Inteligência Artificial Generativa

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INTELIGENCIA 
ARTIFICIAL 
GENERATIVA
AG
EN
DA
EVOLUCIÓN
02
MODELOS 
GENERATIVOS
03
01
INTRODUCCIÓN
04
ESCALAR EN 
ORGANIZACIONES
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05
CASOS DE USO
06
INTELIGENCIA ARTIFICIAL 
RESPONSABLE
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INTRODUCCIÓN
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LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA (TAMBIÉN IA GEN O GEN-AI) ES 
UN TIPO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL CAPAZ DE GENERAR TEXTO, 
IMÁGENES,VIDEOS, MODELOS 3D Y DATOS SINTÉTICOS, POR MEDIO DE 
MODELOS GENERATIVOS. 
LA IA GENERATIVA APRENDE PATRONES DE LOS DATOS EXISTENTES Y CON 
ESTE CONOCIMIENTO GENERA RESULTADOS NUEVOS Y ÚNICOS. ES CAPAZ 
DE GENERAR CONTENIDO ALTAMENTE REALISTA Y COMPLEJO QUE RECREA 
LA CREATIVIDAD HUMANA. 
¿QUÉ ES LA IA GENERATIVA?
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¿CÓMO EMPEZÓ A SONAR LA IA GENERATIVA? CON CHAT GPT…
Impulsado por un Large Language Model (LLM) GPT-3.5 de OpenAI, el chatbot está configurado para minimizar los diálogos incendiarios y/o peligrosos con 
el aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana.
“Bill Gates cree que la IA, como Chat GPT, es la innovación más importante del 
momento” 
“Microsoft está buscando a Chat GPT de OpenAI para Word, Outlook y Powerpoint”
“La teoría de mentes ha emergido espontáneamente in los Grandes Modelos de 
Lenguaje”
“El chatbot de IA Chat GPT impresiona académicos con habilidades para escribir 
ensayos”
“Conoce ChatGPT, el robot inteligente miedoso que puede hacer tu trabajo mejor que tú. ”
“Un nuevo lenguaje de modelos de IA genera poesía y prosa”
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CHAT GPT HA LLAMADO MUCHO LA ATENCIÓN, PERO LA IA GEN ES AHORA UNA 
CAPACIDAD CON MUCHOS JUGADORES 
What is Generative AI?
”
“100 millones de usuarios 
en 60 días
- 
Por primera vez, la tecnología 
“tiene sentido” para todos y 
en todas partes, por su 
habilidad de imitar diálogos y 
toma de decisiones humanas.
What is Generative AI?
”
“Conoce ChatGPT el robot 
inteligente capaz de hacer 
tu trabajo mejor que tú 
-
Este chatbot demuestra que 
la brecha entre los 
computadores y los humanos 
se está reduciendo 
rápidamente. 
What is Generative AI?
”
“Un nuevo lenguaje de IA 
que genera poesía y prosa 
-
GPT-3 puede ser 
extrañamente muy parecido a 
los humanos – tanto para bien 
como para mal.
OPT
Hay más de 50 aplicaciones en
construcción basadas en IA.
Jugadores
principales
Microsoft
Meta
Alphabet
Google
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“Una pintura en oleo de una reunión ejecutiva en Colombia”
OTRAS PLATAFORMAS HAN CAUTIVADO TAMBIÉN A LA SOCIEDAD CON LOS 
RESULTADOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
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LOS AVANCES EN LOS MODELOS FUNDACIONALES ESTÁN REVOLUCIONANDO CÓMO Y 
DÓNDE LAS EMPRESAS PUEDEN USAR LA IA GENERATIVA
98%
de los ejecutivos globales 
están de acuerdo en que los 
modelos básicos de IA 
desempeñarán un papel 
importante en las estrategias de 
sus organizaciones en los 
próximos 3 a 5 años.
(Fuente: Accenture Tech Vision 2023)
97%
de los ejecutivos globales están 
de acuerdo en que los modelos 
básicos de IA permitirán 
conexiones entre diferentes 
tipos de datos, revolucionando 
dónde y cómo se usa la IA.
(Fuente: Accenture Tech Vision 2023)
6 de cada
10
organizaciones planean usar 
ChatGPT con fines de 
aprendizaje y más de la mitad 
están planeando casos piloto 
en 2023. 4 de cada 10 quieren 
hacer una gran inversión en IA 
Gen.
