La IA generativa permite crear contenido nuevo y original, como textos, imágenes, música, etc. Dentro de esta categoría, los LLM (Large Language Models) están especializados en la comprensión y generación de lenguaje natural a gran escala. Entrenados con vastos corpus de textos para dominar las sutilezas del lenguaje humano, son capaces de producir textos frecuentemente de alta calidad.
El Retrieval Augmented Generation (RAG), desarrollado recientemente, representa un avance clave en este ámbito.
Este enfoque innovador combina las ventajas de la búsqueda de información (retrieval) con la generación de contenido. Tradicionalmente, los LLM generan contenido basándose únicamente en los datos asimilados durante su fase de entrenamiento. El RAG, en cambio, permite al modelo “consultar” en tiempo real una base de datos o un corpus externo para enriquecer su generación textual. Esta capacidad de búsqueda mejora significativamente la precisión, relevancia y riqueza del contenido generado.
El proceso RAG se compone de dos etapas principales:
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Recuperación: al recibir una solicitud, el modelo busca en un conjunto predefinido de documentos o datos para encontrar la información más relevante.
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Generación: una vez recuperada esta información, el modelo la utiliza, en complemento a su conocimiento interno, para generar una respuesta o contenido más informado y preciso.
https://www.tonic.ai/blog/what-is-retrieval-augmented-generation-the-benefits-of-implementing-rag-in-using-llms
A nivel empresarial, este nuevo enfoque en la generación de información y contenido podría revolucionar la eficiencia operativa y el rendimiento de los equipos.
Ahora es posible cruzar fuentes internas de los sistemas con fuentes específicas de cada organización. Esto favorece la producción de contenidos especialmente detallados, precisos y alineados con los objetivos comerciales de la empresa.
Si bien los LLM aún presentan limitaciones como la inexactitud de ciertas informaciones, la falta de actualización o incluso errores derivados de una mala interpretación en la fase de recuperación, el proceso RAG permite superar estas debilidades mediante el cruce de datos internos con información verificada, concreta, contextualizada y real proporcionada por la empresa.
Las respuestas generadas por la IA pueden entonces volverse mucho más complejas, detalladas y, en definitiva, especialmente beneficiosas para las empresas. Reducción de los tiempos de procesamiento, aumento en las tasas de conversión, mejora de la satisfacción de clientes y prospectos gracias a un conocimiento hiperpreciso de los perfiles de usuario, optimización del ROI del coste humano… Las automatizaciones habilitadas por el proceso RAG tienen un enorme potencial.
Una herramienta cuya eficacia aún depende en gran medida de los procesos y herramientas humanas
Si bien, en teoría, pueden surgir dudas sobre cuestiones de confidencialidad y ética con el RAG, en la práctica se trata de un sistema muy fiable y segmentado, siempre que el sistema de búsqueda de la empresa sea robusto y seguro. En tal caso, nadie puede acceder a información no autorizada, ya que los resultados se limitan a los derechos y permisos específicos de cada empleado. Corresponde a las empresas implementar sistemas de búsqueda que garanticen la máxima seguridad de los datos.
La precisión y pertinencia de la información obtenida también dependen estrechamente de la calidad del corpus documental disponible, así como de la precisión en la búsqueda. El LLM formula sus respuestas en función de la información recibida, por lo que es esencial realizar una búsqueda exhaustiva y relevante para asegurar que el modelo disponga de los mejores datos posibles para un funcionamiento eficaz.
En resumen, la IA generativa, combinada con el RAG, promete transformar radicalmente las aplicaciones empresariales, al ofrecer a los empleados un asistente virtual extremadamente potente, capaz de acceder a todo el conocimiento de la organización a través de una simple conversación.
Las empresas que adopten e implementen el RAG disfrutarán de una ventaja significativa al aprovechar el potencial de la GenAI para impulsar la innovación, mejorar la productividad y mantener una ventaja competitiva en una economía digital en constante evolución.
¿Pero qué impacto tendrá sobre el uso de la IA en las transformaciones digitales empresariales?
En Francia, la relación de los individuos con la inteligencia artificial sigue siendo ambivalente, como muestra el estudio realizado por el IFOP para Talan (LES FRANÇAIS ET LES IA GÉNÉRATIVES – mayo de 2023).
Sam Altman, CEO de OpenAI, lo afirma claramente:
“El 95 % de lo que los marketeros, agencias, estrategas y creativos hacen hoy podrá ser fácilmente, casi instantáneamente y casi gratuitamente, gestionado por la IA — y probablemente será capaz de probar la creatividad con grupos reales o sintéticos de clientes para predecir resultados y optimizar. Nuevamente, todo es gratuito, instantáneo y casi perfecto. ¿Imágenes, videos, ideas de campaña? Ningún problema.”
