Zer egin dezake IA sortzaileak gizakiaren esku-hartzerik gabe?

Laburpen exekutiboa

Adimen Artifizial Sortzailea (AA) –makinei testua, irudiak, kodea eta gehiago sortzeko aukera ematen dien teknologia– hazkunde izugarria izan du azken urteotan. Liburu zuri honek AA sortzaileak gaur egun gizakiaren esku-hartzerik gabe zer egin dezakeen modu fidagarrian eta hurrengo hamarkadan zer egitea espero den ikuspegi orokor eskuragarria eskaintzen du. Idazketan, artean, kodetzean, bezeroarentzako arreta-zerbitzuan, osasungintzan, hezkuntzan, logistikan eta finantzetan duen erabilera aztertzen dugu, AAk modu autonomoan non funtzionatzen duen eta gizakiaren gainbegiratzea funtsezkoa den nabarmenduz. Benetako adibideak sartzen dira arrakastak eta mugak ilustratzeko. Emaitza nagusien artean daude:

• Adopzio zabala: 2024an, inkestatutako enpresen % 65ek adierazi zuten aldizka AI sortzailea erabiltzen zutela – aurreko urteko ehunekoaren ia bikoitza ( AIren egoera 2024 hasieran | McKinsey ). Aplikazioek marketin-edukiak sortzea, bezeroarentzako arreta-txatbotak, kodea sortzea eta gehiago hartzen dituzte barne.

• Gaur egungo gaitasun autonomoak: Gaur egungo IA sortzaileak zeregin egituratu eta errepikakorrak gainbegiratze minimoarekin. Adibide gisa, albiste-txosten formulaikoak automatikoki sortzea (adibidez, enpresen irabazien laburpenak) ( Philana Patterson – ONA Komunitatearen Profila ), produktuen deskribapenak eta berrikuspen aipagarrienak sortzea merkataritza elektronikoko guneetan, eta kodea automatikoki osatzea daude. Eremu hauetan, IAk askotan giza langileak hobetzen ditu ohiko edukien sorkuntza bere gain hartuz.

• Gizakia lanean zeregin konplexuetarako: zeregin konplexuago edo irekiagoetarako – hala nola idazketa sortzailea, analisi zehatza edo aholku medikoa –, gizakiaren gainbegiratzea beharrezkoa da normalean gertaeren zehaztasuna, epaiketa etikoa eta kalitatea bermatzeko. Gaur egungo IA inplementazio askok “gizakia lanean” eredua erabiltzen dute, non IAk edukia zirriborratzen duen eta gizakiek berrikusten duen.

• Epe laburreko hobekuntzak: Hurrengo 5-10 urteetan, IA sortzailea askoz fidagarriagoa eta autonomoagoa . Modeloen zehaztasunean eta babes-mekanismoetan egindako aurrerapenei esker, IAk sormen- eta erabaki-hartze-zeregin gehiago kudeatu ahal izango ditu gizakiaren esku-hartze minimoarekin. Adibidez, 2030erako adituek aurreikusten dute IAk bezeroarentzako arreta-zerbitzuko interakzio eta erabaki gehienak denbora errealean kudeatuko dituela ( CX-rako aldaketa berriro imajinatzeko, marketinek 2 gauza hauek egin behar dituzte ), eta film garrantzitsu bat ekoitzi liteke % 90ean IAk sortutako edukiarekin ( IA sortzailearen erabilera-kasuak industrientzat eta enpresentzat ).

• 2035erako: IA agente autonomoak espero dugu arlo askotan. IA tutoreek hezkuntza pertsonalizatua eskala handian eman dezakete, IA laguntzaileek kontratu legalak edo txosten medikoak idatzi ditzakete adituen onarpenerako, eta gidatzeko sistemek (simulazio sortzailearen laguntzarekin) logistika eragiketak buru-belarri egin ditzakete. Hala ere, arlo sentikor batzuek (adibidez, arrisku handiko diagnostiko medikoak, azken erabaki legalak) ziurrenik oraindik ere giza epaia beharko dute segurtasun eta erantzukizunerako.

• Kezka etiko eta fidagarriak: IAren autonomia hazten den heinean, kezkak ere hazten dira. Gaur egungo arazoen artean daude haluzinazioak (IAk datuak asmatzea), sortutako edukiaren alborapena, gardentasun falta eta desinformaziorako balizko erabilera okerra. Garrantzitsua da IAren fidagarria . Aurrerapenak egiten ari dira – adibidez, erakundeak arriskuen arintzean gehiago inbertitzen ari dira (zehaztasuna, zibersegurtasuna, jabetza intelektualaren gaiak jorratuz) ( IAren egoera: Mundu mailako inkesta | McKinsey ) – baina gobernantza eta esparru etiko sendoak behar dira.

• Artikulu honen egitura: IA sortzailearen sarrera batekin eta erabilera autonomoaren eta gainbegiratutakoaren kontzeptuarekin hasiko gara. Ondoren, domeinu nagusi bakoitzerako (idazketa, artea, kodeketa, etab.), IAk gaur egun fidagarritasunez zer egin dezakeen eta etorkizunean zer dagoen eztabaidatuko dugu. Amaitzeko, zeharkako erronkekin, etorkizuneko proiekzioekin eta IA sortzailea arduraz aprobetxatzeko gomendioekin.

Oro har, IA sortzaileak dagoeneko frogatu du gai dela harrigarriro zeregin ugari kudeatzeko etengabeko giza gidaritzarik gabe. Bere egungo mugak eta etorkizuneko potentziala ulertuz, erakundeek eta publikoak hobeto prestatu daitezke IA ez da tresna bat soilik, baizik eta lanean eta sormenean kolaboratzaile autonomo bat izango den aro baterako.

Sarrera

Adimen Artifizialak aspalditik izan du aztertzeko , baina duela gutxi ikasi dute IA sistemek sortzen : prosa idaztea, irudiak konposatzea, softwarea programatzea eta gehiago. IA eredu sortzaile (testuetarako GPT-4 edo irudietarako DALL·E bezalakoak) datu-multzo zabaletan entrenatzen dira eduki berriak sortzeko, eskaerei erantzunez. Aurrerapen honek berrikuntza-olatu bat eragin du sektore guztietan. Hala ere, galdera kritiko bat sortzen da: zer egin dezakegu IAk bere kabuz, gizaki batek bere emaitza berriro egiaztatu gabe?