(Fuente: CXO Pulse Survey, conducted by 
Accenture Research, February 2023) 
40%
de las horas de trabajo en 
todas las industrias pueden 
verse mejoradas por los 
grandes modelos de lenguaje 
(LLM.)
(Fuente: Accenture Research based on 
analysis of Occupational Information 
Network, US Dept. of Labor; US Bureau 
of Labor Statistics.)
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EVOLUCIÓN
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11
?
El poder de la capacidad 
computacional en la nube 
potencializada, mejores 
modelos, grandes cantidades de 
datos y un aumento en el poder 
de los computadores jugaron un 
rol clave en el crecimiento 
acelerado de la IA Generativa. 
• GPT-4 tiene 500 veces (100T) 
más parametros que su
predecesor GPT-3 (175B)
1950 2023
Se crea el término 
de la Inteligencia 
Artificial
Se crean los 
primeros 
algoritmos con 
redes neuronales
Dos carros robóticos 
condujeron 
automáticamente 
largas distancias
Supercomputadora de 
IBM derrota al 
campeón de ajedrez 
(1997)
Crecimiento acelerado por el acceso a larga escala a la 
computación en la nube
Reconocimiento
de diálogo
Generación de 
imágenes
Razonamiento
de lenguaje
Capacidades humanas
promedio
~2000
Punto de 
inflexión
Reconocimiento
de imágenes
(2012)
LA IA NO ES NUEVA, PERO AHORA ESTAMOS EN UN PUNTO EN EL QUE LOS MOTORES 
DE LA IA GENERATIVA BASADA EN LA NUBE ESTÁN SUPERANDO LAS CAPACIDADES 
HUMANAS
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ASÍ SE VE LA EVOLUCIÓN DE LA ANALÍTICA, LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL 
APRENDIZAJE AUTOMATIZADO
Enfoque inicial para sentar las bases
Potencial de crecimiento y valor para 
madurar
Descriptiva Diagnóstico Predictiva Prescriptiva Generativa
Analítica
Encontrar respuestas y 
obtener información sobre 
problemas que conocemos.
Ciencia de datos
Establecer soluciones de 
cuestiones que aún no se 
han descubierto.
Machine Learning
Desarrollar programas 
informáticos (modelos 
entrenados) que puedan 
acceder a los datos, hacer 
inferencias y mejorar.
LLM’s y IA Generativa
Utilizar grandes modelos 
"pre-entrenados" para 
analizar datos y generar 
nuevos contenidos.
Insights AutomatizaciónAugmentación
¿Qué ha ocurrido? ¿Por qué ha ocurrido? ¿Qué ocurrirá? ¿Qué debo hacer?
¿Cómo automatizo mi 
solución?
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EVOLUCIÓN DE LOS MODELOS GENERATIVOS
El árbol evolutivo de los modelos de lenguaje modernos rastrea el 
desarrollo de estos en los últimos años y destaca algunos de los 
modelos más conocidos.
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MODELOS GENERATIVOS
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LOS MODELOS FUNDACIONALES SON EL MOTOR CLAVE DETRÁS DE LA INTELIGENCIA 
ARTIFICIAL GENERATIVA, COMO CHAT-GPT.
ChatGPT (G: generativa, P: pre-entrenada, T: transformer) es la primera vez que la IA impresiona al público, pero el verdadero poder entre bastidores son 
los Grandes Modelos Lingüísticos (Large Language Models - LLM) también conocidos como Modelos Fundacionales.
Un único modelo de gran tamaño podría utilizarse para escribir ensayos convincentes, 
crear gráficos y sitios web, generar código informático, etc.
Generativos
Los LLM pueden aprender a partir de datos no etiquetados, lo que abre las puertas al 
entrenamiento con cantidades casi ilimitadas de datos.
Pre-entrenados
El aprendizaje multimodal permite múltiples formas de datos, como imágenes, sonido, 
texto, video y voz, que imitan las experiencias de aprendizaje multisensorial a nivel 
humano. 
Multi-modal
Una característica revolucionaria de los LLM es su capacidad de aprendizaje de pocos 
disparos y cero disparos para realizar tareas que no estaban incluidas en sus ejemplos de 
entrenamiento. 
