En septiembre del año pasado, Jason Reposa obtuvo acceso a la versión beta de Stable Diffusion, un generador de imágenes prominente alimentado por inteligencia artificial (IA). Utilizando la potente unidad de procesamiento gráfico de la PC de juegos de su hijo, Reposa comenzó a proporcionar instrucciones al generador. El fundador de la marca de bebidas Good Feels en Massachusetts había estudiado IA en la universidad a finales de la década de 1990, como estudiante de informática, y había mantenido un interés activo en la comunidad a lo largo de los años. Pero cuando Stable Diffusion comenzó a producir imágenes impresionantes basadas en sus comandos, Reposa quedó asombrado por el último gran avance de la tecnología incipiente.
«Tuve un ataque de pánico total cuando me di cuenta del impacto», dijo. «Pasé un día entero sin poder funcionar. El mundo literalmente cambió en ese momento, y yo fui una de las pocas personas que pudo verlo. Fue como caminar por el mundo de Matrix».
Avancemos solo nueve meses y muchos de nosotros ahora vemos lo que Reposa vio. Los resultados han emocionado y alarmado a la población en medidas aproximadamente iguales.
El catalizador de esta explosión de conciencia fue ChatGPT, un avanzado chatbot creado por OpenAI que se hizo conocido públicamente en diciembre pasado. La curiosidad por esta novedosa herramienta, que podía generar cantidades de texto coherente a partir de las indicaciones más simples, lo llevó a un millón de usuarios en tan solo cinco días.
Desde que el software basado en OpenAI se ha vuelto ampliamente disponible, hemos visto imágenes virales generadas por IA del Papa vistiendo una chaqueta hinchable blanca de Balenciaga y Donald Trump con un mono naranja, una canción falsa de Drake tan convincente que generó debates sobre el final del artista, y un deepfake del Pentágono en llamas que sacudió temporalmente el mercado de valores. Se ha especulado ampliamente que categorías enteras de empleo, como escritores, ingenieros de software e incluso arquitectos, serán eliminadas, mientras que otros han pintado una visión de una utopía productiva en la que el hombre es liberado del tedio por su asistente máquina.
Dos cartas abiertas alarmistas firmadas por personalidades como Elon Musk, Steve Wozniak y Yuval Noah Harari, pedían una pausa en el desarrollo de herramientas de IA hasta que se pudiera establecer alguna regulación. Mientras tanto, el Director Ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha estado llevando a cabo una gira mundial altamente publicitada con gobiernos para solicitar regulaciones preventivas, una acción que algunos consideran noble y otros cínica.
Mientras las personas y los gobiernos debaten fervientemente los pros y los contras de la IA, las empresas estadounidenses han sido decididamente optimistas.
Microsoft y la empresa matriz de Google, Alphabet, están involucradas en una carrera de inteligencia artificial muy pública para impulsar la próxima generación de búsqueda, y la histeria en cascada está agitando el mercado de valores. Cualquier empresa que se perciba, con razón o sin ella, como líder del futuro artificial está viendo un aumento en su precio de las acciones.
Entre estas empresas destaca Nvidia, una empresa de procesamiento gráfico que brevemente logró ingresar al club de un billón de dólares de capitalización de mercado debido a la intensa demanda de sus chips, que actualmente son los líderes para satisfacer las considerables necesidades computacionales de la IA. La noticia de que Nvidia aumentaría la producción de chips agregó 300 mil millones de dólares en capitalización de mercado a empresas relacionadas con la inteligencia artificial en un solo día.
El impresionante ritmo de adopción y la tasa de transformación no se parecen a ningún avance tecnológico en la memoria; tal vez incluso en la historia.
«Paso mucho tiempo analizando estas cosas y monitoreando los desarrollos en el espacio, y ni siquiera puedo seguir el ritmo», dijo Jeremy Somers, director creativo y fundador de Not Content, una agencia de contenido impulsada por IA.
