Webinar con Marcos Waltermark (cofundador de DataWorld). Demostraciones reales de IA generativa aplicada a análisis de datos, reportería y automatización, más riesgos y buenas prácticas.
¿Qué es la IA generativa y por qué importa ahora?
Es la rama de IA que crea (texto, imágenes, código, audio, video) además de analizar. Su despegue actual se explica por el salto en cómputo y datos: hoy supera rendimiento humano en varias tareas y reduce el costo marginal de crear (p. ej., un informe o imagen en segundos).
¿En qué tareas de negocio puede ayudar hoy?
Texto: redacción de correos, marketing, ayudas contextuales, resúmenes.
Datos: explicación de tablas, generación de insights y gráficos.
Código: funciones, SQL desde lenguaje natural.
Imágenes/Video/Audio: piezas para marketing, fondos, clips y locuciones.
¿Cómo “pedir” bien a un modelo (prompting)?
Zero-shot: pedir directo.
Few-shot: dar ejemplos del formato deseado.
Cadena de pensamiento: indicar paso a paso cómo razonar (mejor precisión).
Casos demostrados con Manager + DataWorld
Narrativas automáticas en reportes (tipo Power BI): el sistema lee tu visual y genera el análisis en texto (clientes top, variaciones, alertas).
Informes programados (p. ej., cobranza semanal): la IA arma el PDF y lo envía por correo a los responsables.
Chatbots con memoria sobre tus datos (PDF, políticas, contratos): preguntas en lenguaje natural y citas al contenido relevante.
Consulta de documentos (p. ej., Constitución): “¿Qué artículos hablan de educación?” y devuelve los pasajes.
SQL / Pandas por texto: “Muestra los 10 productos con más ingresos” → genera la consulta y el resultado.
Búsqueda inteligente web: respuestas con fuentes y análisis.
¿Qué son los “copilotos” y los “agentes”?
Copilotos: asistentes dentro de tus apps (ej.: Microsoft 365 Copilot en Excel/Word/Outlook) que ejecutan tareas por texto.
Agentes: la IA elige herramientas (plugins, intérprete de código, APIs), planifica y actúa (ej.: generar informe, enviar email). Ejemplos: enfoques “Jarvis”, AutoGPT/BabyAGI.
¿Qué modelos existen además de ChatGPT?
Claude (Anthropic): gran ventana de contexto (texto largo).
Bard / Gemini (Google): multimodal e integración con ecosistema Google.
Llama (Meta): código abierto, ideal para soluciones a medida.
Riesgos principales y cómo mitigarlos
Alucinaciones (respuestas falsas pero convincentes) → revisar salidas, pedir fuentes y usar datos propios.
Seguridad: prompt injection, phishing avanzado, malware → controles, filtrado de entradas, límites de acción.
PI/Propiedad intelectual: respetar licencias/derechos y políticas de uso; las reglas evolucionan por ley/regulador.
¿Cómo empezar en mi empresa (paso a paso)?
Caso concreto (1–2 semanas): p. ej., narrativa en reportes o informe de cobranza.
Datos listos (calidad, acceso, permisos).
Piloto guiado (medir tiempo ahorrado y calidad).
Gobernanza: política de uso, seguridad, revisión humana.
Escalar (más áreas) y capacitar en prompting.
¿Qué habilidades necesita el equipo?
Formulación de preguntas (prompting).
Conocimiento del negocio/datos.
Criterio para validar resultados y detectar sesgos/errores.
¿Puedo usar estas funciones con Manager?
Sí. La integración Manager + DataWorld ya permite: narrativas en reportes, informes automáticos, chat sobre tus documentos y consultas por lenguaje natural.
¿Dónde profundizo?
En Academia Manager encontrarás cursos, webinars y material gratuito para seguir aprendiendo.