“Fine-tuning” (Calibración) conpoca data
El modelo puede generar una serie de pasos intermedios antes de dar la respuesta final, 
lo que le permite resolver problemas de varios pasos.
Cadena de inputs
Texto
Images
Habla
Datos 
Estructurados
Señales 3D
Respuesta a 
Preguntas
Analisis de 
Sentimiento
Extracción de 
Información
Descripción de 
Imágenes
Seguimiento 
Instrucciones
Entrenar
Adaptar
Modelo Fundacional - un modelo que se entrena mediante aprendizaje 
auto-supervisado sobre datos amplios a escala y puede adaptarse 
(afinándose o utilizando aprendizaje en contexto) a una amplia gama de 
tareas y aplicaciones posteriores.
Modelo 
Fundacional
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Texto de entrada* 
(el “prompt”)
Predecir 
siguiente 
token
Agregar 
token 
predicho 
al texto
Iterar con el nuevo token agregado al final* Convertido en tokens
Tokens: componentes atómicos del 
lenguaje
• Palabras, sub-palabras, puntuación.
• Cada 1000 palabras hay aproximadamente 
750 tokens.
• Aprox. 4 caracteres por token.
• Lenguas asiáticas pueden tener múltiples 
tokens por carácter.
• LLMs tienen diccionarios de 10-20 millones 
de tokens (de todas las lenguas).
• Cada token se representa en un espacio de 
muchas dimensiones (ej. en GPT-3 1024 
para ADA, 12288 para DAVINCI).
La
rg
e
 L
an
gu
ag
e
 
M
o
d
e
ls
 (
LL
M
s)
MODELOS GENERATIVOS
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Variational auto-encoders (VAEs)
Modelos GenerativosMODELOS GENERATIVOS
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POTENCIANDO MODELOS DE LENGUAJE CON TÉCNICAS AVANZADAS:
Descripción de la persona 
Usted es un estudiante de maestría de…
Descripción de contexto y solicitud
En su seminario de investigación sobre desigualdad de 
género requiere presentar una propuesta de 
investigación…
Ejemplos
La propuesta debe contener temas de 
desigualdad de género como la brecha 
salarial…
Formato
La propuesta debe contener 3 secciones, cada 
una con su título…
Especificaciones
El texto debe tener máximo 400 
tokens…
Extras
La propuesta debe estar en francés.
Ingeniería de entradas (Prompt Engineering) - Recomendaciones 
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5 m
Día 1
1m
5 m
2m
0 m
Día 2 Día3Partida
RESULTADO
Un gato se encuentra en un hueco de 5 metros de profundidad. Cada día sube 3 metros y en la 
noche cae 2. ¿Cuántos días requiere el gato para salir del hueco?
ENTRADA (PROMPT) ESTÁNDAR
EL GENERADOR PUEDE FALLAR EN SU ANÁLISIS…
El gato sube 3 metros durante el día y 
cae 2 metros durante la noche. Esto 
significa que avanza netamente 1 metro 
cada día (3 metros - 2 metros = 1 
metro).
Dado que el hueco tiene una 
profundidad de 5 metros, el gato 
necesita avanzar esos 5 metros netos 
para salir del hueco.
Entonces, el gato tardará 5 días en 
avanzar 5 metros netos, ya que avanza 1 
metro neto por día.
Ingeniería de entradas
Calibración RLHF
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P: Un perro se encuentra en un hueco de 7 metros de profundidad. Cada día sube 3 
metros y en la noche cae uno. ¿Cuántos días requiere el perro para salir del hueco? 
R: El primer día avanza 3 metros y en la noche retrocede 1, así que en el día 1 ha 
recorrido 2 metros. Al segundo día avanza 3 metros más, llegando a los 5 metros, sin 
embargo, en la noche retrocede 1 consiguiendo así avanzar un total de 4 metros. El 
tercer día avanza 3 metros, llegando a los 7 metros. Una vez alcanza los 7 metros, ya 
ha salido del hueco. Por lo tanto, el perro requiere de 3 días para salir del hueco. 
P: Un gato se encuentra en un hueco de 5 metros de profundidad. Cada día sube 3 
metros y en la noche cae 2. ¿Cuántos días requiere el gato para salir del hueco? 