Como industria acostumbrada a la emocionante fuerza G de la euforia y la impredecible misericordia de los reguladores gubernamentales, la industria del cannabis no ha perdido tiempo en buscar formas de integrar la IA. Se están implementando herramientas en toda la cadena de suministro de varias formas emocionantes que podrían llegar en el momento perfecto. Con la presión para reducir costos, ampliar márgenes y diferenciarse para atraer capital de equidad escaso, las empresas de cannabis de todo tipo están experimentando con la tecnología, con la esperanza de aprovechar su potencial aparentemente ilimitado mientras evitan los tiburones que a menudo nadan en la gran primera ola.
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Ciencia desde el mito de la inteligencia artificial
A lo largo de la historia, el concepto de inteligencia artificial ha cautivado la imaginación humana en diversas culturas, remontándose al menos hasta la antigua Grecia. Aunque el término «inteligencia artificial» aún no había sido acuñado, máquinas inteligentes aparecían en mitos como el de Talos, un gigantesco autómata de bronce creado por Hefesto, el dios del fuego y la metalurgia. Talos fue entregado al Rey Minos para proteger la isla de Creta de invasores, y su tarea era arrojar rocas a los barcos enemigos.
No fue hasta la década de 1950 que la inteligencia artificial trascendió el mito para convertirse en teoría. Un grupo de investigadores, entre ellos el famoso científico teórico de la computación Alan Turing, comenzó a explorar la idea de crear máquinas que pudieran imitar la inteligencia humana. La Prueba de Turing se estableció como un medio para evaluar la capacidad de una máquina para simular una conversación similar a la humana. Implica un juez humano que mantiene conversaciones basadas en texto y lenguaje natural con dos entidades, una humana y otra máquina, y trata de determinar cuál es cuál. Hasta el día de hoy, la Prueba de Turing sigue siendo un punto de referencia ampliamente utilizado para evaluar el progreso de la investigación en inteligencia artificial. Según algunos informes, ChatGPT-4 pasó la Prueba de Turing.
Avancemos hasta la década de 1990, cuando surgió una técnica llamada aprendizaje profundo. En esencia, el aprendizaje profundo es como construir un cerebro de computadora con múltiples capas, donde cada capa aprende a reconocer diferentes aspectos de un problema. Esta técnica revolucionó el aprendizaje automático (ML) y allanó el camino para los avances significativos que vemos hoy.
Sin embargo, es importante destacar que gran parte de lo que llamamos inteligencia artificial se describe de manera más precisa como aprendizaje automático, lo que significa algoritmos entrenados en grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas. ChatGPT es lo que se conoce como un gran modelo de lenguaje (LLM), así llamado debido a la enormidad de su conjunto de datos (estimado en alrededor de un billón de palabras) y su función de simplemente predecir la palabra más apropiada para seguir en una secuencia.
La inteligencia artificial tal como se soñó en mitología y ciencia ficción, máquinas conscientes que piensan y razonan por sí mismas, se conoce como «inteligencia artificial general». Predeciblemente, los expertos están divididos sobre cuándo, o si, la humanidad logrará este avance. Algunos dicen que el evento seminal ocurrirá en unos pocos años; otros creen que llevará décadas. Pero con cada nuevo desarrollo, la duda de que las máquinas conscientes sean posibles disminuye.
«La IA es un poco engañosa, porque aún no es verdadera IA», dijo el científico de datos y consultor Harry Peppitt. «Es muy inteligente, pero no piensa por sí misma. No es consciente, y si los humanos dejaran de darle instrucciones, no pasaría nada».
Peppitt ha trabajado con herramientas de aprendizaje automático durante más de ocho años, y su startup de análisis de datos, 1Feed, ha integrado el modelo generativo pre-entrenado de OpenAI (el GPT en ChatGPT) para traducir datos en ideas accionables para pequeñas empresas. Él ve el aprendizaje automático y los LLM como herramientas poderosas en manos de los humanos, no como la fuente de nuestra eventual extinción. «Gran parte de la histeria en torno a la IA proviene de personas que no comprenden completamente lo que es y lo que no es», dijo.
