Hablar de inteligencia artificial (IA) en estos días es como meterse en una conversación sobre el futuro. Todos están fascinados con lo que esta tecnología promete, pero no faltan los que levantan la ceja con preocupación. Este es precisamente el caso de ServiceTitan, una startup enfocada en servicios en la nube, que recientemente ha puesto sobre la mesa un tema importante: los riesgos asociados a los LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) en su camino hacia la oferta pública inicial (IPO, por sus siglas en inglés). Y vaya que tienen razones para preocuparse.
¿Qué pasa con los LLMs y por qué todos están hablando de ellos?
Primero, para entender el drama, imaginemos lo básico: los LLMs son como esas personas que parecen saber de todo y siempre tienen algo que decir. Analizan toneladas de datos, generan contenido y hasta pueden responder preguntas como si fueran humanos. Pero, como bien saben quienes han usado herramientas como ChatGPT o el asistente de Google, no siempre dicen la verdad. Los expertos llaman a esto «alucinaciones» de IA, y es aquí donde las cosas se ponen interesantes.
ServiceTitan ha identificado que estos errores no son solo un pequeño detalle técnico; pueden ser un verdadero dolor de cabeza para cualquier empresa que confíe en IA para gestionar información o interactuar con clientes. ¿Te imaginas un bot de servicio al cliente que recomienda el producto equivocado o que entrega datos erróneos? Eso puede significar pérdida de clientes y problemas legales. Y eso no es todo.
Un vistazo a los riesgos: ¿Innovación o pesadilla?
La lista de preocupaciones de ServiceTitan es como el guion de una película de suspenso tecnológico. Para empezar, los errores generados por los LLMs podrían llevar a conflictos éticos y sociales. ¿Qué pasa si un modelo discrimina sin querer o si termina infringiendo derechos de autor al generar contenido? Este es un tema del que hablamos constantemente en WWWhatsnew.com, donde exploramos cómo las empresas buscan equilibrar creatividad y responsabilidad en la era de la IA.
Y hablando de derechos de autor, hay un problema adicional: los datos. Para que los modelos de IA funcionen bien, necesitan ser entrenados con muchísima información, lo que significa que las empresas deben abrir sus bóvedas de datos. Aquí entra en juego otro gran miedo: la seguridad. Si un empleado comparte datos sensibles sin darse cuenta, o si un modelo mal configurado expone información privada, las consecuencias pueden ser devastadoras.
Por si fuera poco, ServiceTitan señala que, aunque la IA promete facilitar muchas tareas, la dependencia de servicios de terceros como los de Microsoft y OpenAI introduce un nivel de incertidumbre. Si estas empresas deciden cambiar sus términos, subir precios o simplemente no prestar soporte, las compañías que dependen de ellos estarían en aprietos.
¿La IA es solo para gigantes o también para los más pequeños?
Aquí está lo interesante de ServiceTitan. Aunque sus preocupaciones parecen dignas de una multinacional, su enfoque está en pequeñas empresas: contratistas de HVAC, paisajistas, y similares. Este es un recordatorio de que la tecnología de IA no es solo para los gigantes como Google o Amazon. Incluso el contratista que instaló el aire acondicionado en tu casa podría estar usando herramientas impulsadas por IA para gestionar su agenda o atender tus llamadas.
Esto nos lleva a reflexionar sobre cómo la adopción de la IA generativa está avanzando a pasos agigantados. Tal vez recuerdes lo que mencionó el CEO de Salesforce, Marc Benioff: podrían existir mil millones de agentes de IA trabajando para empresas en un año. Aunque la cifra suene descomunal, lo cierto es que estamos viendo un cambio masivo en cómo las empresas entienden y utilizan estas tecnologías.
¿Qué podemos esperar en el futuro?
ServiceTitan no está sola en su preocupación por los riesgos de la IA. Muchas empresas están aprendiendo que innovar implica aceptar ciertos niveles de incertidumbre. Sin embargo, también es cierto que los problemas de hoy podrían convertirse en las soluciones del mañana. A medida que más empresas como ServiceTitan se atreven a hablar abiertamente sobre los desafíos, estamos viendo una transición hacia un uso más responsable y confiable de los modelos de lenguaje.
Si algo queda claro es que estamos en una etapa temprana de adopción, donde los errores pueden ser tan comunes como los éxitos. Pero eso no debería desanimarnos. Con el tiempo, la tecnología y las regulaciones evolucionarán, y quizás algún día miremos hacia atrás y nos riamos de los «errores alucinantes» de los primeros LLMs.