El primer día el gato avanza 3 metros y en la 
noche retrocede 2 metros, logrando avanzar un 
total de 1 metro. Al segundo día avanza 3 metros 
más, llegando a los 4 metros, pero en la noche 
retrocede 2 metros, avanzando sólo 2 metros. El 
tercer día avanza otros 3 metros, llegando a los 5 
metros y finalmente sale del hueco. Por lo tanto, 
el gato requiere de 3 días para salir del hueco.
ENTRADA CoT (CoT PROMPTING)
Le podemos enseñar al generador a realizar correctamente el análisis a través de un ejemplo de la cadena de pensamientos 
(CoT) para llegar a la respuesta correcta.
PARA LLEGAR A LA RESPUESTA CORRECTA, SE PUEDE USAR LA CADENA DE 
PENSAMIENTOS - CHAIN OF THOUGHT (CoT)
RESULTADO
Ingeniería de entradas
Calibración RLHF
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ESCALAR EN LA 
ORGANIZACIÓN
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LAS ORGANIZACIONES ESTÁN AVANZANDO EN EL DESARROLLO DE CASOS DE 
USO EN IA GENERATIVA
Utilizar la IA generativa para impulsar nuevos textos de 
publicidad, contenidos novedosos, disruptivos y 
creativos. 
Creatividad en la creación de contenidos 
de publicidad
Deber del consumidor / Transformación de 
la comunicación ESG 
Permitir a las organizaciones automatizar y aumentar su 
revisión a escala interempresarial de las comunicaciones 
con los clientes.
Personalización y generación de 
contenidos de marketing
Aumento de la personalización de los contenidos de 
publicidad mediante la aplicación de los LLM, para llegarle 
más a los clientes. 
Externo Interno
Perspectiva del mercado para asesores
Grandes modelos lingüísticos para asesorar a los clientes 
con respecto a las nuevas tendencias de los mercados. 
Transformación de reclamaciones E2E (end 
to end)
Aumento generativo de la IA en las actividades cotidianas 
de los tramitadores de reclamaciones.
Procesamiento postnegociación: 
enrutamiento inteligente del correo 
electrónico
Sistema inteligente basado en IA para enrutar y 
responder correos electrónicos.
Controles
Herramientas de IA Generativa que refuerzan a los 
humanos como "primera línea de defensa" de una 
organización ante fraudes y crímenes financieros. 
Transformación de la gestión del conocimiento
Creación de conocimientos profundos en los que puedan 
realizarse búsquedas, con capacidad para identificar y 
elevar los conocimientos automáticamente.
KYC (Know Your Client)
Determinación del origen de la riqueza o de los fondos 
de clientes y empresas a partir de datos no 
estructurados.
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Recolección y 
procesamiento de 
datos
Verificación de la 
precisión
Calidad del contenido Gestión de activos
digitales
Optimización
Desempeño analítico
Humanos 
supervisando
Model 
Fine-tuning
Generación de 
contenido
Comprender la 
marca y sus 
directrices.
Análisis de rendimiento y 
sobre los contenidos 
generados para informar y 
actualizar los contenidos 
generados en el futuro.
Aprovechar la ingeniería de 
Prompt y el aprendizaje de 
pocos disparos para facilitar la 
generación en función de la 
identidad de la marca, el canal, 
el país y el contexto al que se 
dirige.
Verificar el contenido 
generado para garantizar su 
exactitud de acuerdo con el 
catálogo de productos y la 
base de datos.
Detección y señalización 
de discursos sesgados, 
discriminadores, de odio, 
etc.
Gestionar, controlar y 
reunir de forma sencilla 
los activos creados en 
todos los canales, etc. 
Ajustar el modelo en 
función de los datos 
históricos de los clientes. 
Adaptarse a las 
características específicas 
de la marca y el 
producto.
Una IA revolucionaria para acelerar la reinvención total de la empresa de principio a fin
MARCO EMPRESARIAL PARA LA IA GENERATIVA A ESCALA 
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Copyright © 2023 Accenture. All rights reserved.¿EN QUÉ PUNTO ESTÁN LAS ORGANIZACIONES?
Todavía estamos en una fase relativamente temprana de madurez y vemos que las empresas evolucionan en su viaje a lo largo de 3 etapas
Experimentos
de IA Gen
Nivel empresarial
de IA Gen
Laboratorios
de IA GenLa mayoría de las organizaciones están 
aquí hoy...
