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Inteligencia artificial para hablar de inteligencia artificial

La distancia más corta entre dos puntos no siempre es una línea y sobre todo en el proceso del aprendizaje. Sobre ello nos habla Pamela Antonioli

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Inteligencia artificial para hablar de inteligencia artificial

La distancia más corta entre dos puntos no siempre es una línea y sobre todo en el proceso del aprendizaje. Sobre ello nos habla Pamela Antonioli


Columnista invitado: Pamela Antonioli


Tengo que confesar que, estando a horas de tomar un avión hacia un lugar que me obligará a desconectarme, y con el tiempo en contra para escribir este artículo, caí en la tentación de usar ChatGPT. Le hice varias preguntas relacionadas a innovación y, de hecho, elaboró un artículo sobre innovación en minería que, si bien era bastante general, estaba muy bien estructurado (obviamente no lo iba a tomar para este artículo). Nada lograba convencerme. Al final, la conclusión era evidente: no estaba haciendo las preguntas correctas y por lo tanto la información que recibía resultaba anodina y genérica.

“Cada día que pasa se tiene más información” es una afirmación que resumía el crecimiento de las tecnologías digitales hasta diciembre del año pasado. Con la llegada de la inteligencia artificial (IA), esa frase quedó corta. La inteligencia artificial tiene un enorme potencial y ahora está al alcance de la mano, sin embargo, como me pasó en el camino de escribir este artículo, si no tienes el norte claro, su uso será equivalente a navegar en la web, es decir, a estar “en modo Google” (y Google 2019 para ser exacta, porque también Google sacó Bard, su propia herramienta de IA).

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Tenemos que empezar por lo fundamental, que es el entendimiento de ese potencial. Mucho se habla de profesiones que desaparecerán o, en el mejor de los casos, perderán relevancia, sin embargo, la gran transformación será cuando su uso nos permita el desarrollo de nuevos modelos de trabajo dentro de esas profesiones. En sencillo: ahora que algunas funciones ya están cubiertas, cuál es el aporte que puede tener una profesión para la sociedad. ¡Bingo! Ya tenía mi pregunta para ChatGPT.

Después de conversar un rato con el algoritmo, van las 3 cosas que más llamaron mi atención y que quiero compartir:

  1. Cosas que (aún) no puede hacer la IA: sentido común y comprensión contextual, por lo que su capacidad de procesamiento trastabilla frente a situaciones nuevas y ambiguas; creatividad y pensamiento abstracto limitados, pues puede combinar pero no generar conceptos nuevos; empatía y comprensión emocional ya que, si bien puede analizar y reconocer emociones humanas, no hay un entendimiento comprensivo para una interacción “humana”; razonamiento ético y moral, porque toma decisiones basadas únicamente en algoritmos sin consideraciones éticas más amplias; adaptación y aprendizaje fuera de su dominio, tiene dificultades para aplicar su conocimiento y habilidades en contextos diferentes o desconocidos; y, finalmente, intuición y experiencia humana, limitando su capacidad para tomar decisiones basadas en una comprensión profunda y subjetiva.
  2. Caso positivo: India ha empleado la IA para formalizar el país, no solo a través de la identificación de evasiones tributarias, sino usándola para formalizar la fuerza laboral a través de plataformas en línea que gestionan información de trabajadores para acceder a beneficios sociales, agilizar los trámites burocráticos y facilitar la formalización de empresas.
  3. Casi alerta: la OMS advierte un mal uso de la IA puede dar origen a “respuestas que pueden parecer autorizadas y plausibles”, pero que “pueden ser completamente incorrectas o contener errores graves”. Además, “puede utilizarse indebidamente para generar y difundir desinformación muy convincente en forma de contenidos de texto, audio o vídeo que el público difícilmente puede diferenciar de contenidos sanitarios fiables”.

