El panorama de la inteligencia artificial dio un giro con el lanzamiento de DeepSeek. Una IA sostenible desarrollada por la empresa china del mismo nombre. Según sus creadores, la herramienta alcanza una mayor precisión consumiendo significativamente menos recursos que sus principales competidores: ChatGPT y Gemini.
El efecto de DeepSeek fue inmediato y palpable. Tras su lanzamiento, las acciones de las principales compañías fabricantes de chips para IA sufrieron caídas notables. El motivo: Un aumento en la eficiencia en el uso de los recursos que demanda la IA puede traducirse en una reducción de la demanda de hardware especializado, alterando el mercado.
¿Cuál es el impacto de la aplicación de la IA en las empresas?
Mas allá del impacto en los mercados financieros, la capacidad de DeepSeek para operar con menos recursos abre nuevas posibilidades para la aplicación de la IA en procesos empresariales. Especialmente, en el contexto de la sostenibilidad. En nuestro anterior artículo: ESG e Inteligencia Artificial: ¿Una Aliada para la Sostenibilidad o un Riesgo Emergente?, exploramos cómo la adopción de la IA puede comprometer los objetivos ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) de las empresas. A mayor precisión y capacidad de los modelos de IA, mayor es la demanda de electricidad y capacidad de procesamiento. Esto se traduce en un consumo exponencial de recursos. Esto sin considerar los insumos necesarios para alimentar los centros de datos requeridos en el entrenamiento de un modelo generativo. Y aún sin contemplar, la extracción de minerales para la fabricación de chips. Este desequilibrio entre efectividad y consumo plantea desafíos tanto ambientales como éticos.
La llegada de modelos que permiten aplicar la IA sostenible de manera masiva, con un alto grado de precisión y con un menor consumo de recursos, eliminan los dos principales obstáculos de las empresas para la implementación en los procesos de negocio: El comprometer sus objetivos de sustentabilidad, y la disminución en los costos de implementar una IA. Esto permite aumentar la productividad y disminuir los desvíos, reduciendo de esta forma los costos de errores, retrabajos, scrap, entre otros.
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¿De qué forma la IA puede contribuir en la mejora de los procesos de negocio?
Entre las múltiples aplicaciones potenciales de la IA, destacamos las siguientes, ya implementadas en las principales empresas:
- Automatización de tareas repetitivas: La IA puede automatizar tareas rutinarias y repetitivas, como la entrada de datos, la gestión de inventarios o la facturación. Esto permite para que los empleados se concentren en actividades que aporten valor.
- Mejora en la toma de decisiones: La IA puede analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Proporciona métricas y recomendaciones basadas en patrones y tendencias.
- Optimización de la cadena de suministro: La IA puede predecir demandas, optimizar inventarios y mejorar la logística, reduciendo costos y aumentando la eficiencia.
- Personalización del marketing y ventas: La IA analiza el comportamiento de los clientes para ofrecer experiencias personalizadas, aumentando la satisfacción y la fidelización.
- Atención al cliente: Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden gestionar consultas de clientes las 24 horas del día. Esto mejora la experiencia del usuario y reduce costos operativos.
En conclusión, la aparición de esta nueva propuesta ha cambiado el enfoque en el desarrollo de nuevos modelos de IA haciéndolos más sostenibles. Ya no se trata únicamente de alcanzar la máxima precisión, sino de hacerlo de manera más eficiente y responsable. Este nuevo paradigma prioriza la optimización de recursos, lo que no solo reduce costos operativos, sino que también, minimiza el impacto ambiental. Permitiendo la adopción masiva de la IA para todo tipo de empresas, dada la reducción de los costos asociados a esta herramienta, y sin comprometer los objetivos de sustentabilidad.
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