Enfoque: identificar el valor, demostrar 
conceptos / pruebas de valor y comprender las 
limitaciones / riesgos de esta nueva tecnología.
Factores clave: ideación e identificación de 
casos de uso/valor, campos de juego para probar 
hipótesis y construir prototipos, comunicaciones y 
giras para evangelizar la nueva tecnología.
Enfoque: ofrecer un flujo continuo de casos de 
uso que podrían desarrollarse, probarse y 
desplegarse a través de pilotos y MVP.
Factores clave: equipos de laboratorio 
interfuncionales, marcos de valor, viabilidad y 
priorización, planos de arquitectura y modelos de 
implantación, programas piloto de formación y 
educación.
Enfoque: habilitar plataformas a escala 
empresarial para llevar a cabo el desarrollo y la 
ampliación de soluciones de IA Gen.
Factores clave: rueda volante de datos, 
modelos y tecnologías de integración, educación a 
escala, cultura de la IA y rediseño de la 
experiencia laboral. 
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CASOS DE USO Y 
EJEMPLOS APLICADOS
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TENEMOS ALGUNOS CASOS DE USO CROSS-INDUSTRY
Editor marketing IA
•Descripción de producto 
para optimizar marketing 
y búsqueda
Experto de producto 
IA
•Custodio de 
conocimiento de 
producto (chatbot)
Administrador catalogo 
IA
•Creación de catálogos 
y asistencia a la venta.
Creador de imágenes IA
•Generador de imágenes 
embebido en interfaz fácil de 
usar.
Sensor tendencias IA
•Identificación de 
trendings en redes 
sociales y noticias
Quiosco parlante IA
•Asistencia al usuario lista 
para proporcionar 
recomendaciones.
Chat empresarial IA
•Custodio de 
conocimiento 
empresarial (chatbot)
Resumen de contenido 
IA
•Resumen de noticias, 
artículos y 
publicaciones
Copiloto agente IA
•Resumen de llamadas, 
análisis de sentimientos 
y retorno de data de 
cliente en Contact
center.
Medidor de confianza IA
•Cuantificar y medir 
confianza en conversaciones 
con medición multi-sentido
Generador Reg. Doc. IA
•Creación de documentos 
técnicos con propósitos 
regulatorios
Facturación F&A IA
•Automatización de 
facturas con un enfoque 
de aprendizaje del 
trabajo diario para F&A
Fr
o
n
t 
O
ff
ic
e 
B
ac
k 
O
ff
ic
e
Diseñados para rápidamente integrarse y escalar – Patentados y habilitados para socios
Copyright © 2023 Accenture. All rights reserved.
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• Expertos están considerando la IA Generativa como un pilar central para la reinvención empresarial. 
• IA Generativa puede generar un valor de entre $0.5 y $3 mil millones de dólares en 3 años para los bancos. 
• Hay +50 casos de uso de IA en desarrollo en la industria de banca. 
• El núcleo digital se convierte en la principal fuente de ventaja competitiva en la reinvención del sector 
financiero. 
Aumento de 
ingresos
10% aumento 
en los ingresos*
IA en la compañía
$ 6-10 B
Involucramiento de 
clientes
25% aumento en el 
NPS del cliente*
Optimización de 
costos
30% - 60% 
reducción de 
costos
Reducción de 
riesgos
5% - 10% 
reducción de 
riesgo* 
Re-invención de la compañía
$20-30 B
IA Generativa
$0.5 - 3B
• Ofertas de productos 
personalizados.
• Asesoramiento patrimonial 
personalizado.
• Generación de códigos.
• Revisión y generación de 
contratos. 
• Detección de fraude 
transaccional
• Crímenes financieros
• Interacción personalizada 
con el cliente
*Valores estimados en base a los casos de uso descritos en esta página no son exhaustivos. 
IA GENERATIVA ES CRÍTICA PARA IMPULSAR LA REINVENCIÓN Y EL VALOR EN 
LA INDUSTRÍA DE BANCA…
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IA GEN EN UNA PÁGINA DE E-COMMERCE
https://mediaexchange.accenture.com/media/t/1_d20shw7m
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DISRUPCIÓN CON CHATBOTS - GESTIÓN DE PQRS
DESCRIPCIÓN
BENEFICIOS
Chatbot de gestión de PQRS como una potente herramienta diseñada 
para transformar la gestión de quejas en un proceso eficiente y 
orientado al cliente. Plataformas integrales para gestionar de manera 
efectiva todas las interacciones relacionadas con quejas de los clientes.
