o ChatGPT dentro de tus procesos de negocio de innovación, es un proyecto de innovación.
Y en último lugar, te contaré cuáles son los casos prácticos fundamentales en los que estamos aplicando nosotros ChatGPT, fundamentalmente, pero también Midjourney, otras herramientas que estamos explorando.
Dicho esto, si te parece, vamos a empezar con las preguntas.
La primera pregunta es: «¿Y esto realmente merece la pena? ¿Cuál es el impacto que tiene la inteligencia artificial generativa en innovación?».
Yo te digo que sí. Nosotros mismos, dentro de Innolandia, lo que hemos medido es un incremento espectacular de nuestra capacidad de innovar.
Es decir, estas herramientas, esta tecnología, no va a sustituir a nadie. De hecho, en nuestro caso hemos contratado una persona extra, Ángela Medina, que se va a encargar de toda la parte de trabajar con estas herramientas de inteligencia artificial y aplicarla dentro de nuestros proyectos.
Y como te decía, lo que hace es aumentar las capacidades. Y de ahí surge el concepto de innovación aumentada, es un concepto que hemos creado, he creado, y que hemos patentado, hemos registrado la marca, y que consiste fundamentalmente en la combinación de talento humano con herramientas de inteligencia artificial generativa, para crear nuevos productos, nuevos procesos de negocio en las organizaciones. Eso es innovación aumentada.
Como te decía, ¿cómo nos aumenta? Los datos que te quería dar es que hemos medido de enero a junio de 2023 el impacto que ha tenido, y te digo que, por un lado, hemos aumentado un 20%. Bueno, hemos reducido un 20% el tiempo de entrega de nuestras tareas, es decir, somos un 20% más rápidos. Es que además hemos aumentado un 40% el número de tareas que somos capaces de hacer.
Es decir, reducimos el tiempo, pero es que además hacemos más cosas. Así es que yo te diría que sí, el incremento de productividad está claramente justificada.
La segunda pregunta es: ¿y de esto quién se encarga? ¿Se encarga la gente de IT, se encargan los de operaciones? ¿Quién se encarga?
Lo que estamos viendo, y yo estoy absolutamente a favor, es que los que lideran en los primeros pasos de inteligencia artificial generativa en una organización, es el departamento de innovación.
Eres tú, con tu equipo, los que tenéis que empezar a empujar la aplicación de esta tecnología. Es una tecnología transversal, que lo que hace es ayudarnos a actualizar los procesos de negocio, es decir, a optimizar los procesos de negocio. Esto es como cuando en las plantas de producción, en las plantas industriales, se empezaron a incorporar los robots.
¿Qué empujó eso? Entre innovación e ingeniería. Ahora, que esta utilización de la inteligencia artificial nos permite en trabajo de oficinas, en trabajo de conocimientos, ser mucho más efectivos, ¿quién tiene que empujarlo? Innovación. Y ya llegará el Departamento de IT e Informática, y ya lo veo, porque como los dejes entrar desde el principio, no se va a implementar nada.
De hecho, lo hemos visto en clientes donde quien está empujando o quien está explorando son los departamentos de informática, la decisión ha sido capar directamente esas herramientas y no utilizarlas.
Porque ya te digo que desde enero hacia acá, que fue cuando se popularizó este tipo de herramientas, se han generado más de 4,000 aplicaciones, que se basan, de una manera u otra, en la inteligencia artificial generativa.
Tienes dos alternativas. Una, buscar una herramientita para cada una de las cosas que quieras hacer, una para hacer PowerPoint, otra para hacer resúmenes de PDF, otra para hacer transcripciones, o bien, identificar herramientas más generalistas, más potentes, y centrarte en ellas e irlas explorando.
Mi recomendación, mi experiencia -evidentemente, cada uno con vuestro dinero hacéis lo que os dé la gana- pero mi recomendación es elegir tres, cuatro, herramientas generalistas e ir explorando los casos de uso concretos que quieras utilizar.
Nuestro caso, en Innolandia nosotros trabajamos con ChatGPT Plus. Tenemos, creo, que son dos o tres licencias ya de pago directamente. A nivel de imagen trabajamos con Midjourney y DALL-E 3. Para transcripciones, trabajamos con SpeechGen.io. Y estamos explorando ahora herramientas de generación de NVIDIA.