Bonus track: La madre de la IA es Ada Lovelace, pionera de la informática, quien escribió el primer algoritmo. Aquí lo que me sorprendió es que fue en 1845, sí, ¡en pleno siglo XIX!

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Preguntas frecuentes sobre B2M

¿Aún tienes dudas? te compartimos las dudas más comunes sobre nuestro producto.

¿Cuáles son los principales tipos de RFx que se utilizan en las compras y el abastecimiento estratégico?

Existen cinco tipos principales de RFx, cada uno con un propósito distinto en el proceso de abastecimiento estratégico. La RFI (Solicitud de Información) recopila información general sobre las capacidades de los proveedores, las opciones de mercado y las posibles soluciones, sin esperar propuestas detalladas ni precios, lo que resulta útil para la investigación de mercado y la precalificación. La RFQ (Solicitud de Cotización) se utiliza cuando las especificaciones están bien definidas y el objetivo principal es obtener precios y plazos de entrega competitivos. La RFP (Solicitud de Propuesta) combina la recopilación de información con precios detallados (esencialmente una RFI más una RFQ) y se utiliza cuando se necesita que los proveedores propongan soluciones a un problema definido. La RFT (Solicitud de Licitación) es funcionalmente idéntica a una RFP, pero es el término preferido en la contratación pública, donde las propuestas se comparten abiertamente en portales gubernamentales. La RFS (Solicitud de Solución) invita a los proveedores a proponer enfoques creativos para desafíos amplios o complejos sin especificar la solución con precisión, fomentando así la innovación.

¿Cómo elegir el tipo de RFx adecuado para su proyecto de abastecimiento?

Elegir el tipo de RFx adecuado depende de dos factores clave: la madurez de su organización de compras y los objetivos específicos de su proyecto de abastecimiento. Si está explorando un nuevo mercado o categoría donde los requisitos no están claros, puede comenzar con una RFI para comprender las soluciones disponibles y precalificar a los proveedores antes de comprometerse con un proceso más detallado. Puede usar una RFQ cuando tenga especificaciones claras y necesite precios competitivos, común para compras de productos básicos y servicios bien definidos. Elija una RFP cuando necesite que los proveedores propongan soluciones integrales que incluyan enfoque, metodología, precios y planes de implementación. Seleccione una RFS cuando enfrente desafíos complejos donde las soluciones innovadoras de los proveedores pueden revelar enfoques que no haya considerado. Las organizaciones con funciones de compras menos maduras generalmente comienzan con RFQ y se expanden a RFI y RFP a medida que desarrollan marcos de gestión de categorías más sofisticados. El Centro de Información sobre Abastecimiento Estratégico de Art of Procurement ( artofprocurement.com/insight-hubs ) ayuda a los equipos a relacionar los tipos de RFx con los escenarios de abastecimiento. 

¿Cuál es la diferencia entre una RFP y una RFQ en materia de adquisiciones?

La diferencia fundamental radica en el alcance y la complejidad. Una RFQ (Solicitud de Cotización) es una solicitud específica de precios y condiciones de entrega, donde el comprador ya sabe exactamente lo que necesita: las especificaciones son fijas y el criterio principal de evaluación es el costo. Una RFP (Solicitud de Propuesta) es más amplia y solicita a los proveedores que propongan una solución a un problema definido, incluyendo su enfoque, metodología, equipo, cronograma y precios. El libro «Art of Procurement» describe una RFP como esencialmente una combinación de «RFI + RFQ», ya que combina cuestionarios para recopilar información sobre las capacidades del proveedor con la recopilación detallada de precios. Utilice una RFQ para compras sencillas de productos básicos con especificaciones claras. Utilice una RFP para compras complejas donde desee evaluar el enfoque, la metodología y el valor del proveedor más allá del precio. La elección afecta directamente la relación con el proveedor: las RFQ generan precios comparables rápidamente, mientras que las RFP generan propuestas más completas que permiten una evaluación multidimensional.

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