Optimiza la gestión de 
quejas, reduciendo el 
tiempo de resolución
Proporciona respuestas 
coherentes y personalizadas
Clasifica y asigna 
automáticamente las 
quejas, acelerando el 
proceso
Permite un monitoreo 
constante de las quejas y su 
progreso
Demo: HERA Complaints Management: Enhanced Customer Service - Accenture - Media Exchange
Ejemplo:
https://mediaexchange.accenture.com/media/t/1_0pzkruzp
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MONITOREO Y GESTIÓN – DESEMPEÑO DE AGENTES DE SERVICIO AL CLIENTE
URL: LLM & Generative AI Starter Solutions - AI Trust Meter (accenture.com)
Herramientas para mejorar las interacciones en centros de contacto, analizar 
sentimientos y desempeño de agentes. Permite ajustar proactivamente 
conversaciones según reacciones en tiempo real y analizar interacciones pasadas. 
Evalúa credibilidad, confiabilidad, intimidad y auto-orientación, incluyendo 
características como diarización de voz, análisis de sentimientos, resumen de texto, 
enmascaramiento de datos, clasificación de chat, preguntas y respuestas y métricas 
posteriores a llamadas.
Facilita la adaptación en 
tiempo real del tono de las 
conversaciones
Evalúa el desempeño de los 
agentes y brinda información 
para su mejora continua
Proporciona una 
comprensión más profunda 
de los sentimientos de los 
clientes
Ayuda a establecer confianza 
al evaluar la credibilidad y 
confiabilidad
DESCRIPCIÓN
BENEFICIOS
Ejemplo:
https://kxdocuments.accenture.com/contribution/33e6f4fd-0000-4af3-805a-0f71dcd56d15
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AYUDA A LOS AGENTES - Q&A DE DOCUMENTOS
Demo: Document Q&A Search - Multiple Documents - Accenture - Media Exchange
Estas herramientas transforman la forma en que los operarios de call 
centers bancarios abordan problemas específicos. Permite preguntas 
en lenguaje natural, proporcionando respuestas rápidas y contextuales 
sin necesidad de búsquedas manuales en documentos dispersos.
Agiliza la atención al cliente 
con respuestas inmediatas a 
preguntas específicas.
Ahorra tiempo al eliminar 
búsquedas manuales en 
documentos dispersos.
Aumenta la satisfacción al 
resolver problemas de forma 
rápida y precisa.
Garantiza información 
pertinente para resolver 
problemas de manera eficiente.
DESCRIPCIÓN
BENEFICIOS
Ejemplo:
https://mediaexchange.accenture.com/media/t/1_ljrmzhwh
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INTELIGENCIA 
ARTIFICIAL 
RESPONSABLE
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SE ESCUCHAN CADA VEZ MÁS VOCES PARA ADVERTIR SOBRE LOS TEMAS DE 
ÉTICA ASOCIADOS CON LA IA GENERATIVA.
Dilemas éticos más allá de ChatGPT: Privacidad de la información, inclusión, falta de transparencia, IP, pérdida de trabajos, la 
singularidad
Italia prohíbe temporalmente el uso de ChatGPT debido a 
preocupaciones de privacidad
Una vulnerabilidad en ChatGPT podría haber expuesto la información de pago de los 
usuarios
ChatGPT supuestamente inventó acusaciones de acoso 
sexual contra un destacado abogado
Elon Musk y el cofundador de Apple, Steve Wozniack, entre más de 
1,100 personas que firman una carta abierta pidiendo unaprohibición de 6 meses en la creación de IA poderosa
¡Ups! Trabajadores de Samsung filtraron accidentalmente secretos 
comerciales a través de ChatGPT
Trabajadores de Samsung en la fábrica filtraron datos 
confidenciales mientras usaban ChatGPT
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Desafío
LA IA GENERATIVA ES UNA PODEROSA HERRAMIENTA PERO ENFRENTA ALGUNOS 
DESAFIOS
Enfoques
para mitigarlo
Alucinaciones Riesgos de seguridad Estado actual Propiedad intelectual
Los modelos pueden 
alucinar y dar respuestas 
erradas o sesgadas.