Pero, como ves, estamos muy, muy centrados en lo que vamos a hacer. Estas son las preguntas generales que nos llegan cuando trabajamos en cursos de innovación aumentada con nuestros clientes. Ahora te voy a decir cuál es el proceso.
El curso que hacemos de la innovación aumentada refleja el proceso de aprendizaje por el que tienes que pasar. Y yo lo haría en cuatro pasos.
Un primer paso en el que tienes que entender el funcionamiento de la herramienta, para qué sirve, cuál es su estructura básica a la hora de escribir prompts, cómo te puedes relacionar con él, cómo se mantienen conversaciones realmente de calidad, darte cuenta cómo funciona lo que es la interfaz, y entender el lado oscuro de la herramienta, tanto a nivel de confidencialidad, como a nivel de propiedad intelectual y de pensamiento crítico que tienes que aplicar para aplicarla y evitar sesgos que puedan tener.
Lo primero es entender cómo funciona.
Una vez que ya has entendido cómo funciona, que es lo que nosotros explicamos en el día uno de nuestro curso, tienes que identificar casos de uso.
Y los casos de uso lo que se trata es, una vez que conoces una tecnología, entender dónde la puedes aplicar. Porque cada organización tiene que encontrar su propio espacio, sus propias áreas críticas en las que las puede aplicar.
Genéricamente, escribí un post hace unos meses, en el que hablaba de cinco grandes procesos en los que podías aplicar la inteligencia artificial generativa, que era la planificación de la innovación, ideación, generación de proyectos, gestión del sistema y proyectos de cultura o de formación, esos cinco grandes bloques, pero en el fondo son los cinco grandes bloques de tu día a día. Pero dentro de esos cinco grandes procesos, tú tienes que encontrar tus casos. Habrán empresas o departamentos donde lo que más le interese sea utilizarlo para vigilancia tecnológica, es decir, para hacer, recoger, apilar informes, irlos a analizar, que la herramienta te lo analice y a partir de ahí saques pequeños resúmenes ejecutivos, te identifique matrices y oportunidades con tecnologías, etcétera.
Habrá organizaciones que prefieran utilizarlos para evaluar ideas, porque reciben de programas de entretenimiento miles de ideas y lo que quieren es manejarlos, o para analizar cuadros de datos. Cada organización lo tiene que hacer.
Pero, ¿qué es importante? Es que cuando identifiques los casos de uso, midas cuál es el ahorro que te genera, porque esto no es una broma.
El ChatGPT gratis lo podemos utilizar para cuatro cosas. El salto real es cuando te metes con ChatGPT Plus de pago o con otras herramientas, que prácticamente todas ya están en un formato de pago por uso.
Entonces, claro, ¿qué es lo que pasa? Que al no ser gratis, tú tienes que hacer un análisis coste beneficio, de a quién le vas a dar licencias. Por ponerte un ejemplo, si resulta que quieres utilizar una opción que hay que es que un proveedor te integre ChatGPT dentro de tu Teams de Azure, el problema es que no vas a pagar por licencias, sino que vas a pagar por preguntas. Cada preguntita que tú le hagas, eso Microsoft va a hacer caja. Y yo he llegado a ver facturas de 5,000 euros al mes en preguntitas.
Es muy importante que en esta fase, en esta segunda fase del proceso, identifiques los casos de uso, lo que quieras hacer y hagas una prueba, un experimento de cuánto tiempo tardas haciendo la actividad sin ChatGPT y cuánto tiempo tardas haciéndola con ChatGPT.
¿Cuánto has ahorrado? Y a partir de ahí, con una lista de X casos de uso, hagas un ranking y decidas por cuál vas a empezar.
Lo que nos lleva al tercer punto. El tercer paso dentro de este proceso de adopción, es el piloto. ¿En qué consiste el piloto? El piloto realmente lo que consiste es en cogerte el caso de uso y aquellos con mayor potencial, es decir, aquellos que más horas dediquen y que además tengan una mayor frecuencia de uso. Es decir, si lo que me vas a decir: «No, es que tengo que hacer un informe al año, que me lleva dos días», realmente, esos dos días puede ser mucho, pero no tiene una frecuencia. En cambio, si lo que tienes que hacer es un informe del estado mensual, analizarlo, cinco informes cada vez y cada informe te vas a tardar 15 minutos, sí que tienes un caso de uso potente ahí.