IAren erabilera gainbegiratuak eta autonomoak bereiztea

• Gizakiek gainbegiratutako IAk IAren emaitzak pertsonek berrikusten edo zaintzen dituzten egoerak aipatzen ditu, amaitu aurretik. Adibidez, kazetari batek IA idazketa laguntzaile bat erabil dezake artikulu bat idazteko, baina editore batek editatu eta onartzen du.

• IA autonomoak (gizakiaren esku-hartzerik gabeko IA) zereginak exekutatzen dituzten edo zuzenean erabiltzen diren edukiak sortzen dituzten IA sistemei egiten die erreferentzia, ia edo batere gizakirik gabe. Adibide bat bezero baten kontsulta giza agenterik gabe konpontzen duen chatbot automatizatu bat da, edo albistegi batek IAk sortutako kirol emaitzen laburpena automatikoki argitaratzen du.

IA sortzailea dagoeneko bi moduetan zabaltzen ari da. 2023-2025ean, adopzioa izugarri handitu da , erakundeak gogoz esperimentatzen ari zirelarik. 2024an egindako inkesta global batek aurkitu zuen enpresen % 65ek IA sortzailea erabiltzen zutela aldizka, duela urtebete heren bat baino gehiago ( IAren egoera 2024 hasieran | McKinsey ). Banakoek ere ChatGPT bezalako tresnak hartu dituzte; kalkulatzen da profesionalen % 79k gutxienez IA sortzailearekin esposizioren bat zutela 2023ko erdialderako ( IAren egoera 2023an: IA sortzailearen eztanda-urtea | McKinsey ). Adopzio azkar hau eraginkortasunaren eta sormenaren irabazien promesak bultzatuta dago. Hala ere, "hasierako egunak" oraindik ere, eta enpresa askok oraindik IA arduraz nola erabili politikak formulatzen ari dira ( IAren egoera 2023an: IA sortzailearen eztanda-urtea | McKinsey ).

Zergatik den garrantzitsua autonomia: IA gizakien gainbegiratzerik gabe funtzionatzen uzteak eraginkortasun-onura handiak ekar ditzake –zeregin aspergarriak erabat automatizatuz–, baina fidagarritasunaren arriskuak ere handitzen ditu. IA agente autonomo batek gauzak ondo egin behar ditu (edo bere mugak ezagutu), balitekeelako denbora errealean ez egotea akatsak detektatzeko gizakirik. Zeregin batzuk beste batzuk baino gehiago egokitzen dira horretarako. Oro har, IAk modu autonomoan funtzionatzen du ondoen honako kasuetan:

• Zereginak egitura edo eredu argia (adibidez, datuetatik ohiko txostenak sortzea).

• Erroreak arrisku txikikoak edo erraz onartzen direnak dira (adibidez, asegarriak ez badira baztertu daitezkeen irudien sorkuntza, diagnostiko mediko baten ordez).

• entrenamendu-datu ugari daude , beraz, IAren irteera benetako adibideetan oinarritzen da (asmakizunak murriztuz).

Aitzitik, amaiera irekia , arrisku handikoa edo ñabarduradun epaiketa behar duten zereginak ez dira hain egokiak gaur egun gainbegiratzerik gabe egoteko.

Hurrengo ataletan, hainbat arlo aztertuko ditugu IA sortzaileak zer egiten ari den orain eta zer datorren ikusteko. Adibide zehatzak aztertuko ditugu – IAz idatzitako albiste artikuluetatik eta IAz sortutako artelanetatik hasi eta kodea idazteko laguntzaileetara eta bezeroarentzako arreta zerbitzuko agente birtualetaraino – IAz zein zeregin egin daitezkeen muturretik muturrerako eta zeinek behar duten oraindik gizaki bat begiztan. Eremu bakoitzerako, argi eta garbi bereizten ditugu egungo gaitasunak (2025 inguruan) 2035erako fidagarria izan daitekeenaren proiekzio errealistetatik.

IA autonomoaren oraina eta etorkizuna domeinuetan zehar mapatuz, irakurleei ulermen orekatua eskaintzea dugu helburu: ez IA magikoki hutsezina dela gehiegi nabarmentzea, ezta bere benetako eta hazten ari diren gaitasunak gutxiestea ere. Oinarri honekin, IA gainbegiratzerik gabe fidatzearen erronka nagusiak eztabaidatuko ditugu, besteak beste, kontuan hartu beharreko alderdi etikoak eta arriskuen kudeaketa, eta ondorio nagusiekin amaituko dugu.

IA sortzailea idazketan eta edukien sorreran

IA sortzaileak ospea hartu zuen lehenengo domeinuetako bat testuen sorkuntza izan zen. Hizkuntza-eredu handiek albiste-artikuluetatik eta marketin-testuetatik hasi eta sare sozialetako argitalpenetara eta dokumentuen laburpenetaraino denetarik sor dezakete. Baina idazketa horren zenbat egin daiteke editore humanorik gabe?

Oraingo Gaitasunak (2025): Adimen Artifiziala Ohiko Edukiaren Auto-idazle gisa

idazketa-lan arrunt ugari modu fidagarrian kudeatzen ditu, gizakiaren esku-hartze minimoa edo batere gabe. Adibide nagusia kazetaritzan dugu: Associated Press-ek urteetan zehar automatizazioa erabili du milaka enpresen irabazien txosten sortzeko hiruhileko bakoitzean, zuzenean finantza-datuen jarioetatik ( Philana Patterson – ONA Community Profile ). Albiste labur hauek txantiloi bat jarraitzen dute (adibidez, "X enpresak Y irabaziak jakinarazi ditu, % Z igo da...") eta IAk (hizkuntza naturala sortzeko softwarea erabiliz) zenbakiak eta hitzak edozein gizakik baino azkarrago bete ditzake. APren sistemak txosten hauek automatikoki argitaratzen ditu, haien estaldura izugarri zabalduz (3.000 istorio baino gehiago hiruhileko bakoitzeko) giza idazleen beharrik gabe ( Irabazien istorio automatizatuak biderkatzen dira | The Associated Press ).