Según Laurent Cervoni, doctor en informática y director del Centro de Investigación e Innovación del grupo Talan:
“Estas cifras (estudio IFOP/Talan) indican un fuerte auge de estas tecnologías de inteligencia artificial dentro de la población. La herramienta más utilizada es, sin sorpresa, ChatGPT. Pero los usos más frecuentes (aumentar el conocimiento, realizar búsquedas como si fuera un motor de búsqueda…) son problemáticos sabiendo que las IA generativas, por su propia concepción, generan hasta un 30 % de errores en sus respuestas. Es urgente implementar dispositivos de formación para la población y acompañamiento dentro de las empresas.”
Herramientas que pueden hacer casi todo por nosotros, pero que aún cometen errores…
¿No será precisamente porque la IA aún requiere intervención y verificación humana que, en realidad, genera más oportunidades de las que elimina?
En términos de productividad y organización del tiempo
Más que reemplazar los puestos de trabajo, actúa como un asistente que alivia de tareas repetitivas y que consumen tiempo. Su principal fortaleza reside en su capacidad para automatizarlas, liberando así recursos y tiempo valioso para todos. Un ejemplo claro lo representan los chatbots, que al responder preguntas urgentes de los clientes, mejoran la productividad de los empleados.
Un estudio de McKinsey & Company reveló que la automatización mediante IA podría aumentar la productividad global de la economía mundial hasta en un 1,2 % anual de aquí a 2030. Esto equivaldría a un aumento del PIB global de aproximadamente 13 billones de dólares.
En términos de eficiencia y ventaja competitiva
La capacidad de iterar y probar constantemente múltiples contenidos o procesos es otra gran fortaleza de la IA. Mientras que una organización tradicional debate durante semanas sobre estrategia, redacción y creatividad, el marketero del futuro podrá realizar 30 o 40 pruebas distintas, obteniendo datos reales sobre lo que prefieren los clientes y qué produce mejores resultados.
Las organizaciones que combinen especialistas en marketing con asistentes de IA obtendrán una ventaja competitiva considerable frente a las empresas tradicionales. Tendrán más probabilidades de tomar decisiones basadas en datos y no en opiniones, siendo más ágiles y eficientes.
En términos de profesiones
Con la llegada de la inteligencia artificial, están surgiendo nuevas profesiones.
Desde los coaches de IA que proliferan en redes sociales, hasta los éticos de la IA que abordan sus implicaciones morales, o los AI Data Managers encargados de recopilar, limpiar, anotar y gestionar los datos necesarios para entrenar modelos de IA, parece que estamos presenciando el nacimiento de una nueva tipología profesional.
Entre 2022 y 2025, Francia ha previsto dedicar un total de 2.220 millones de euros a la IA como parte de su Estrategia Nacional para la IA lanzada en 2018.
En términos de estructuración de los departamentos de marketing
Para Jim Ewel, autor del “Agile Marketing Manifesto” y cofundador de Agile Marketing Alliance, la aparición de los "marketing generalists" especializados en IA —un nuevo perfil que utiliza herramientas de IA para ejecutar campañas rápidamente en distintas disciplinas (contenido, digital, branding…)— es inevitable y transformará la organización de los departamentos de marketing.
En su artículo “Human + machine = marketing powerhouse: How AI empowers the marketing generalist”, explica que los departamentos actuales son ineficientes. Desde hace más de treinta años, su estructura ha cambiado poco: un director de marketing supervisa responsables en silos como marketing digital, de producto, de contenido, branding/PR, martech y eventos, apoyados por servicios compartidos como diseño, datos/analytics y redacción/edición.
La creación de una campaña puede tomar de 6 a 8 semanas solo en la fase de validación de estrategia y creatividad. Las revisiones y correcciones añaden aún más retrasos por la multiplicidad de opiniones.
Entonces se pregunta: ¿y si el marketing generalist pudiera crear diseños gráficos y web gracias a la IA, aplicando su conocimiento a través de un asistente entrenado junto a él? Todo el sistema de silos de los departamentos de marketing actuales podría verse profundamente alterado.
Aunque un cambio estructural de esta magnitud es probable, aún pasarán algunos años antes de que la IA lo imponga.
Mientras tanto, las empresas ya deben replantear su organización, ya que uno de los puntos fuertes de la IA —multiplicar los datos útiles para entender a los consumidores— es también su principal limitación en los departamentos actuales, donde grandes volúmenes de datos híbridos se aprovechan muy poco por falta de organización y formación.
Conclusión
Para lograr una integración efectiva de estas herramientas en el día a día empresarial, es crucial formar a los equipos en nuevas tecnologías y desarrollar competencias específicas para una colaboración eficiente con la IA.
Pero sobre todo, será imprescindible establecer una organización y unos procesos que permitan aprovechar al máximo la increíble riqueza de datos e información a la que nos da acceso la inteligencia artificial.