Muchos de nosotros quizás podamos recordar la primera vez que interactuamos directamente con herramientas de IA generativa como ChatGPT, Midjourney o DALL-E, pero en realidad hemos estado utilizando herramientas como estas durante más tiempo de lo que muchos de nosotros nos damos cuenta. Cuando escribimos un texto o un correo electrónico, la funcionalidad que predice la siguiente palabra es esencialmente la misma que la de ChatGPT. Alexa y Siri utilizan tecnología de redes neuronales profundas para convertir sonidos vocales en una distribución de probabilidad. Los motores de recomendación de Netflix y Amazon se entrenan en sus datos y en los datos de millones de espectadores como usted. Estos son todos ejemplos de aprendizaje automático avanzado.
Si bien el entusiasmo público por los LLM, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial surgió rápidamente, estas herramientas han estado eliminando silenciosamente fricciones de nuestras vidas durante varios años. Ahora, el poder de crear e integrarlos se ha puesto en nuestras manos, y está transformando de manera importante el mundo empresarial.
Cambiando la industria
Cada nodo en la cadena de suministro de cannabis alberga oportunidades para mejorar la eficiencia, automatizar tareas o aprovechar conocimientos avanzados previamente no vistos. La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y los grandes modelos de lenguaje (LLMs) ya son utilizados por algunas de las compañías y ejecutivos más visionarios de la industria del cannabis, y muchas más compañías están emergiendo y adaptándose con la tecnología en su núcleo.
«Industrias como la IA y el cannabis están muy de moda, y la gente quiere estar en ellas porque el potencial es enorme», dijo Jesse Channon, director de crecimiento de Columbia Care, un operador multiestatal que experimenta activamente con la IA y el ML en sus procesos y productos. «Pero es fácil sentirse intimidado cuando te enfrentas al ritmo del cambio. La gente debería simplemente lanzarse y jugar con estas herramientas, porque no quieres nadar en contra de esta corriente».
Comercio electrónico y servicio al cliente
El área que probablemente obtenga más beneficios de la integración de la IA en el plazo más corto es el comercio electrónico.
Objetivamente, el diseño de los menús de dispensarios de todos los principales proveedores no refleja el recorrido del cliente en las tiendas. Los dispensarios están organizados como supermercados, que tienen pasillos con productos familiares que los clientes exploran sin ayuda. Debido a que son relativamente nuevos, los productos de cannabis pueden resultar confusos, por lo que los dispensarios utilizan asesores para guiar a los clientes. Un bot que imite la experiencia de un asesor en el espacio del comercio electrónico es realmente necesario, y varias startups jóvenes y emprendedoras esperan resolver el problema.
Una de ellas es StrainBrain. Un sofisticado bot asesor de cannabis, se integra con los sitios web de los dispensarios y guía a los clientes hacia el producto adecuado para ellos. Al integrarse con el proveedor de menús, StrainBrain relaciona a los consumidores con productos utilizando un motor de coincidencia de vectores complejo que codifica los artículos en una escala utilizando datos de terpenos, comunicación directa de la marca y datos de experiencia agregados.
«El problema principal que estamos resolviendo es el dilema de la elección en una categoría de venta al por menor confusa. Cuantas más opciones haya, más difíciles serán las decisiones», explicó el fundador y CEO, Andew Leber. «StrainBrain ayuda a los clientes a pasar de desplazarse por docenas de productos desconocidos a recibir recomendaciones rápidas y personalizadas basadas en lo que desean».
Leber y el cofundador Graham Bohm tienen antecedentes impresionantes. Leber estudió biología computacional y fundó la organización de IA más grande dirigida por estudiantes en el mundo, patrocinada por Microsoft e IBM. Recientemente, rechazó la oportunidad de buscar un doctorado en inteligencia artificial en la Universidad de Oxford para comenzar StrainBrain, mientras que Bohm renunció a un puesto en la prestigiosa consultora de gestión McKinsey.
«Fundamentalmente, somos una empresa de tecnología que trabaja en cannabis, mientras que la mayoría de otras empresas de tecnología cannabis que he encontrado son empresas de cannabis que trabajan con tecnología», dijo Leber.