Kirol kazetaritza ere antzera handitu da: IA sistemek kirol-partiden estatistikak hartu eta laburpen-istorioak sor ditzakete. Domeinu hauek datuetan oinarritutakoak eta formula-itxurakoak direnez, akatsak arraroak dira, datuak zuzenak diren bitartean. Kasu hauetan, benetako autonomia : IAk idazten du eta edukia berehala argitaratzen da.

Enpresek IA sortzailea erabiltzen ari dira produktuen deskribapenak, posta elektroniko bidezko buletinak eta bestelako marketin-edukia idazteko. Adibidez, Amazon merkataritza elektronikoko erraldoiak IA erabiltzen du orain bezeroen produktuen iritziak laburbiltzeko. IAk iritzi indibidual askoren testua eskaneatzen du eta jendeari elementuari buruz gustatzen zaiona edo ez zaiona nabarmentzen duen paragrafo labur bat sortzen du, eta gero produktuaren orrialdean bistaratzen da eskuzko ediziorik gabe ( Amazonek bezeroen iritzien esperientzia hobetzen du IArekin ). Jarraian, Amazonen mugikorretarako aplikazioan zabaldutako funtzio honen ilustrazio bat dago , non "Bezeroen iritzia" atala osorik IAk sortzen duen iritzi-datuetatik abiatuta:

( Amazonek bezeroen iritzien esperientzia hobetzen du IA erabiliz ) IA bidez sortutako iritzien laburpena merkataritza elektronikoko produktuen orrialde batean. Amazonen sistemak erabiltzaileen iritzien puntu komunak laburbiltzen ditu (adibidez, erabiltzeko erraztasuna, errendimendua) paragrafo labur batean, erosleei "bezeroen iritzien testutik sortutako IA" gisa erakusten zaiena.

Erabilera kasu horiek erakusten dute edukia aurreikus daitekeen eredu bati jarraitzen dionean edo dauden datuetatik batuta dagoenean, IAk askotan bakarrik kudeatu dezakeela . Beste adibide batzuk hauek dira:

• Eguraldiaren eta trafikoaren eguneraketak: Komunikabideek adimen artifiziala erabiltzen dute eguneroko eguraldiaren txostenak edo trafiko buletinak sentsoreen datuetan oinarrituta biltzeko.

• Finantza Txostenak: Enpresek finantza-laburpen sinpleak (hiruhileko emaitzak, burtsaren laburpenak) automatikoki sortzen dituzte. 2014az geroztik, Bloombergek eta beste albistegi batzuek adimen artifiziala erabili dute enpresen irabaziei buruzko albisteak idazten laguntzeko; prozesu hori neurri handi batean automatikoki exekutatzen da datuak sartzen direnean ( APko 'robot kazetariek' beren istorioak idazten ari dira orain | The Verge ) ( Wyomingeko kazetaria adimen artifiziala erabiltzen harrapatu dute aipu eta istorio faltsuak sortzeko ).

• Itzulpena eta transkripzioa: Transkripzio zerbitzuek orain adimen artifiziala erabiltzen dute bileren transkripzioak edo azpitituluak sortzeko, giza idazlerik gabe. Sormenezko zentzuan sortzaileak ez diren arren, hizkuntza-zeregin hauek modu autonomoan exekutatzen dira, zehaztasun handiz, audio garbia lortzeko.

• Zirriborroen sorrera: Profesional askok ChatGPT bezalako tresnak erabiltzen dituzte mezu elektronikoak edo dokumentuen lehen bertsioak idazteko, noizean behin ia aldaketarik gabe edo inolako aldaketarik gabe bidaliz, edukia arrisku txikikoa bada.

Hala ere, prosa konplexuagoetarako, gizakiaren gainbegiratzea izaten jarraitzen du 2025ean . Albistegiek gutxitan argitaratzen dituzte ikerketa- edo analisi-artikuluak zuzenean IAtik – editoreek egiaztatuko dituzte datuak eta finduko dituzte IAk idatzitako zirriborroak. IAk estiloa eta egitura ondo imitatu ditzake, baina errore faktikoak (askotan "haluzinazioak" deitzen direnak) edo gizaki batek harrapatu behar dituen esaldi traketsak sar ditzake. Adibidez, Express Klara izeneko IA "lankide digital" bat aurkeztu zuen hasierako albisteak idazten laguntzeko. Klarak kirol-txostenak eraginkortasunez idatzi ditzake eta irakurleak erakartzen dituzten titularrak ere idatz ditzake, Express-en artikuluen % 11ri lagunduz – baina editore gizaek oraindik ere pieza guztiak berrikusten dituzte zehaztasuna eta kazetaritza-osotasuna bermatzeko, batez ere istorio konplexuetan ( Kazetariek IA tresnak erabiltzeko 12 modu erredakzioan - Twipe ). Gizakiaren eta IAren arteko lankidetza hau ohikoa da gaur egun: IAk testua sortzearen lan astuna kudeatzen du, eta gizakiek behar den moduan hautatu eta zuzentzen dute.

2030-2035erako aurreikuspena: Idazketa Autonomo Fidagarrirantz

Hurrengo hamarkadan, espero dugu IA sortzailea askoz fidagarriagoa izango dela kalitate handiko eta egiazko testuak sortzeko, eta horrek modu autonomoan kudeatu ditzakeen idazketa-zeregin sorta zabalduko du. Hainbat joerak hori babesten dute:

• Zehaztasun hobetua: Ikerketa jarraituak azkar murrizten ari da IAren informazio faltsua edo garrantzirik gabekoa sortzeko joera. 2030erako, prestakuntza hobea duten hizkuntza-eredu aurreratuek (datu-baseekin denbora errealean datuak egiaztatzeko teknikak barne) barne-egiaztapena ia gizakiaren mailakoa lor dezakete. Horrek esan nahi du IA batek albiste-artikulu oso bat idatzi dezakeela iturri-materialetik ateratako aipu eta estatistika zuzenekin automatikoki, edizio gutxi behar izan gabe.

