Optimización de los flujos de trabajo de IA con un humano en medio

La inteligencia artificial (IA) y la IA generativa (GenAI) son cada vez más esenciales para las organizaciones que desean crear aplicaciones rápidas, fiables, interactivas en tiempo real y conscientes del contexto. Sin embargo, algunas organizaciones se están quedando rezagadas, ya que abordan la adopción con demasiada cautela o se encuentran con dificultades a la hora de implementarla.

Un reciente Informe del MIT encontró que 95% de la implementación de IA generativa de las empresas se está quedando corta. La investigación descubrió que se basaba en la brecha de aprendizaje de las herramientas y las organizaciones, no en la calidad de los propios modelos de IA. Las herramientas de IA como ChatGPT funcionan bien para empleados individuales, pero se estancan en el uso empresarial, ya que no aprenden de los flujos de trabajo ni se adaptan a ellos.

El papel humano como guía de la IA

Algunas de las dudas subyacentes a la adopción de la IA son el temor a que sustituya a los puestos de trabajo humanos. Aunque esto puede ser cierto para algunas funciones, el estado actual del trabajo del conocimiento es más un cambio dinámico que una sustitución total de puestos de trabajo. Los humanos solían centrarse únicamente en producir, y ahora la IA ha asumido ese papel. Los humanos desempeñan más bien un papel de apoyo: suministran datos a los motores de IA, revisan su trabajo y, a continuación, proporcionan contexto adicional o ajustan las indicaciones para mejorar los resultados.

Aunque los humanos tienen que adaptarse a este cambio dinámico, siguen desempeñando un papel crucial en los flujos de trabajo de la IA. Los humanos asumen el papel de “AI Conductor,” un profesional que orquesta a los agentes de IA con intención y creatividad. En lugar de limpiar para los agentes de la IA, la guían a través de la lente de los conocimientos del sector y la experiencia personal. En lugar de temer a la IA como un competidor, hay que verla como una herramienta a la espera de ser dirigida.

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Los humanos en medio de los flujos de trabajo de la IA

Las empresas dudan en confiar en la IA para tomar decisiones críticas debido a las preocupaciones sobre la precisión, la transparencia y la responsabilidad de los resultados impulsados por la IA. El “intermediario humano” es una forma de aliviar estas posibles preocupaciones. El concepto de “humano en el medio” se refiere a los flujos de trabajo en los que los sistemas de IA y los humanos colaboran de forma estructurada, con los humanos implicados activamente en puntos clave de la toma de decisiones, la supervisión o el refinamiento, en lugar de dejar que la IA opere de forma totalmente autónoma.

Mientras la IA produce resultados, los humanos intervienen para evaluar y corregir antes del resultado final. Esta aportación humana ayuda a mejorar el agente de IA con el tiempo. Este mecanismo de “puerta de decisión” ayuda a garantizar que los flujos de trabajo de la IA sigan siendo seguros, éticos y adaptables, al integrar el juicio humano directamente en el proceso. Los humanos conservan el control y la responsabilidad, mientras que la IA aumenta la eficiencia proporcionando resultados rápidamente.

Hay tres formas principales de que los humanos participen en los flujos de trabajo de la IA:

1. 1. Los humanos escriben indicaciones o dan instrucciones para que la IA actúe en consecuencia. Esto es lo más habitual, ya que los chatbots ayudan a los humanos con las tareas cotidianas. La IA no sustituye el trabajo humano, sino que se utiliza para colaborar y mejorarlo.
   2. La IA cede el flujo de trabajo a los humanos en momentos clave. Los humanos intervienen en los puntos de control
   3. Los humanos revisan el trabajo final de la IA para verificar su exactitud, especialmente en el caso de flujos de trabajo delicados.

Ventajas frente a retos

El hecho de que los humanos sigan participando en los flujos de trabajo de la IA tiene múltiples ventajas. En primer lugar, detectar y corregir cualquier error antes de que pueda tener un impacto negativo. Esto es crucial en campos de alto riesgo como la sanidad, las finanzas o el derecho. Los humanos también pueden ayudar a detectar sesgos, garantizar que los resultados sean transparentes y fiables, y proporcionar información para ayudar a afinar los modelos a medida que los sistemas de IA aprenden continuamente. Si los humanos vigilan a los agentes de IA, se aseguran de que permanezcan en su ámbito de especialización en lugar de desdibujarse en otras áreas.

Sin embargo, el hecho de que los humanos sigan participando plantea algunos problemas. Tener humanos en medio de los flujos de trabajo puede ser un obstáculo para la aceleración de la IA. La escalabilidad y la eficiencia disminuyen, en lugar de utilizar agentes totalmente autónomos. También aumentan los costes de formación y personal, así como la complejidad de determinar cuándo deben intervenir los humanos. 

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Funciones que no están preparadas para la automatización con IA

Otra consideración cuando se trata de la IA no es sólo si un trabajo puede automatizarse, sino si los humanos quieren que se automatice. Mientras que los humanos ven claramente el valor de que la IA asuma funciones técnicas o de logística pesada, se resisten más a las funciones en las que la confianza, la empatía, la responsabilidad y el juicio moral se valoran profundamente.