Los modelos pueden 
aprovechar conjuntos de 
datos externos no 
seguros o exponer datos 
confidenciales
Los resultados del modelo 
no tienen protección de 
propiedad intelectual 
debido a la falta de 
autoría humana
Las herramientas 
actualmente disponibles 
(ej. ChatGPT) tienen baja 
protección empresarial y 
capacidades incompletas.
Mejorar los resultados 
con prompt engineering, 
enriquecer los modelos 
con datos específicos del 
caso de uso.
Reforzar los protocolos de 
seguridad para las 
herramientas de GenAI y 
regular las entradas y 
salidas de Información.
Supervisar el panorama 
normativo y legal para 
comprender el uso 
sensato y las protecciones 
de propiedad intelectual
Establecer la gobernanza 
en torno al GenAI en los 
procesos empresariales y 
explorar soluciones 
adecuadas para su 
propósito
Copyright © 2023 Accenture. All rights reserved.
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Las dimensiones de la IA responsable están interconectadas y requieren amplias capacidades comerciales y 
técnicas en todas las dimensiones.
2) Transparencia
• Interpretabilidad y explicabilidad
• Comprensión
• Trazabilidad
1) Precisión
• Contexto y comprensión
• Calidad de datos
• Rendimiento y validación del modelo
• Resultados inconsistentes
• Toxicidad del lenguaje
3) Privacidad
• Ética de los datos
• Derechos humanos
• Privacidad y regulación de la PII
4) Sostenibilidad
• Sostenibilidad del medio ambiente
• Diseño centrado en el ser humano
• Bienestar socioeconómico
• Desinformación y distorsión de la verdad
• Fraude a escala
Las personas al 
centro de la 
implementación de 
la IA de forma 
responsable
5) Justicia
• Anticipando el sesgo
• Fomentar la diversidad
7) Responsabilidad
• Gobernancia
• Supervisión humana
• Auditabilidad
6) Robustez
• Seguridad y protección del sistema
• Resiliencia del sistema
• Plan de respuesta
8) Cumplimiento
• Preocupaciones sobre la propiedad de la 
propiedad intelectual
• Responsabilidad contractual y del producto
• Protección al Consumidor
• Cumplimiento normativo de IA
• Divulgación de información confidencial
LA IA RESPONSABLE ABARCA MÁS QUE SOLO EQUIDAD
Copyright © 2023 Accenture. All rights reserved.
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GRACIAS
	Title
	Diapositiva 1
	Diapositiva 2
	INTRODUCCIÓN
	Diapositiva 3
	Diapositiva 4
	Diapositiva 5
	Diapositiva 6: ¿CÓMO EMPEZÓ A SONAR LA IA GENERATIVA? CON CHAT GPT…
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	Diapositiva 8
	Diapositiva 9: LOS AVANCES EN LOS MODELOS FUNDACIONALES ESTÁN REVOLUCIONANDO CÓMO Y DÓNDE LAS EMPRESAS PUEDEN USAR LA IA GENERATIVA
	EVOLUCION
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	Diapositiva 12: ASÍ SE VE LA EVOLUCIÓN DE LA ANALÍTICA, LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL APRENDIZAJE AUTOMATIZADO
	Diapositiva 13
	MODELOS GEN
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	Diapositiva 15: LOS MODELOS FUNDACIONALES SON EL MOTOR CLAVE DETRÁS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA, COMO CHAT-GPT.
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	Diapositiva 17
	Diapositiva 18
	Diapositiva 19
	Diapositiva 20
	ESCALAR EN ORG
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	Diapositiva 22: LAS ORGANIZACIONES ESTÁN AVANZANDO EN EL DESARROLLO DE CASOS DE USO EN IA GENERATIVA
	Diapositiva 23
	Diapositiva 24
	CASOS DE USO
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	Diapositiva 26
	Diapositiva 27
	Diapositiva 28
	Diapositiva 29: DISRUPCIÓN CON CHATBOTS - GESTIÓN DE PQRS
	Diapositiva 30: MONITOREO Y GESTIÓN – DESEMPEÑO DE AGENTES DE SERVICIO AL CLIENTE
	Diapositiva 31: AYUDA A LOS AGENTES - Q&A DE DOCUMENTOS
	IA RESPONSABLE
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	Diapositiva 33
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	Diapositiva 36