El comercio en la era de la IA generativa

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La IA generativa llamó mucho la atención en los últimos meses por su sorprendente capacidad de replicar la expresión humana y de producir contenido muy humano. El más reciente reporte de Mastercard explora las implicaciones de esta nueva tecnología en el futuro del comercio – incluido su potencial para fortalecer el compromiso del cliente, crear operaciones comerciales más eficientes, apoyar el desarrollo de software y mucho más.

“A diferencia de otras tecnologías que han tenido su ciclo de promoción”, señala el informe, “la IA generativa muestra casos de uso muy claros, conduce a la creación de soluciones robustas y se desarrolla rápidamente. Seguirán surgiendo oportunidades. Esta tecnología está lista para ejercer su poder transformador en casi cualquier sector.”

De cara al futuro
En los años por venir, la IA generativa impulsará incontables competencias en aplicaciones comerciales y de consumo, y se desarrollarán modelos personalizados para industrias específicas, incluidas las de la salud, legal y financiera. Por ejemplo, aquellos modelos que acceden y se alimentan de datos específicos, como un historial de transacciones, habilitarán mejores interacciones bancarias.

Casos de uso emergentes
Las empresas que están explorando la IA generativa consideran las integraciones autónomas de la tecnología y formas de hacer que las aplicaciones de IA se vuelvan más atractivas y personalizadas mediante una capa adicional de IA. Aquí algunos casos específicos por sector que probablemente surjan en los próximos cinco a siete años:

· Grandes empresas — La IA generativa tiene el potencial de tornar mucho más ágiles las colaboraciones corporativas. Las herramientas de IA, a través del aprendizaje automático, pueden facilitar la distribución horizontal de información casi en tiempo real – imagina bots con conocimientos que instantáneamente ofrecen su análisis durante reuniones estratégicas. El escenario corporativo cobrará un dinamismo nuevo en la medida que los empleados actúen con mayor rapidez y flexibilidad, y los procesos se optimicen.

· Finanzas — El ecosistema financiero actual se define por su complejidad, que requiere interacciones entre instituciones -incluyendo bancos, compañías de seguros, empresas de inversión y entidades gubernamentales-, a los efectos del registro de la propiedad e impuestos. La IA generativa, en sinergia con los protocolos de consentimiento de datos informados, puede ordenar y optimizar estos procesos, actuando como un administrador de patrimonio personal con una visión integral de las finanzas de un individuo.

· Pequeñas empresas – Las pequeñas empresas han evolucionado en los últimos años para volverse cada vez más digitales. A su vez, crecieron las economías gig y del creador, lo que resulta en más empresas unipersonales. La IA generativa puede volverse una herramienta invaluable para asistir a solopreneurs y pequeñas empresas mediante la incorporación de trabajadores de IA al equipo – imagina CFOs digitales que ofrecen gestión financiera y CMOs digitales organizando campañas de marketing.

· Comercio — Los líderes del comercio electrónico, como Amazon y Alibaba, ofrecen más opciones, útiles reseñas de clientes y comparación de precios; pero una vasta cantidad de información puede abrumar a los consumidores y generar indecisión. Consultores de compras personales impulsados por IA, con una profunda comprensión de tus preferencias, pueden analizar varios canales, descartar productos con malas reseñas, identificar las mejores opciones calidad-precio y rescatar los artículos exactos que buscas.

· Viajes — Organizar un viaje a menudo puede parecerse a armar un rompecabezas, porque requiere que los viajeros articulen una miríada de elementos en diferentes zonas horarias y con distintas monedas. La automatización que permite la IA puede simplificar el proceso. Imagina usar una interfaz de voz en una plataforma como Expedia. En lugar de una inundación de ofertas, recibirás itinerarios detallados con alojamientos confirmados, reservas de viajes y de restaurantes acorde a tus preferencias.

Potenciando el impacto
Existen diversos factores que ya están amplificando el impacto de la IA generativa:
· Programas que permiten a empresas como Expedia, Instacart y Klarna exponer sus APIs a una interfaz conversacional sin que los usuarios tengan que programar su interfaz directamente.

Este progreso crucial ayudó a transformar la IA generativa en una herramienta práctica que mejora las experiencias del consumidor.
· Tecnologías de código abierto, como LLaMa de Meta, que permiten a las empresas individuales gestionar el almacenamiento y acceso a los datos – facultándolas a usar la IA generativa de forma segura sin revelar datos subyacentes.
· La banca abierta, que permite a los usuarios compartir sus datos bancarios para acceder a fintech y otros servicios, permitirá a los consumidores controlar el uso de sus datos por medio de estos modelos de IA. A través de la banca abierta, la IA generativa puede acceder a un conjunto de datos más vasto y, en consecuencia, crear modelos más sofisticados en mercados verticales específicos.

Circule despacio
Mientras las organizaciones evalúan cómo implementar la IA generativa, es conveniente que equilibren el deseo de adelantarse y aprovechar las ventajas de los primeros usuarios con un abordaje prudente que sortee los numerosos riesgos y amenazas. El posible campo minado, inherente a esta nueva tecnología incluye la producción sesgada, la interrupción del trabajo, la difusión de información falsa, la manipulación del mercado, un aumento de la ciberdelincuencia y la violación de los derechos de privacidad y protecciones de los derechos de autor.

El camino por delante
Los siguientes desarrollos podrían moldear la IA generativa en los próximos cinco a siete años:
· Integración generalizada – Los modelos de uso general se volverán comunes en tanto se integren a las aplicaciones. Y estándares abiertos permitirán la creación de soluciones de IA especializadas para sectores específicos, como el de la salud, legal y financiero.
· Diferenciadores de datos – Los modelos de IA requieren de grandes cantidades de datos de entrenamiento, pero los datos de alto valor a menudo quedan confinados en los sistemas de su propietario. Como resultado, aquellas entidades que guardan datos críticos, como los grandes bancos y las empresas de tecnología, sacarán gran ventaja del uso de la IA generativa. Las empresas que se destacan en seguridad de datos también prosperarán.
· Interacciones IA-IA— Algunas aplicaciones de IA a medida pueden requerir de un único bot de IA para organizar otros bots. El comercio IA-IA, por ejemplo, puede valerse de un asistente de IA para interactuar con servicios de IA durante una transacción y coordinar la compra, el envío y el pago.

Los legisladores, reguladores, las empresas y otros interesados deben adherirse a las mejores prácticas y los valores universales al usar, administrar y gobernar esta poderosa tecnología. Esto incluye responsabilidad, inclusión, integridad, la mejor seguridad y prácticas de privacidad, y un ojo atento a la innovación y el impacto social positivo.

Fuente: Mastercard Signals

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