Algunos ejemplos son: 

• • Funciones sanitarias/relacionales - Médicos, enfermeras, terapeutas, psicólogos, auxiliares de cuidados paliativos
  • Funciones educativas - Profesores, cuidadores de niños, entrenadores, mentores
  • Justicia y liderazgo - Jueces, abogados, policías, líderes religiosos, políticos
  • Funciones creativas - Artistas, periodistas

Flujos de trabajo con un “humano en medio”

Aunque algunas funciones todavía no están preparadas para depender totalmente de la IA, hoy en día hay muchas áreas en las que la IA puede hacer el trabajo pesado antes de que un humano intervenga en el momento oportuno.

Creación de contenidos, moderación, revisión de documentos: La IA puede filtrar el spam y las entradas y comentarios perjudiciales, redactar esquemas, resumir documentos de texto largos, transcribir vídeos y crear imágenes. Después, los humanos pueden comprobar la precisión, refinar el tono y garantizar la coherencia de la marca.

Atención al cliente: Este es uno de los casos de uso de IA más comunes que vemos hoy en día. Los chatbots pueden prestar servicios de atención al cliente para cuestiones rutinarias y proporcionar enlaces a materiales adicionales. Los humanos intervienen en cuestiones más complicadas y únicas, o si un cliente se vuelve indisciplinado.

Reclutamiento y contratación: La IA puede escanear currículos y revisar rápidamente las solicitudes, y luego clasificar a los candidatos en función de determinados criterios de contratación. A continuación, un gestor de contratación humano verifica la lista, comprueba si hay algún sesgo y determina las decisiones finales sobre la entrevista.

Nutrición y forma física: AI puede proporcionar un plan de entrenamiento y nutrición basado en los objetivos y la composición corporal. Un entrenador personal se asegura de que los ejercicios se realizan con la forma correcta y proporciona motivación. A medida que el cliente progresa en su preparación física, el entrenador puede introducir las modificaciones necesarias en el plan original.

Comercio financiero: Los modelos de IA pueden sugerir determinadas operaciones bursátiles en función de las condiciones subyacentes del mercado. Los asesores financieros humanos tienen en cuenta la situación financiera global del cliente y ejecutan las operaciones finales.

Imágenes médicas: La IA puede escanear radiografías y resonancias magnéticas para detectar tumores u otras posibles señales de alarma. Un radiólogo humano confirma los resultados y redacta el informe oficial.

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Elementos del flujo de trabajo de las funciones de “intermediario”.

Estos escenarios “humanos en el medio” constan de los siguientes elementos de flujo de trabajo:

• • Entrada bruta (datos/tarea) → El material de origen (escaneos, currículos, transacciones, documentos, etc.).
  • Procesamiento de IA (Análisis/Predicción) → La IA realiza clasificación, ordenación, detección o generación.
  • Revisión humana (supervisión/corrección) → Un experto humano comprueba la calidad, el sesgo o el contexto de los resultados de la IA.
  • Punto de decisión (aprobación o anulación) → Una “puerta” formal en la que el humano decide si el proceso continúa o se detiene.
  • Resultado final (acción/decisión) → El resultado (diagnóstico, contratación, oficio, informe, moderación, etc.).
  • Bucle de retroalimentación (mejora del modelo) → Las correcciones humanas se retroalimentan al sistema de IA para volver a entrenar y mejorar el rendimiento.

Couchbase proporciona la plataforma para un mundo impulsado por la IA

Los datos son el alma del entrenamiento de modelos de IA. Cuantos más datos actuales, limpios y fiables se puedan proporcionar a los LLM, más fiables serán las respuestas. Y cuantos más datos se proporcionen a los modelos de IA, más precisos serán. Las interacciones con LLMs están basadas en texto, por lo que la mejor forma de intercambiar datos con LLMs es JSON. Couchbase ofrece un modelado de datos flexible con una arquitectura basada en JSON que se adapta a medida que evolucionan las necesidades de la aplicación.

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Los seres humanos siguen aportando un valor único a los flujos de trabajo que la IA no puede sustituir por completo.

A estas alturas, los agentes autónomos de la IA no sustituirán por completo a los humanos en un futuro próximo. Los seres humanos siguen aportando cualidades inestimables que la IA es incapaz de reproducir. Los humanos son necesarios para el juicio ético, la creatividad, la empatía, la autenticidad y la experiencia vital. Cuando todo el contenido es generado por IA, todo suena igual y la voz de su marca se pierde en la cámara de eco. Las personas conectan con otras personas a través de la experiencia, las relaciones y la creación de confianza. Escuchar directamente la voz del cliente proporciona una prueba y una validación que la IA no puede sustituir. En general, es evidente que la IA desempeña un papel crucial en los flujos de trabajo, pero contar con un ser humano en medio suele ser la decisión más acertada.

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