Los datos iniciales de StrainBrain sugieren que la herramienta tiene un éxito rotundo. Más de 150 tiendas utilizan el software, y los clientes gastan un promedio del 23% más después de interactuar con él. La compañía está a punto de lanzar una novedosa solución publicitaria basada en suscripción para marcas, y las pruebas beta sugieren que esto resolverá otro problema del comercio electrónico: el bajo retorno de la inversión en publicidad digital.
«Nuestros anuncios han llevado a una marca a ser la sexta vapeadora más vendida en una tienda a la segunda más vendida en dos semanas sin descuentos», dijo Leber. «A las tiendas les encanta, a las marcas les encanta y los clientes obtienen los productos que desean».
La última función del chatbot Pluggi es una integración que le permite responder preguntas específicas de las tiendas (horarios de atención, si la tienda acepta tarjetas de crédito, etc.), convirtiéndolo en algo similar a un «súper miembro del personal». «Lo estamos entrenando específicamente en los sitios web de nuestros socios para que pueda responder preguntas frecuentes relacionadas con cosas como procesos de pago y ofertas actuales», dijo Wyatt Hahn, fundador de Pluggi.
Dado el costo razonable de los complementos (StrainBrain cuesta $150 al mes, aunque la compañía también ofrece una versión gratuita) y el aumento en los ingresos que pueden generar, los dispensarios estarían bien aconsejados a investigar la IA orientada al consumidor para ayudar a los clientes a navegar por menús que típicamente están diseñados para la forma en que las personas compran virtualmente, no la forma en que realmente compran cannabis.
Creación de contenido mediante inteligencia artificial
Con ChatGPT, Midjourney y DALL-E siendo las primeras herramientas de IA ampliamente disponibles para el público en general, estaba claro que la creación de contenido sería una de las primeras áreas preparadas para la disrupción.
Somers de Not Content recuerda haber quedado impresionado por una famosa silla con forma de aguacate creada por DALL-E en 2021. «Solo con esta imagen, entendí de inmediato lo que significaba esto para todas las industrias creativas», dijo. «Me obsesioné realmente con la IA. Accedí a estas herramientas tan pronto como pude y me sumergí de lleno».
Pasó horas perfeccionando sus indicaciones, generando imágenes y alimentándolas nuevamente al generador hasta obtener resultados lo suficientemente sólidos como para comercializarlos. Ahora, su agencia crea contenido para clientes como la marca de bebidas sin alcohol Kin mucho más rápido y a un costo más asequible de lo que era posible con mano de obra puramente humana en el pasado. «Siempre me sorprendo de cómo está mejorando el contenido, cuánto estamos creando y cuán bajo es el costo», dijo.
«Estas herramientas están optimizando realmente la forma en que las personas construyen campañas de marketing», dijo Tyler Wakstein, cofundador de la serie de eventos de cannabis Trailblazers y un inversor activo en la industria. «Si una empresa de cannabis no está haciendo que su departamento de marketing sea más eficiente, se quedarán atrás».
Wakstein ha estado utilizando motores de chat para idear ideas para Trailblazers y los primeros borradores de contenido para su sitio web. «Es un momento emocionante», dijo. «Mi experiencia está en marketing, branding y contar historias, y estas herramientas están convirtiendo ideas en ejecución y acciones de manera súper rápida y a un alto nivel».
Otra área de creación de contenido al borde de una revisión es la optimización de motores de búsqueda (SEO). El miedo se extendió por la profesión de marketing de contenidos como una ráfaga de enero cuando quedó claro que Google y Bing (propiedad de Microsoft) tenían una visión distinta para el futuro de la búsqueda: ofrecer a los usuarios una página con una respuesta agregada y profunda a su consulta en lugar de una lista de sitios web clasificados que podrían visitar.
Por un momento, parecía que el futuro de la optimización de motores de búsqueda como profesión podía estar en peligro. Pero Jeremy Johnson, experto en SEO y gerente de desarrollo de negocios del proveedor de menús Dispense, ve esto como otro cambio en lo que significa optimizar para la búsqueda. De hecho, los cambios inminentes podrían beneficiar a los dispensarios.