• Domeinu-IA espezifikoak: Zenbait arlotarako (zuzenbidea, medikuntza, idazketa teknikoa) doitutako eredu sortzaile espezializatuagoak ikusiko ditugu. 2030eko IA eredu juridiko batek kontratu estandarrak idatzi edo jurisprudentzia laburbildu dezake modu fidagarrian; egitura formulaikoa duten baina gaur egun abokatuaren denbora eskatzen duten zereginak. IA dokumentu juridiko balioztatuetan trebatzen bada, bere zirriborroak fidagarriak izan daitezke abokatu batek azken begirada azkar bat baino ez emateko.

• Estilo naturala eta koherentzia: Ereduak gero eta hobeto ari dira testuingurua dokumentu luzeetan mantentzen, eta horrek eduki luzeago koherenteagoak eta zehatzagoak sortzen ditu. 2035erako, sinesgarria da adimen artifizial batek fikziozkoa ez den liburu edo eskuliburu tekniko baten lehen zirriborro duin bat idatz dezakeela bere kabuz, gizakiak batez ere aholku-eginkizunean arituz (helburuak ezartzeko edo ezagutza espezializatua emateko).

Nolakoa izan liteke hau praktikan? Kazetaritza arrunta ia erabat automatizatu liteke une batzuetarako. 2030ean albiste agentzia batek irabazien txosten, kirol istorio edo hauteskunde emaitzen eguneratze guztien lehen bertsioa idazten ikusiko genuke, editore batek gutxi batzuk bakarrik laginduko dituela kalitatea bermatzeko. Izan ere, adituek aurreikusten dute lineako edukiaren gero eta zati handiagoa makinak sortuko duela; industriako analistek egindako iragarpen ausart batek iradoki zuen lineako edukiaren % 90 arte IAk sortuko zuela 2026rako ( 2026rako, gizakiek ez direnek sortutako lineako edukia gizakiek sortutako edukia baino askoz gehiago izango da — OODAloop ), nahiz eta zifra hori eztabaidagarria izan. Emaitza kontserbadoreago batek ere esan nahiko luke 2030eko hamarkadaren erdialderako ohiko web artikuluen, produktuen kopiaren eta agian baita albiste jario pertsonalizatuen gehienak IAk idatziko dituela.

Marketin eta komunikazio korporatiboetan , IA sortzaileari kanpaina osoak modu autonomoan exekutatzeko esku utziko zaio ziurrenik. Marketin-mezu elektroniko pertsonalizatuak, sare sozialetako argitalpenak eta iragarki-testuen aldaerak sortu eta bidali ahal izango lituzke, mezularitza etengabe aldatuz bezeroen erreakzioen arabera, guztia copywriter baten laguntzarik gabe. Gartnerren analistek aurreikusten dute 2025erako enpresa handien kanpoko marketin-mezuen % 30 gutxienez IA bidez sortuko direla sintetikoki ( IA sortzailearen erabilera-kasuak industrientzat eta enpresentzat ), eta ehuneko hori 2030erako bakarrik igoko dela.

Hala ere, garrantzitsua da kontuan izatea gizakien sormenak eta irizpideak oraindik ere zeresana izango dutela, batez ere eduki garrantzitsuen kasuan . 2035erako, IAk prentsa-ohar edo blog-argitalpen bat kudea dezake bere kabuz, baina erantzukizuna edo gai sentikorrak dituen ikerketa-kazetaritzari dagokionez, komunikabideek gizakien gainbegiratzea eska dezakete oraindik. Etorkizunak, seguruenik, mailakatutako ikuspegia ekarriko du: IAk eguneroko edukiaren gehiengoa modu autonomoan sortzen du, eta gizakiek, berriz, pieza estrategikoak edo sentikorrak editatzen eta ekoizten jartzen dute arreta. Funtsean, "errutina"tzat hartzen denaren lerroa zabalduko da IAren gaitasuna hazten den heinean.

Gainera, eduki mota berriak ager daitezke, hala nola, IA bidez sortutako narrazio interaktiboak edo txosten pertsonalizatuak . Adibidez, enpresa baten urteko txostena hainbat estilotan sor dezake IA bidez: zuzendarientzako laburpena, langileentzako bertsio narratiboa, analistentzako datuetan aberatsa den bertsioa, bakoitza automatikoki sortua oinarrizko datu berberetatik abiatuta. Hezkuntzan, testuliburuak dinamikoki idatz ditzake IA bidez, irakurketa maila desberdinetara egokitzeko. Aplikazio hauek neurri handi batean autonomoak izan litezke, baina egiaztatutako informazioaren oinarrian egon litezke.

Idazketa arloan izandako ibilbideak iradokitzen du 2030eko hamarkadaren erdialderako IA idazle oparoa izango dela . Benetako funtzionamendu autonomoaren gakoa bere emaitzetan konfiantza ezartzea izango da. IAk etengabe erakusten badu zehaztasun faktuala, kalitate estilistikoa eta estandar etikoekin bat datorrela, lerroz lerroko gizakien berrikuspenaren beharra gutxitu egingo da. Liburu zuri honen atal batzuk, 2035erako, IA ikertzaile batek idatz ditzake editore baten beharrik gabe – kontuz baikorrak garen aukera bat da, betiere babes-neurri egokiak indarrean badaude.

IA sortzailea arte bisualetan eta diseinuan

IA sortzaileak irudiak eta artelanak sortzeko duen gaitasunak jendearen irudimena bereganatu du, arte lehiaketak irabazi dituzten IA bidez sortutako margolanetatik hasi eta benetako irudietatik bereiztezinak diren deepfake bideoetaraino. Ikusmen-eremuetan, sare sortzaile antagonikoen (GAN) eta difusio-ereduen (adibidez, Stable Diffusion, Midjourney) bezalako IA ereduek testu-galderetan oinarritutako jatorrizko irudiak sor ditzakete. Beraz, IAk artista edo diseinatzaile autonomo gisa funtziona dezake orain?

