La gran “deuda” de la IA con el mundo del trabajo
La evolución de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial; sus secretos para escalar en términos de usuarios y optimización
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En el vasto universo de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA), la cantidad de usuarios parece infinita. Solo Chat GPT, por ejemplo, cuenta con 200 millones, según datos de OpenAI de agosto de 2024. Pero, ¿cuál es el secreto de los gigantes tecnológicos para escalar estas apps no solo en cantidad de usuarios, sino también en términos de optimización? Las pruebas A/B son una de sus herramientas estrella.
Se trata de una suerte de experimento que utilizan las empresas para comparar dos versiones de un producto y determinar cuál funciona mejor a partir de métricas específicas, como la tasa de clics, conversiones o tiempo de interacción. Para ello, los usuarios -sin saberlo- son divididos en dos grupos de forma aleatoria y expuestos a versiones diferentes de la misma app. En el marco del evento AI in LATAM, que reunió a ejecutivos de empresas como Microsoft, Google, Meta, AWS y TikTok, Skye Scofield, head of marketing de Statsig -compañía que cuenta con una mayoría de empleados que provienen de Facebook y tiene a OpenAI, Anthropic y Notion como clientes-, habló con LA NACION sobre la importancia de estas herramientas para la IA, su evolución en el tiempo, los límites del uso de los grandes volúmenes de datos y la “deuda” de la IA con el mundo del trabajo.
-Ya pasaron dos años del lanzamiento de herramientas como Chat GPT, ¿cuál es tu opinión sobre la evolución de estas tecnologías y su impacto en los próximos años?
-En ese momento, hubo una explosión de Chat GPT, pero la idea de que las aplicaciones de IA funcionen a gran escala era algo que no habíamos visto ni pensado. Hoy, estas aplicaciones tienen cientos de millones de usuarios y el problema que las empresas de IA están tratando de resolver es cómo optimizar estas apps, así como también garantizar un desarrollo responsable y continuo de esta tecnología. Creo que los desafíos principales son la optimización, la escala y la responsabilidad.
-Statsig ofrece a las empresas pruebas A/B para mejorar la experiencia del usuario. ¿Cómo funciona la inteligencia artificial en este producto y qué beneficios tiene en comparación con los métodos tradicionales?
-Las pruebas A/B no son nada nuevo en tecnología, pero sí lo son en el mundo de la IA. Es la herramienta secreta que tuvo la última generación de grandes empresas tecnológicas. Al usar Facebook, por ejemplo, uno estaba expuesto a miles de pruebas A/B y experimentos sin saberlo. Lo que hacen es recopilar datos sobre cuál de esas experiencias es mejor para optimizar, como el tiempo en la aplicación o la calidad de respuestas que se obtienen. Todo eso se utiliza para mejorar la experiencia de la aplicación y es una técnica muy poderosa y sencilla al mismo tiempo. Esta herramienta la adoptan casi todas las empresas de IA porque es buena en términos de rendimiento, riesgos y seguridad.
-El uso de datos e información es un aspecto crucial para la IA. ¿Qué límites deberían respetar empresas como Statsig u OpenAI en este sentido?
-En primer lugar, creo que es esencial cumplir con las regulaciones de datos existentes. Es algo que Statsig se toma muy en serio, al igual que empresas como OpenAI. Es probable que se necesite una nueva regulación sobre el tipo de datos de usuario que se recopilan, así como el tipo de propiedad de un perfil. Es una cuestión que los gobiernos deberían decidir y creo que, afortunadamente, las compañías de IA han sido muy proactivas a la hora de trabajar con los organismos reguladores para garantizar que sea una conversación bidireccional.
-¿Cuál es tu opinión sobre la regulación de la IA?
-Es una tecnología nueva, por lo que hay muchas cosas que estamos aprendiendo y no conocemos del todo. Es un problema complicado porque uno no quiere sofocar el desarrollo de esta tecnología con demasiada regulación, pero al mismo tiempo hay que ser proactivo en la creación de controles. En comparación con olas tecnológicas anteriores, la diferencia radica en que las propias empresas parecen estar bastante ansiosas por interactuar con los reguladores, en lugar de simplemente construir de forma aislada y, de hecho, están señalando problemas de manera proactiva sobre privacidad de datos o ética.
-¿En qué aspectos la IA está todavía en “deuda” con el mundo del trabajo? ¿Qué cosas están yendo más lento de las expectativas?
-Creo que hace dos años -y todavía hoy-, había mucho entusiasmo en torno a la idea de que la IA pueda, de forma autónoma e independiente, completar tareas. Todavía no hemos visto eso y tampoco hay muchos ejemplos. De hecho, las interfaces que utilizamos como usuarios con las empresas de IA todavía se parecen en su mayoría a interfaces de chat. Chat GPT es el más común. Entonces, creo que para ver “entidades” verdaderamente independientes falta mucho, aunque es difícil saberlo.
-¿Statsig está desarrollando nuevos productos basados en IA?
-Sí, desarrollamos productos muy técnicos para programadores. Por ejemplo, las empresas nos utilizan para realizar cambios en su código y configurar sus aplicaciones. Por lo tanto, estamos creando características para que, una vez que Statsig esté implementado en su app, podamos hacer correcciones automáticamente sobre el código o cambios basados en decisiones de la compañía.
-¿Cómo ves el futuro y la evolución de la experimentación en productos digitales?
-La historia hasta ahora ha sido el aumento de su uso a lo largo del tiempo. Creo que la experimentación fue increíblemente útil para las máquinas y determinar el engage con los usuarios. Para Facebook, fueron las publicaciones; para Netflix, es la próxima película que uno quiere ver; y para Airbnb, el lugar donde hospedarse. La IA ofrece la posibilidad de optimizar muchas cosas más, realmente vemos un gran futuro y hay grandes compañías de tecnología, como OpenAI, Notion, Brex y Figma, que ya utilizan la experimentación. También esto es una gran oportunidad para empresas más chicas. Es una herramienta accesible, en la que no necesitas construir tu propio modelo ni contar con grandes volúmenes de datos para lograr una experiencia de usuario única. Entonces, facilita la creación de productos de software.
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