Entonces, una vez que identifiques cuál es el caso de uso con el que vas a trabajar, lo que tienes que hacer es dividir el caso de uso en pasos, en trocitos. Y sobre estos trocitos tienes que empezar a probar y validar prompts. ¿Y qué son los prompts? Los prompts son las preguntas. ¿Quiere decir que vas a tener como unas plantillas de prompts? Sí. Es el objetivo, es construir lo que nosotros llamamos un inventario de prompts. ¿Quiere decir que todo el mundo va a tener que utilizar lo mismo?
Lo que tienes son gaps, tienes huecos que cada persona puede rellenar en función de su caso, porque no hay dos aplicaciones exactamente iguales.
Entonces, de lo que se trata en este piloto es de ir trabajando durante un sprint, yo diría entre dos, tres meses, probando la herramienta, probando el caso, probando para que los resultados sean adecuados, hasta que consigues tener ese inventario de prompts acordado con el equipo y ya entre a formar parte de la operativa normal.
Y un aspecto superimportante en esta fase del piloto, es la de crear un protocolo de uso. Seguro que sabes que uno de los riesgos fundamentales de utilizar estas herramientas es la confidencialidad y la posible fuga de información, y la seguridad de la información, mientras se construyen soluciones que tengan la seguridad por diseño. Como por ejemplo, ahora está OpenAI desarrollando el módulo enterprise, pero todavía no hay información, ahora en el momento en que estamos, octubre de 2023. Mi recomendación es que construyas un protocolo de uso.
Y ese protocolo lo que tiene que asegurar que formamos a la gente, porque la gente lo va a utilizar. O sea, yo me he encontrado con clientes en empresas donde han prohibido utilizar ChatGPT por temas de seguridad, que lo están utilizando en su casa. Entonces, no podemos ponerle puertas al campo, y es que lo mejor es entrenar a la gente, formarla, y definir un protocolo de uso muy fácil de qué información se puede meter, cómo me registro, qué hago con la información, cómo la interpreto, no meter nunca el nombre de la compañía. Cosas de ese estilo, que las puedes llenar en dos páginas, no necesitas más.
Formas a la gente para que seamos conscientes y tratemos a la gente como adultos. Entonces, este es el tercer caso, es el piloto.
Una vez que tienes esto, pasamos al cuarto paso, que el cuarto paso es la escala, es cuando nos planteamos cómo desplegar esto. Te soy sincero, nosotros todavía no tenemos ningún cliente en fase de escalado, tenemos bastantes clientes en la fase uno, que es la de caso de uso, el funcionamiento en caso de uso.
Y tenemos ya dos, tres clientes con los que estamos trabajando en pilotos, trabajan ayudándoles a través de nuestro curso avanzado de innovación aumentada, pero no hemos llegado a la fase de escala. Entonces, ¿la fase de escala en qué consiste? En que una vez que tú has tenido, has probado los casos y sí han dado resultado, pues, se plantea: «Vale, ¿y en qué otras áreas lo puedo aplicar?».
Porque tienen que definir realmente los usuarios que pueden entrar, tienen que definir los protocolos de seguridad, tienen que plantearse si realmente interesa crear ese espacio de seguridad, que nosotros llamamos corralito, para poder manejar información interna.
Y como te decía, se trata de explorar qué otras áreas y quiénes pueden ser las personas claves dentro de esas áreas que lo pueden utilizar.
Esto al final, este escalado es como hace 25, 30 años ocurrió con Excel. Tenemos que enseñar a las personas a utilizarlo, porque cuando se integren dentro de las suites ofimáticas este tipo de herramientas, lo que vamos a necesitar saber es aprender a preguntar, aprender a tener esos prompts en casos concretos, también tienen que empezar de cero cada vez que tienes que aplicarlo, para que tengas, como ocurre en Excel, una lista de funciones que tú puedes utilizar.
Pues, esto es lo mismo, lo que pasa es que aquí la clave -y no lo digo yo, lo dicen todos los expertos, lo ha dicho el presidente de Microsoft, lo ha dicho Elsa Mallmann, lo dice todo el mundo que está metido en estas tecnologías- la clave es aprender a preguntar, y eso es lo que aprendes en las fases anteriores. Escalado, es llevarlo a más partes de la organización. Bueno, con esto terminamos el proceso, ahora te quiero contar un caso práctico.
