Lo que ChatGPT ha destruido nos enseña como sobrevivir a este futuro.
Las primeras víctimas de la IA generativa ofrecen sus lecciones a otros negocios.
En menos de cuatro años, el precio de las acciones de Chegg, un servicio de educación en línea, ha caído un 99%. El desplome de la enseñanza digital tras la pandemia tiene parte de culpa. Pero el mayor problema para la empresa es la inteligencia artificial (IA). Sus clientes son sobre todo estudiantes que quieren ayuda para responder a sus deberes, lo que a menudo implica el apoyo virtual de un tutor humano. El auge de ChatGPT y sus similares ha creado un sustituto gratuito de ese servicio. El 12 de noviembre, Nathan Schultz, jefe de Chegg, admitió que «los cambios tecnológicos han creado vientos en contra». Ese mismo día, la empresa anunció que despediría a una quinta parte de su plantilla.
Chegg forma parte de un grupo emergente de empresas que ya han sufrido el azote de la IA generativa tipo ChatGPT. Destacan otras dos: Stack Exchange, que gestiona Stack Overflow, un foro en línea para desarrolladores de software, y RWS, un servicio de traducción. Estas víctimas emergentes de la IA ofrecen pistas sobre cuándo una empresa puede verse fortalecida por la tecnología y cuándo se verá trastornada.
Durante años, Stack Overflow fue el lugar al que acudían los desarrolladores para resolver problemas de programación complicados. Ahora, muchos recurren a asistentes de inteligencia artificial para escribir código, como Github Copilot de Microsoft. Dos quintas partes de los programadores afirman utilizar este tipo de herramientas. Según Similarweb, un proveedor de datos, el tráfico mensual en Internet de Stack Overflow se ha reducido a la mitad en los últimos dos años. El año pasado, la empresa llevó a cabo dos rondas de despidos, despidiendo a un tercio de su plantilla en total. «Elon Musk describió el destino de la empresa en X, la red social de la que es propietario, refiriéndose a los grandes modelos lingüísticos en los que se basa la IA generativa.
Los servicios de traducción también se han visto afectados por la IA. En los seis meses anteriores a marzo, los ingresos de RWS cayeron un 4% interanual, mientras que los beneficios se redujeron un 16%. Los inversores, temerosos del impacto de la IA, han hecho caer el precio de sus acciones un 57% desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. El año pasado, la empresa celebró un evento para inversores en el que trató de convencerles de que la IA beneficiará a su negocio; al parecer, pocos quedaron convencidos. Otros problemas, como el lanzamiento de un nuevo sistema de patentes en toda la UE que perjudicó al negocio de traducción de patentes de RWS, no han ayudado a la empresa. A principios de año, Ian El-Mokadem, su jefe, dijo que dimitiría en 2025.
Un análisis de estas víctimas de la IA sugiere tres lecciones para las empresas. La primera es que la amenaza de la tecnología para los operadores tradicionales es mayor en los sectores en los que el daño potencial causado por los disparates de la IA (conocidos como alucinaciones) es bajo. El código plagado de errores preocupa a los desarrolladores, pero los problemas suelen ser fáciles de detectar antes de desplegar el software. Las traducciones defectuosas pueden corregirse fácilmente. Si una herramienta de inteligencia artificial se inventa hechos al escribir la redacción de historia de un estudiante, las ramificaciones son pequeñas (aunque quizá no tanto para el estudiante si le pillan utilizando una herramienta de inteligencia artificial). En cambio, los errores al redactar un contrato legal o una receta médica son más costosos. Los servicios de IA tardarán más en ganar terreno en los sectores más sensibles a las tonterías inventadas.
Una segunda lección es que las empresas corren más riesgo cuando la IA estándar puede replicar lo que hacen con poca personalización. Herramientas como ChatGPT ya pueden ayudar a traducir texto, escribir código o relatar acontecimientos históricos. Hay una larga cola de cosas que, con una mayor personalización, una herramienta de IA podría hacer, como planificar y reservar vacaciones o encontrar y contactar con candidatos a un puesto de trabajo. Pero, por ahora, las agencias de viajes y los reclutadores parecen estar a salvo.
Una última lección es que, si su empresa está en la línea de fuego de la IA, utilizar la tecnología para desarrollar un producto original puede ayudarle a protegerse. Chegg está trabajando con Scale AI, una startup, para ofrecer a los estudiantes respuestas generadas por máquinas a preguntas que antes habrían sido escritas por humanos. RWS tiene una herramienta de traducción impulsada por IA. Stack Overflow ahora ayuda a los usuarios a realizar una búsqueda avanzada en su sitio web, entre otras cosas.
El problema es que estas aplicaciones son bastante poco inspiradas. Pero pensemos en Duolingo, una aplicación para aprender idiomas. ChatGPT puede imitar a un tutor de francés medio decente y el coste para los usuarios de un error inducido por la IA es bajo. Sin embargo, los accionistas empiezan a pensar en Duolingo como un ganador de la IA. En septiembre presentó una función de videochat que permite a los clientes practicar sus habilidades lingüísticas con un personaje generado por IA llamado Lily. El 6 de noviembre, este sarcástico avatar de pelo morado se unió a la llamada de beneficios de la empresa y presentó sus resultados. Analistas e inversores se volvieron locos y la cotización de la empresa subió un 6% en los días siguientes. A medida que la IA trastorna más sectores, la innovación inteligente es la mejor manera de que las posibles víctimas escapen a su destino.
For me, learning through hands-on creative projects becomes more engaging when there is room for questions as well as explanations. Handling a material directly can suggest ideas that are hard to discover from a picture alone. That practical perspective helps me frame creative craft projects as a theme for Bodyart Nation. I can imagine different responses depending on the situation, which makes the question more interesting. What small experiment would you try before planning a finished piece?
When it comes to discovering the character of a local event, one clear example can stay with me longer than a long list of general points. A short encounter or unexpected performance can become the part of an event someone remembers. It is the kind of question I would keep in mind when thinking about Bobevansfairs and local festival experiences. It leaves me curious about the steps between understanding an idea and putting it into practice. How would you leave room to discover something beyond the main programme?
The idea of making everyday business processes clearer gives me a reason to slow down and consider the details. A simple record of responsibilities can prevent a task from being passed around without an owner. For Boardviewltd, I would use practical business organisation as a starting point for a closer discussion of the subject. That is the part I would keep thinking about after moving on to something else. Which part of a routine process would you make clearer first?
I like thinking about exploring everyday food and cooking traditions through small observations rather than trying to reach a conclusion immediately. An ingredient can carry a story about the place or family that uses it. With Beetspulseandthyme in mind, food and cooking ideas feels like a topic worth exploring one question at a time. That is the part I would keep thinking about after moving on to something else. Which part of a recipe would you ask someone to explain beyond the written measurements?
I like thinking about exploring the details that shape a screen story through small observations rather than trying to reach a conclusion immediately. The order of two scenes can change what a viewer notices about a character. That thought gives me a starting point for exploring film storytelling ideas in connection with Aserbianfilm. It leaves me curious about the steps between understanding an idea and putting it into practice. Which small details make you want to revisit a scene after the story ends?