Gaur egungo gaitasunak (2025): Adimen artifiziala laguntzaile sortzaile gisa

2025etik aurrera, eredu generatiboak gai dira eskaeraren araberako irudiak , fideltasun ikusgarriarekin. Erabiltzaileek irudi-IA bati eska diezaiokete "Van Gogh-en estiloko ilunabarrean Erdi Aroko hiri bat" marrazteko eta segundo gutxitan irudi artistiko sinesgarria jasotzeko. Horrek IAren erabilera zabala ekarri du diseinu grafikoan, marketinean eta entretenimenduan, kontzeptu-artean, prototipoetan eta baita kasu batzuetan azken irudietan ere. Aipagarriena:

• Diseinu Grafikoa eta Stock Irudiak: Enpresek webguneetako grafikoak, ilustrazioak edo stock argazkiak sortzen dituzte IA bidez, artista bati pieza bakoitza enkargatu beharra murriztuz. Marketin talde askok IA tresnak erabiltzen dituzte iragarkien edo produktuen irudien aldaerak sortzeko, kontsumitzaileei zerk erakartzen dien probatzeko.

• Artea eta Ilustrazioa: Artista indibidualak IArekin elkarlanean aritzen dira ideiak sortzeko edo xehetasunak osatzeko. Adibidez, ilustratzaile batek IA erabil dezake atzeko planoak sortzeko, eta gero gizakiek marraztutako pertsonaiekin integratzeko. Komiki sortzaile batzuek IA bidez sortutako panelekin edo koloreztatzearekin esperimentatu dute.

• Komunikabideak eta entretenimendua: Adimen artifizialak sortutako artea aldizkarien eta liburuen azaletan agertu da. Adibide ospetsu bat 2022ko abuztuko Cosmopolitan azala izan zen, non astronauta bat agertzen zen – ustez, arte zuzendari batek zuzenduta IA batek (OpenAIren DALL·E) sortutako lehen aldizkari azaleko irudia izan zen. Honek gizakiaren laguntza eta hautaketa behar izan bazituen ere, benetako artelana makina batek errendatu zuen.

Garrantzitsua da egungo erabilera horietako gehienek oraindik gizakien komisariotza eta iterazioa dakartela . IA-k dozenaka irudi sor ditzake, eta gizaki batek onena aukeratzen du eta, agian, ukituak ematen dizkio. Zentzu horretan, IA modu autonomoan ari da lanean sortzeko , baina gizakiak dira sormen norabidea gidatzen eta azken aukeraketak egiten ari direnak. Fidagarria da eduki asko azkar sortzeko, baina ez dago bermatuta lehen saiakeran baldintza guztiak beteko dituenik. Xehetasun okerrak (adibidez, IA-k hatz kopuru okerrarekin eskuak marraztea, bitxikeria ezagun bat) edo nahi gabeko emaitzak bezalako arazoek esan nahi dute arte zuzendari batek normalean irteeraren kalitatea gainbegiratu behar duela.

Hala ere, badira IA autonomia osoa izatera iristen ari den eremuak:

• Diseinu Generatiboa: Arkitektura eta produktuen diseinua bezalako arloetan, IA tresnek diseinu prototipoak sor ditzakete modu autonomoan, zehaztutako mugak betetzen dituztenak. Adibidez, altzari baten nahi diren neurriak eta funtzioak kontuan hartuta, algoritmo generatibo batek hainbat diseinu bideragarri sor ditzake (batzuk nahiko ez-konbentzionalak) hasierako zehaztapenetatik haratagoko gizakiaren esku-hartzerik gabe. Diseinu horiek gizakiek zuzenean erabil edo findu ditzakete. Era berean, ingeniaritzan, IA generatiboak pisu eta erresistentziarako optimizatutako piezak diseinatu ditzake (adibidez, hegazkin baten osagaia), gizaki batek agian pentsatuko ez lituzkeen forma berriak sortuz.

• Bideo-jokoen aktiboak: Adimen artifizialak automatikoki sor ditzake ehundurak, 3D ereduak edo baita bideo-jokoetarako maila osoak ere. Garatzaileek hauek erabiltzen dituzte edukien sorrera bizkortzeko. Joko independente batzuek prozeduraz sortutako artelanak eta baita elkarrizketak ere (hizkuntza-ereduen bidez) sartzen hasi dira, gizakiek sortutako aktibo gutxirekin joko-mundu zabal eta dinamikoak sortzeko.

• Animazioa eta bideoa (sortzailea): Irudi estatikoak baino heldutasun gutxiago izan arren, bideoetarako IA sortzailea aurrera doa. IAk dagoeneko bideo-klip laburrak edo animazioak sor ditzake eskaeretatik abiatuta, nahiz eta kalitatea ez den koherentea. Deepfake teknologiak –sortzailea denak– aurpegi-truke errealistak edo ahots-klonak sor ditzake. Kontrolatutako ingurune batean, estudio batek IA erabil dezake atzeko plano-eszena bat edo jendetza-animazio bat automatikoki sortzeko.

Aipagarria da Gartnerrek 2030erako aurreikusi zuela arrakasta handiko film bat ikusiko dugula, edukiaren % 90eko adimen artifizialak sortuko duena (gidoitik hasi eta ikusizkoetaraino) ( Industria eta enpresentzako adimen artifizial sortzailearen erabilera kasuak ). 2025erako, oraindik ez gaude hor – adimen artifizialak ezin du film luzerik egin modu independentean. Baina puzzle horren piezak garatzen ari dira: gidoien sorrera (testu adimen artifiziala), pertsonaien eta eszenen sorrera (irudi/bideo adimen artifiziala), ahots-antzezpena (ahots-klonak adimen artifizialarekin) eta edizio-laguntza (adimen artifizialak dagoeneko lagun dezake mozketekin eta trantsizioekin).