El caso práctico es cómo nosotros en Innolandia lo estamos aplicando. En primer lugar, decirte que nosotros, todo el equipo, las seis personas que trabajamos en Innolandia, estamos formados en prompting. Hemos explorado un montón de herramientas, hemos practicado, hemos montado un curso, hemos asistido a cursos antes de hacerlo, hemos visto lo que funciona y lo que no, leemos un montón.
Entonces, todos estamos formados en la redacción de prompting, eso para empezar. En segundo lugar, tenemos licencias de pago, como te decía, nosotros trabajamos con ChatGPT Plus, para casi todo, Midyorney y DALL-E 3 para imágenes, SpeechGen.io para pasar de texto a audio, y luego estamos explorando herramientas de vídeo con avatares.
Tenemos una partida de presupuesto, donde estamos invirtiendo en licencias de pago, estamos analizando la opción de crear espacios de seguridad e internos dentro de Innolandia. Estamos viendo a ver el coste, si interesa o no interesa. Tenemos un protocolo interno, un protocolo interno de uso de qué cosas se puede hacer, qué cosas no se pueden hacer, qué información podemos subir, qué información no podemos subir.
Por ejemplo, cuando hemos hecho una campaña en redes sociales probando que el texto lo redacte, hemos dicho que está escrito, porque está escrito. Cuando hacemos un informe, cuando hacemos un trabajo en el que lo utilizamos, lo decimos al cliente, o sea, somos muy transparentes, desde dónde lo estamos aplicando. Y tenemos un inventario de prompts. Es un trabajo que comenzamos desde muy principio, yo te diría que casi desde abril, y ahora estamos en el proceso de ese inventario llevarlo a un formato web, que nos permita que cada vez sea más usable por nosotros mismos. Y el caso de uso lo utilizamos todos los días.
Yo ayer mismo los estuve utilizando para preparar una propuesta, lo estuve utilizando para resumir un informe de Google que me bajé, para prácticamente muchísimas cosas. Pero el caso de uso real, donde más potencia nos está dando, es para análisis de entrevista.
Dentro de los procesos de exploración, que ayudamos a nuestros clientes, el mejor caso es cuando realizas entrevistas, bien de problema, bien de concepto, grabas la entrevista, la transcribes y se la das a ChatGPT para generarte patrones. Ya te digo que estamos obteniendo muchísima información, estamos ahorrando muchísimo tiempo en este caso de uso.
Y ahora, el siguiente paso que estamos haciendo es que estamos explorando herramientas de generación de vídeo. Como sabes, nosotros tenemos cursos online, estamos viendo esa opción para generar píldoras de vídeo que puedan ser interesantes.
Y esto es un no parar, al final, todos nuestros procesos de negocio estamos viendo cómo podemos aplicar herramientas de inteligencia artificial generativa dentro de ellas Hasta aquí, si te parece, vamos a hacer un pequeño resumen de lo que hemos hablado en el podcast.
En primer lugar, hemos hablado de unas preguntas básicas donde llegamos a la conclusión que estas herramientas nos van a aumentar nuestra capacidad, ya lo están haciendo. La implementación tiene que estar liderada por gente de Innovación, no por gente de IT, gente de IT al final vas a llegar a bloquearlas, a taparlas, como ha pasado en organizaciones por miedo, mientras que Innovación va a tener la capacidad de identificar dónde puede aplicarse, dónde puede haber beneficios.
Estamos hablando de proyectos de negocio. Otra de las conclusiones del pódcast es que te centres en pocas herramientas y en explorar los casos de uso a fondo. Respecto al proceso de implementación, hay cuatro pasos que son: entender el funcionamiento de las herramientas, identificar en cuáles son los casos de uso en los que lo puedes utilizar, hacer piloto con los casos de uso donde más beneficio puedes conseguir, construyendo protocolos de seguridad, y finalmente plantearte el escalado.
Para las tres primeras fases nosotros te podemos ayudar con el curso de innovación aumentada, que tenemos, o bien en abierto, que convocamos cada mes, cada mes y medio; o si te interesa hacer uno específico para tu empresa, también lo puedes hacer. Esto es un poco lo que te quería contar en el episodio de hoy.
Espero que te haya parecido interesante. Cualquier comentario, puedes dejarlo en los comentarios justo aquí debajo. O bien contactarnos directamente. Un abrazo y hasta la próxima