«Habrá casos en los que la gente pierda tráfico porque Google simplemente muestra una respuesta en lugar de dar clic al sitio web», dijo Johnson. «Pero no disminuirá el tráfico de comercio electrónico, porque aún tendrás que hacer clic en el sitio web para realizar una compra».
Añadió que Google está empezando a priorizar el comercio minorista local sobre las plataformas de comercio electrónico nacionales o globales para ciertos productos y servicios. Dado que el comercio minorista de cannabis es totalmente local, al menos por el momento, se espera que esto ayude a las tiendas.
Pero si los dispensarios quieren seguir recibiendo tráfico orgánico de búsqueda en esta nueva era, Johnson cree que deben alejarse de los menús iFrame ofrecidos por muchos proveedores externos, porque Google no puede leerlos.
Johnson no está preocupado por que la IA interrumpa el SEO. Cree que las reglas del juego seguirán siendo las mismas. «Si has estado haciendo bien el SEO y has estado escribiendo contenido valioso todo este tiempo, tu contenido simplemente se potenciará aún más, especialmente a medida que más contenido genérico generado por IA inunde Internet», dijo.
Cultivo y desarrollo de productos
La IA también presenta enormes oportunidades en la agricultura. Los cultivadores pueden utilizar herramientas modernas para tareas como el procesamiento preciso de imágenes, el análisis de datos, el pronóstico del costo del cultivo, la prevención de la infertilidad, la gestión de cultivos, las recomendaciones para el uso del agua y la reducción de la mano de obra.
AI Grow, fundada en 2019 por un grupo de veteranos ingenieros de software que reconocieron que los cultivadores podrían beneficiarse enormemente de la automatización industrial, tiene como objetivo llevar la IA a los cultivadores. «Nuestras soluciones ayudan a los cultivadores de todos los tamaños a operar de manera más eficiente, reducir el uso de recursos y aumentar los rendimientos», dijo Kurt Kinneman, ingeniero hortícola de AI Grow. «Con los márgenes de cannabis siendo muy estrechos, la tecnología que implementamos supone un ahorro de costos enorme para nuestros clientes y puede marcar una gran diferencia».
El software de la compañía utiliza la automatización para ayudar a los cultivadores a ser más eficientes con las tareas cotidianas al establecer parámetros personalizados y controlar dispositivos analógicos o digitales para mantener el riego, las luces, la fertirrigación y el monitoreo ambiental. Se recolectan datos a lo largo del ciclo de vida de la planta y se utilizan para garantizar que cada variedad tenga exactamente lo que necesita para maximizar el rendimiento.
Uno de los mayores proyectos de AI Grow hasta ahora fue un invernadero de luz mixta de 25,000 pies cuadrados en el área rural de Wisconsin. La instalación facilita un mayor rendimiento, costos de energía reducidos y rendimientos máximos independientemente de las condiciones ambientales. «Ya sea a veinte grados bajo cero y extremadamente seco o a cien grados con un 80% de humedad, sus plantas siempre son las mejores que pueden ser», dijo Kinneman.
Cuando se trata de la creación de productos, grandes empresas de alimentos como Mondelez International han comenzado a explorar el potencial de la IA para el desarrollo de nuevos productos. Sin embargo, las opiniones están divididas sobre cuán impactante puede ser la tecnología actual de IA en esta búsqueda.
Carolina Vazquez Mitchell es científica y desarrolladora de productos que trabaja en las industrias del cannabis y los alimentos. Ha desarrollado más de 200 productos de cannabis, incluidos algunos para su propia compañía, Ciencia Labs, así como productos para Pepsi, Taco Bell y Quaker. Ha estado experimentando con la IA y, si bien ha encontrado que la tecnología es útil para los componentes administrativos de su negocio diario, no se pueden ignorar sus limitaciones.
«Cuando le pedí a las herramientas de IA que me crearan recetas, cometieron errores científicos muy básicos, como sugerir que hiciera emulsiones solo con aceite y agua», dijo Mitchell. «¿Puede darnos ideas para sabores? Claro, pero no se puede confiar en que nos brinde algo que podamos usar realmente, especialmente a gran escala».