2030-2035erako aurreikuspena: IA bidez sortutako hedabideak eskala handian

Aurrera begira, IA sortzailearen eginkizuna arte bisualetan eta diseinuan izugarri hedatuko da. 2035erako, aurreikusten dugu IA edukien sortzaile nagusia komunikabide bisual askotan, askotan hasierako gidalerroetatik haratago gizakien ekarpen minimoarekin funtzionatuz. Itxaropen batzuk:

• IAz sortutako filmak eta bideoak: Hurrengo hamar urteetan, oso posible da IAz ekoitzitako lehen filmak edo telesailak ikustea. Gizakiek goi-mailako norabidea eman dezakete (adibidez, gidoiaren eskema edo nahi den estiloa) eta IAk eszenak errendatuko ditu, aktoreen antzekotasunak sortuko ditu eta dena animatuko du. Film laburren lehen esperimentuak urte gutxiren buruan izango dira ziurrenik, eta film luzeen saiakerak 2030eko hamarkadarako. IA film hauek nitxo gisa has daitezke (animazio esperimentala, etab.), baina kalitatea hobetzen den heinean ohiko bihur daitezke. Gartnerren % 90eko film-aurreikuspena 2030erako ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ), anbiziotsua den arren, industriaren ustea azpimarratzen du IA edukien sorrera nahikoa sofistikatua izango dela zinemagintzan zama gehiena bere gain hartzeko.

• Diseinuaren automatizazioa: Moda edo arkitektura bezalako arloetan, IA sortzailea ehunka diseinu-kontzeptu autonomoki idazteko erabiliko da ziurrenik, "kostua, materialak, estiloa X" bezalako parametroetan oinarrituta, gizakiei azken diseinua aukeratzeko aukera emanez. Horrek egungo dinamika irauli egiten du: diseinatzaileek hutsetik sortu eta agian IA inspirazio gisa erabili beharrean, etorkizuneko diseinatzaileek komisario gisa jokatu dezakete, IA bidez sortutako diseinurik onena hautatuz eta agian doituz. 2035erako, arkitekto batek eraikin baten eskakizunak sartu eta plano osoak jaso ditzake IA baten iradokizun gisa (guztiak egitura aldetik sendoak, txertatutako ingeniaritza-arauei esker).

• Eduki Pertsonalizatuaren Sorkuntza: Baliteke IAk erabiltzaile indibidualentzat irudiak sortzen ikustea. Imajinatu 2035ean bideo-joko edo errealitate birtualeko esperientzia bat, non paisaia eta pertsonaiak jokalariaren lehentasunetara egokitzen diren, IAk denbora errealean sortuta. Edo erabiltzaile baten egunean oinarrituta sortutako komiki pertsonalizatuak: "eguneroko komiki" autonomo bat, zure testu-egunkaria automatikoki ilustrazio bihurtzen duena gauero.

• Sormen Multimodala: IA sistema sortzaileak gero eta multimodalagoak dira, hau da, testua, irudiak, audioa eta abar batera kudea ditzakete. Hauek konbinatuz, IA batek "Egin iezadazu X produktuarentzako marketin kanpaina bat" bezalako eskaera soil bat har dezake eta ez luke idatzizko testua bakarrik sortuko, baita grafiko egokiak ere, agian baita bideo promozional laburrak ere, guztiak estilo koherentean. Klik bakarreko eduki multzo mota hau 2030eko hamarkadaren hasieran egongo den zerbitzu bat izango da.

Adimen artifizialak gizakien artistak ordezkatuko ? Galdera hau maiz sortzen da. Litekeena da Adimen artifizialak ekoizpen-lan asko bere gain hartzea (batez ere negozioetarako beharrezkoa den arte errepikakorra edo azkar-etorrikoa), baina giza artea originaltasunerako eta berrikuntzarako mantenduko da. 2035erako, Adimen artifizial autonomo batek artista ospetsu baten estiloko irudi bat marraztu dezake fidagarritasunez, baina berri edo kulturalki oihartzun handiko arte bat sortzea oraindik ere gizakiaren indargunea izan daiteke (ahal bada Adimen artifiziala kolaboratzaile gisa erabiliz). Etorkizun bat aurreikusten dugu non giza artistek Adimen artifizial autonomoko "artista-kideekin" batera lan egingo duten. Adimen artifizial pertsonal bati enkargatu dakioke etengabe artea sortzea norberaren etxeko galeria digital baterako, adibidez, etengabe aldatzen ari den giro sortzailea eskainiz.

Fidagarritasunaren ikuspuntutik, IA sortzaile bisualak testuak baino bide errazagoa du autonomia lortzeko zenbait modutan: irudi bat subjektiboki "nahikoa ona" izan daiteke perfektua ez bada ere, testuko akats faktiko bat, berriz, problematikoagoa da. Beraz, dagoeneko arrisku txikiko adopzioa : IA bidez sortutako diseinu bat itsusia edo okerra bada, ez duzu erabiltzen, baina ez du berez kalterik eragiten. Horrek esan nahi du 2030eko hamarkadarako enpresek eroso sentituko direla IAk diseinuak gainbegiratu gabe ekoizten uztearekin eta gizakiak soilik inplikatzearekin benetan berritzailea edo arriskutsua den zerbait behar denean.

Laburbilduz, 2035erako IA sortzailea ikus-entzunezkoen eduki-sortzaile indartsua izango dela espero da, ziurrenik gure inguruko irudi eta hedabideen zati handi baten arduraduna. Aisialdirako, diseinurako eta eguneroko komunikaziorako edukia modu fidagarrian sortuko du. Artista autonomoa horizontean dago, nahiz eta IA sortzailetzat edo tresna oso adimentsutzat hartzen den eztabaida bat den, eta eboluzionatuko du bere emaitzak gizakiak egindakoetatik bereiztezinak bihurtzen diren heinean.

IA sortzailea software garapenean (kodeketa)

Software garapena oso zeregin analitikoa dela dirudien arren, elementu sortzaile bat ere badu: kodea idaztea, funtsean, testua hizkuntza egituratu batean sortzea da. Gaur egungo IA sortzaileak, batez ere hizkuntza-eredu handiek, oso trebeak direla frogatu dute kodeketan. GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer eta beste batzuk bezalako tresnek IA bikote-programatzaile gisa jokatzen dute, kode zatiak edo funtzio osoak iradokiz garatzaileek idazten duten bitartean. Zenbateraino joan daiteke hau programazio autonomorantz?

