Por supuesto, la IA generativa tiene un lado mágico. La conectas y todo parece funcionar de inmediato, algo que, en informática, es cuanto menos inusual. Pero las apariencias engañan. Porque para transformar la tecnología en un vector de eficacia, el efecto sorpresa no basta, como lo demostró una mañana de debates organizada recientemente por TNP Consultants. "La IA generativa es, ante todo, una estrategia de marketing de Estados Unidos", afirma Benoit Ranini, presidente de esta firma fundada en 2007 y que emplea a 750 personas. "La tecnología es accesible, está prefabricada y es barata. Pero ahora hay que medir lo que realmente vamos a ganar en las cadenas de valor". Y resolver algunas cuestiones inherentes al despliegue de la IA, como la calidad de los datos.

Por ejemplo, en Carrefour, que utiliza la IA generativa para superar una de las dificultades inherentes a los sitios de comercio electrónico de alimentación: el tiempo necesario para crear una lista de productos. "Un chatbot, que se nutre de una base de recetas, ayuda a los internautas a crear su cesta mediante llamadas API enviadas al sitio de comercio electrónico", explica Sébastien Rozanes, director de datos del grupo. La aplicación, que ofrece funciones de personalización, fue fácil de construir, con un plazo de solo 6 semanas entre el inicio del proyecto y su lanzamiento en producción. "El principal problema no es construir el motor, sino el trabajo de preparación de los datos". Benoit Ranini también cita este tema como una de las condiciones para el éxito de las estrategias de IA, junto con la comprensión de las cuestiones reglamentarias, la medición del valor creado y la estrategia de herramientas.

La SNCF se enfrenta al SLM

Para muchos especialistas en la materia, otra prioridad clave es la formación de directivos y equipos comerciales en tecnología. "A finales de 2021, todo el Top 150 del grupo recibió formación en datos durante 2 días. Eso es lo que más me ayudó cuando llegué a Carrefour", asegura Sébastien Rozanes. Aunque, en aquel momento, la tecnología de IA generativa aún no estaba ampliamente disponible. En L'Oréal, la universidad interna de tecnología y datos también tiene un programa dedicado a los directivos del grupo, pero también pretende aculturar a todos los empleados en la IA generativa, que el grupo de cosméticos está tratando de dominar con un chatbot llamado L'OréalGPT, utilizado por 15.000 personas a diario, según Stéphane Lannuzel, director de 'Beauty Tech' de la empresa. "En cuanto salió ChatGPT, enviamos a los empleados una lista de cosas que estaban permitidas (lo que se debe hacer) y cosas que no se deben hacer (lo que no se debe hacer) con esta tecnología. Pero lo que más nos interesó fueron las prohibiciones", afirma.

La tecnología plantea problemas, sobre todo en lo que se refiere a la exfiltración de datos, que ha llevado a muchas grandes empresas francesas a abrir chatbots en instancias privadas. "En temas de especialización, como el mantenimiento de trenes de alta velocidad, estudiamos cada vez más los SLM (Small Language Models), por razones económicas, pero también por cuestiones de soberanía. Nuestras pruebas sugieren un rendimiento similar al de los LLM en temas especializados", explica Henri Pidault, director de TI del grupo SNCF. Al limitar el número de parámetros de los modelos lingüísticos, los SLM simplifican las fases de entrenamiento, lo que limita el coste y el impacto ecológico del uso de la IA generativa. Para Laurent Daudet, director general y cofundador de LightOn, una editorial francesa de LLM, el problema de seguridad que plantea la IA generativa pública va incluso más allá de los datos. "Como disponemos de datos de entrada y de salida, áreas de especialización enteras podrían verse amenazadas", opina.

Medir riesgos sin congelar ningún proyecto

La integración de la IA en la vida cotidiana de las profesiones va más allá de la simple cuestión de la exfiltración de datos, como ilustra Guillaume Poupard, director general adjunto de Docaposte. El ex empleado de la ANSSI pone de relieve el ejemplo de Pronote, un software que gestiona las relaciones entre profesores, padres y alumnos en unos 10.000 centros de enseñanza media y secundaria, que pasó a manos de Docaposte en 2020: "Hemos puesto en marcha un experimento destinado a detectar a los alumnos que abandonan los estudios y, gracias a la tecnología, podemos identificarlos tres meses de media antes de las primeras denuncias. Pero esta es solo la parte fácil del proyecto. La cuestión hoy es a quién hay que alertar y cómo utilizar esta información para reducir realmente el abandono escolar". Para supervisar el uso de la tecnología, Docaposte ha creado un comité de ética, presidido por el profesor Jean-Gabriel Ganascia. "Comprender y medir los riesgos es esencial", afirma Guillaume Poupard. "Pero no debe convertirse en un factor que bloquee todo el desarrollo. De lo contrario, Europa volverá a encontrarse a la zaga de Estados Unidos".