Relaciones laborales
La mayor preocupación a corto plazo sobre la IA es su potencial amenaza para los empleos. Cuando el Dr. Geoffrey Hinton, jefe de desarrollo de IA de Google y considerado el padrino de la IA, renunció a la compañía en mayo para hablar públicamente sobre los peligros de la tecnología, citó el desempleo generalizado como el primer jinete del apocalipsis de la IA. Una encuesta reciente de New Qualtrics encontró que, aunque el 64 por ciento de los ejecutivos consideraban que la IA era «emocionante», solo el 39 por ciento de los empleados pensaban lo mismo. De hecho, el 46 por ciento la encontró «aterradora».
El científico de datos Peppitt se encuentra firmemente en el grupo emocionado. Cree que la histeria sobre la pérdida masiva de empleos proveniente de los «pesimistas» de la IA está exagerada. «Lo que les digo a las personas que me preguntan si esto va a quitarles sus trabajos es que esto es una herramienta», dijo. «La tecnología puede cambiar cómo trabajan las personas, pero no eliminará masivamente empleos porque no opera de manera independiente. Todavía se necesitan operadores humanos».
Los temores sobre la tecnología que mata empleos históricamente han sido exagerados. La investigación del economista James Bessen indicó que solo una de las 270 ocupaciones enumeradas en el censo de EE. UU. en 1950 ha sido automatizada y desapareció: el operador de ascensores.
«Cuando se introdujeron herramientas de inteligencia empresarial como Tableau, no tuvimos menos analistas. Tuvimos más analistas y mejoró el rendimiento empresarial», dijo Channon de Columbia Care. «No veo por qué la IA no será así. Creo que estás a punto de ver la aparición de una clase completamente nueva de creadores».
¿Qué debemos hacer?
En primer lugar, si todo esto es nuevo para ti, no entres en pánico. Es probable que no seas reemplazado por un bot de IA en el corto plazo, sin importar lo que hagas. Si bien la IA es indudablemente la revolución tecnológica más rápida en la memoria reciente, todavía tienes mucho tiempo para comenzar a aprender sobre la tecnología.
«Parece que hay una locura ocurriendo y que si no usas todas estas herramientas te quedarás atrás, pero eso no es realmente cierto», dijo Somers. «Es solo un subconjunto de personas que están siendo muy ruidosas en LinkedIn al respecto».
A menos que tu trabajo sea recortar flores a mano o descargar camiones de distribución, probablemente haya alguna forma de incorporar la IA en tu trabajo para mejorar la productividad. Si tienes una tienda, contrata a un asistente digital de IA. El asistente aumentará los ingresos y mejorará la experiencia del cliente. Si eres un profesional del marketing, comienza a probar herramientas de IA para crear contenido e idear ideas. Los cultivadores deben investigar cada tecnología que pueda ayudar a aumentar los márgenes y garantizar mayores rendimientos.
Pero no te vuelvas loco y despidas a tu personal solo porque tienes una suscripción a ChatGPT-4. Por inteligentes que sean estas herramientas, todavía están en su infancia y son propensas a una serie de errores, incluidas las llamadas alucinaciones que hacen que las máquinas mientan. Al menos por ahora, las herramientas son tan inteligentes como los humanos que las desarrollan, usan y verifican.
Lo que definitivamente no debes hacer es enterrar la cabeza en la arena y pretender que la revolución de la IA no está sucediendo. Podrías ser perdonado por no crear una aplicación redundante para tu empresa en 2013, subirte «a la blockchain» en 2017 o lanzar un token no fungible en 2022. Pero la IA es diferente. Sus aplicaciones son amplias, sus impactos son tangibles y comenzar es relativamente económico y fácil… hoy. Conforme la tecnología madure, es probable que eso cambie.
«Esto es como una roca que baja una colina», dijo Reposa de Good Feels. «Necesitas tener un plan para no ser aplastado debajo de ella».