Uneko gaitasunak (2025): Adimen artifiziala kodetze-kopilotu gisa

2025erako, IA kode sortzaileak ohikoak bihurtu dira garatzaile askoren lan-fluxuetan. Tresna hauek kode lerroak automatikoki osatu ditzakete, eredu-plateak sortu (funtzio estandarrak edo probak bezala) eta baita hizkuntza naturaleko deskribapen bat emanda programa sinpleak idatzi ere. Garrantzitsua da, ordea, garatzaile baten gainbegiratzeapean funtzionatzen dutela: garatzaileak IAren iradokizunak berrikusten eta integratzen ditu.

Uneko datu eta zifra batzuk:

• Garatzaile profesionalen erdiek baino gehiagok IA kodeketa laguntzaileak erabili zituzten 2023 amaierarako ( Coding on Copilot: 2023 Data Suggests Downward Pressure on Code Quality (incl 2024 projections) - GitClear ), eta horrek adopzio azkarra adierazten du. GitHub Copilot, eskuragarri zegoen lehenengo tresnetako bat, batez beste kodearen % 30-40 sortzen zuela jakinarazi zen, erabiltzen zen proiektuetan ( Kodeketa ez da jada MOAT bat. GitHub-eko kodeen % 46 dagoeneko... ). Horrek esan nahi du IAk dagoeneko kode zati garrantzitsuak idazten ari dela, nahiz eta gizaki batek zuzendu eta baliozkotu.

• Adimen artifizialaren tresna hauek bikainak dira kode errepikakorra idazteko (adibidez, datu-ereduen klaseak, getter/setter metodoak), programazio-lengoaia bat beste batera bihurtzeko edo entrenamendu-adibideen antzeko algoritmo sinpleak sortzeko. Adibidez, garatzaile batek "// funtzioa erabiltzaileen zerrenda izenaren arabera ordenatzeko" iruzkina egin dezake eta Adimen Artifizialak ordenazio-funtzio egokia sortuko du ia berehala.

• Akatsak konpontzen eta azalpenak ematen ere laguntzen dute : garatzaileek errore-mezu bat itsatsi dezakete eta IA-k konponketa bat proposa dezake, edo "Zer egiten du kode honek?" galdetu eta azalpen hizkuntza naturalean jaso. Zentzu batean autonomoa da (IA-k arazoak bere kabuz diagnostikatu ditzake), baina gizakiak erabakitzen du konponketa aplikatu ala ez.

• arazoa ia kodea iradoki dezakete gizaki bat jakinaren gainean mantentzea : garatzaileak IA bidez idatzitako kodea probatu eta arazten du, gizaki batek idatzitako kodea bezala. Araututako industria edo software kritikoetan (medikuntza edo hegazkingintza sistemetan bezala), IA ekarpen guztiak berrikuspen zorrotza jasaten dute.

Gaur egun ez dago software sistema nagusirik hutsetik IA bidez guztiz idatzita garatzaileen gainbegiratzerik gabe. Hala ere, erabilera autonomo edo erdi-autonomo batzuk sortzen ari dira:

• Automatikoki sortutako unitate-probak: IA-k kodea aztertu eta unitate-probak sor ditzake hainbat kasu aztertzeko. Proba-esparru batek IA-k idatzitako proba hauek modu autonomoan sortu eta exekutatu ditzake akatsak detektatzeko, gizakiek idatzitako probak osatuz.

• IArekin kode gutxiko/koderik gabeko plataformak: Plataforma batzuek programatzaile ez direnei nahi dutena deskribatzeko aukera ematen diete (adibidez, "sarrerak gordetzeko kontaktu-formulario eta datu-base batekin web orri bat sortu") eta sistemak kodea sortzen du. Oraindik hasierako faseetan dagoen arren, etorkizunean IAk erabilera-kasu estandarretarako softwarea autonomoki sortu ahal izango duela iradokitzen du honek.

• Script-ak eta itsaspen kodea: IT automatizazioak askotan sistemak konektatzeko script-ak idaztea dakar. Adimen artifizialaren tresnek script txiki hauek automatikoki sor ditzakete askotan. Adibidez, erregistro-fitxategi bat analizatzeko eta posta elektroniko bidezko alerta bat bidaltzeko script bat idaztea: adimen artifizial batek script funtzional bat sor dezake aldaketa minimoekin edo batere gabe.

2030-2035erako aurreikuspena: "Auto-garapeneko" softwarerantz

Hurrengo hamarkadan, IA sortzaileak kodetze-zama handiagoa hartuko duela espero da, proiektu-klase batzuetarako software-garapen guztiz autonomora hurbilduz. Aurreikusitako garapen batzuk:

• Ezaugarrien Inplementazio Osoa: 2030erako, aurreikusten dugu IA gai izango dela aplikazioen ezaugarri sinpleak muturretik muturrerako inplementatzeko. Produktu-kudeatzaile batek ezaugarri bat hizkuntza arruntean deskriba dezake ("Erabiltzaileek pasahitza berrezarri ahal izan beharko lukete posta elektroniko bidezko estekaren bidez") eta IAk beharrezko kodea sortu (frontend formularioa, backend logika, datu-basearen eguneraketa, posta elektronikoaren bidalketa) eta kode-basean integratu. IAk zehaztapenak jarrai ditzakeen garatzaile junior gisa jardungo luke. Giza ingeniari batek kodearen berrikuspena egin eta probak egin ditzake. IAren fidagarritasuna hobetzen den heinean, kodearen berrikuspena gainbegiratu azkar bat bihur daiteke, baldin badago.

• Kodearen Mantentze Autonomoa: Software ingeniaritzaren zati handi bat ez da kode berria idaztea bakarrik, baita dagoen kodea eguneratzea ere: akatsak konpontzea, errendimendua hobetzea, eskakizun berrietara egokitzea. Etorkizuneko IA garatzaileek ziurrenik bikain arituko dira horretan. Kode-base bat eta direktiba bat emanda ("gure aplikazioa kraskatzen ari da erabiltzaile gehiegi aldi berean saioa hasten dutenean"), IAk arazoa aurkitu eta konpondu dezake (konkurentzia-akats bat bezala) eta konpondu. 2035erako, IA sistemek mantentze-lan arrunten txartelak automatikoki kudea ditzakete gau batetik bestera, software-sistemen mantentze-talde nekaezin gisa jardunez.

