Inteligencia Aumentada, la aplicación de la IA en herramientas que mejoran la productividad

En el último post hice mención a la curva del Hype de Gartner y en su publicación de Agosto de 2023 muestran la Inteligencia Aumentada en el pico más alto de la curva. En Gartner identifican que este tipo de herramientas habrían alcanzado el pico de expectativas sobredimensionadas. Para entender si el enfoque de Gartnet es acertado o no, quiero compartir este artículo explicando qué es la Inteligencia Aumentada.

Qué se entiende que es la Inteligencia Aumentada

La Inteligencia Aumentada se refiere a la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) de forma que las personas puedan ver refozardas sus capacidades o habilidades en lugar de ser reemplazadas. El enfoque principal es el de ayudar en la toma de decisiones, mejorando la productividad y eficiencia a través de herramientas qué impulsen el trabajo del usuario optimizando la ejecución de tareas determinadas.

Con la descricpión igual no se entiende lo suficiente y, por suerte, tenemos aplicaciones a día de hoy que nos pueden ayudar a entender el concepto. El ejemplo por excelencia sería Github Copilot, una herramienta que permite a los desarrolladores apoyarse en ella para acometer diferentes tareas relacionadas con el ámbito de desarrollo de software. Ha día de hoy, la IA no puede reemplazar el trabajo del desarrollador de software pero, como veremos más adelante en el artículo, puede ofrecer ayudas a la hora de escribir código basadas en la IA.

Existen puestos de trabajo donde disponen de procedimientos y procesos bien definidos que ayudan a reducir el error humano y mejorar la eficiencia, pero lo más habitual es que tengamos que enfrentarnos a tareas y/o proyectos donde el contexto es cambiante. En el cambio de contexto es donde entra en juego la IA facilitando la disposición de información relevante para el usuario a la hora de ejecutar tareas.

Github Copilot

Existe el precendente de IntelliSense (no es el único), que es una función de autocompletado de VS Code y es de gran utilidad, pero solo tiene en cuenta una parte limitada del contexto y no utiliza la IA. Microsoft sacó una nueva versión de Github Copilot integrándolo con la tecnología de OpenAI y estas son algunas de las características que ofrece:

1. Autocompletado inteligente: GitHub Copilot puede anticipar y autocompletar líneas de código, funciones o incluso bloques de código completo mientras escribes.
2. Sugerencias contextuales: Copilot interpreta el contexto de tu código y ofrece sugerencias relevantes. Puede entender el propósito de una función o el tipo de datos que estás manipulando, lo que hace que las sugerencias sean más precisas y útiles.
3. Documentación automática: Al generar código automáticamente, GitHub Copilot también puede ayudar a crear documentación básica para el código, facilitando la comprensión y el mantenimiento del mismo.
4. Exploración rápida de ideas: Copilot puede ayudar a los desarrolladores a explorar rápidamente varias implementaciones de una idea o solución, lo que acelera el proceso de desarrollo y permite probar diferentes enfoques antes de comprometerse con uno.

Para mi, lo que lo hace muy interesante es que las sugerencias se pueden visualizar en la ventana del código o a través de un chat que se instala como extensión de VS Code. El mismo IDE se encarga de dar contexto a la IA y facilitar la interacción del usuario con la IA.

Dentro del ámbito profesional, muchas empresas restringen en el uso de esta herramienta por motivos de privacidad y propiedad intelectual del código que desarrolla la propia compañía. Si Microsoft consiguiera solventar este problema, el uso de Github Copilot se dispararía porque consigues que cualquier desarrollador parezca el Inspector Gadget, pudiendo cubrir diferentes tareas con las sugerencias que hace la herramienta.

IA en Notion

Notion es una plataforma de colaboración y gestión de proyectos que tiene como objetivo principal proporcionar a los usuarios un espacio todo en uno para la creación, organización y mantenimiento de contenidos. Algunos de los cometidos principales de Notion incluyen:

• Organización de información: es muy interesante cómo permite organizar la información estableciendo espacios de trabajo y jerarquía en los documentos.
• Colaboración en tiempo real: se pueden invitar a usuarios a diferentes espacios de trabajo para que tengan acceso al contenido como colaboradores o que tengan solo permisos de lectura.

Desde la compañía han apostado por incluir la IA en la plataforma permitiendo la ayuda al escribir textos o a definir las propiedades de una tabla como se haría en ChatGPT, pero la funcionalidad que puede sacar más rendimiento del contexto cambiante de esta plataforma es "Q&A" (enlace a la documentación: https://www.notion.so/help/qna). Con esta funcionalidad podemos hacer preguntas a la IA y tomará información de las páginas de los espacios de trabajo (solo a los que se les ha dado permiso) y nos responderá sintentizando la información. Me parece muy interesante por los siguientes motivos:

• Pueden existir silos de conocimiento dentro de un equipo y dependencias o cuellos de botella en la dinámica de trabajo con algunos miembros por el contexto que tengan del proyecto. Documentar y facilitar que la IA pueda responder a preguntas de los miembros del equipo mejoraría este aspecto.
• Si durante la semana se documenta la evolución del proyecto, se puede facilitar información a un manager o gestor del proyecto haciendo preguntas que estén relacionadas con el seguimiento del mismo. Se simplificaría aquellos casos donde hay que hacer reportes semanales del trabajo del equipo.

Por ahora tiene limitaciones como el tamaño de las páginas sobre las que puede realizar las consultas o la imposibilidad de leer adjuntos como vídeos o documentos PDF. Con el paso del tiempo veremos como evolucionan las herramientas de la IA de Notion pero lo que tenemos actualmente lo hacen muy interesante.

Conclusiones

A través de estos dos ejemplos podemos ver que existen herramientas relacionadas con Inteligencia Aumentada aunque tienen retos que seguir superando para alcanzar su grado máximo de madurez.

Posiblemente Gartner tenga razón en que podemos encontrarnos en una fase en la que nos encontremos limitaciones para poder adoptar esta tecnología y el interés o expectación decrezca, pero a medida que se consoliden algunas herramientas aumentará la adoptción de esta tecnología.

Si te ha resultado interesante, puedes dejarme en la caja de comentarios escenarios donde consideras que es interesante utilizar este tipo de herramientas. Yo estoy trabajando en otro artículo para ilustrar algunos ejemplos donde se podría trabajar para desarrollar este tipo de herramientas en otros ámbitos profesionales que publicaré en los próximos días.