• Integrazioa eta APIaren erabilera: gero eta software sistema eta API gehiagok IA bidez irakur daitekeen dokumentazioa dakarten heinean, IA agente batek modu independentean asmatu dezake nola konektatu A Sistema B Zerbitzuarekin itsasgarri kodea idatziz. Adibidez, enpresa batek bere barneko Giza Baliabideen sistema nomina API berri batekin sinkronizatzea nahi badu, IA bati "elkarrekin komunikatzea" eska diezaioke, eta integrazio kodea idatziko du bi sistemen zehaztapenak irakurri ondoren.

• Kalitatea eta optimizazioa: Etorkizuneko kode-sorkuntza ereduek feedback begiztak txertatuko dituzte ziurrenik kodea funtzionatzen duela egiaztatzeko (adibidez, probak edo simulazioak sandbox batean exekutatu). Horrek esan nahi du IA batek ez lukeela kodea idatzi bakarrik, baita auto-zuzendu ere probatuz. 2035erako, imajina genezake IA bat, zeregin bat emanda, bere kodean iteratzen jarraituko lukeena proba guztiak gainditu arte; gizaki batek lerroz lerro kontrolatu beharko ez lukeen prozesu bat. Horrek asko handituko luke autonomoki sortutako kodearekiko konfiantza.

2035erako eszenatoki bat imajina daiteke, non software proiektu txiki bat –adibidez, negozio baterako mugikorretarako aplikazio pertsonalizatu bat– neurri handi batean IA agente batek garatu dezakeen, goi-mailako argibideak emanez. Egoera horretan, giza "garatzailea" proiektu-kudeatzaile edo baliozkotzaile bat da gehiago, eskakizunak eta mugak (segurtasuna, estilo-jarraibideak) zehaztuz eta IAri kodeketaren benetako lan astuna egiten utziz.

Hala ere, software konplexu eta eskala handikoentzat (sistema eragileak, IA algoritmo aurreratuak berak, etab.), giza adituak sakonki inplikatuta egongo dira oraindik. Softwarearen arazoen konponbide sortzailea eta arkitektura-diseinua gizakien gidaritzapean egongo dira denbora batez. IAk kodeketa-zeregin asko kudea ditzake, baina zer eraiki erabakitzea eta egitura orokorra diseinatzea erronka desberdina da. Hala ere, IA sortzailea elkarlanean hasten den heinean –sistema baten osagai desberdinak kudeatzen dituzten IA agente anitzek–, pentsa daiteke arkitekturak neurri batean elkarrekin diseinatu ahal izatea (adibidez, IA batek sistema-diseinu bat proposatzen du, beste batek kritikatzen du, eta iterazioak egiten dituzte, gizaki batek prozesua gainbegiratzen duela).

Kodeketan IAren onura nagusietako bat produktibitatearen anplifikazioa . Gartnerrek aurreikusten du 2028rako software ingeniarien % 90ek IA kode laguntzaileak erabiliko dituztela (2024ko % 15 baino gutxiagorekin alderatuta) ( GitHub Copilot Tops Research Report on AI Code Assistants -- Visual Studio Magazine ). Horrek iradokitzen du salbuespenak – IA erabiltzen ez dutenak – gutxi izango direla. Baliteke zenbait arlotan garatzaileen eskasia ere ikustea, IAk hutsuneak betez arinduta; funtsean, garatzaile bakoitzak askoz gehiago egin dezake kodea autonomoki idatzi dezakeen IA laguntzaile batekin.

Konfiantza arazo nagusia izaten jarraituko du. 2035ean ere, erakundeek ziurtatu beharko dute modu autonomoan sortutako kodea segurua dela (IAk ez duela ahultasunik sartu behar) eta arau legal/etikoekin bat datorrela (adibidez, IAk ez du barne hartzen kode irekiko liburutegi bateko plagiaratutako kodea lizentzia egokirik gabe). IAk idatzitako kodearen jatorria egiaztatu eta jarrai dezaketen IA gobernantza tresna hobetuek arriskurik gabeko kodeketa autonomoagoa ahalbidetzen lagunduko dutela espero dugu.

Laburbilduz, 2030eko hamarkadaren erdialderako, IA sortzaileak software-zeregin arrunten kodeketaren zatirik handiena kudeatuko duela dirudi, eta zeregin konplexuetan laguntza handia emango duela nabarmen. Softwarearen garapen-zikloa askoz automatizatuagoa izango da –eskakizunetatik hasi eta hedapenera–, IAk kode-aldaketak automatikoki sortu eta hedatuko baititu. Giza garatzaileek goi-mailako logikan, erabiltzailearen esperientzian eta gainbegiratzean arreta handiagoa jarriko dute, IA agenteek inplementazio-xehetasunak lantzen dituzten bitartean.

IA sortzailea bezeroarentzako arreta eta laguntzan

Azkenaldian online bezeroarentzako arreta-txat batekin elkarreragin baduzu, litekeena da IA ​​bat egotea beste aldean gutxienez zati batean. Bezeroarentzako arreta IA automatizaziorako egokia den arloa da: erabiltzaileen kontsultei erantzutea dakar, eta IA sortzaileak (batez ere elkarrizketa-ereduek) nahiko ondo egin dezake hori, eta askotan gidoiak edo ezagutza-baseko artikuluak jarraitzen ditu, eta IAk ikas ditzake. Zenbaterainoko autonomiaz kudea ditzake IAk bezeroak?

Uneko gaitasunak (2025): Txatbotak eta agente birtualak lehen lerroan

Gaur egun, erakunde askok IA chatbot-ak erabiltzen dituzte bezeroarentzako arreta zerbitzuan lehen harremanetarako puntu gisa . Bot sinpleetatik hasi eta (“Sakatu 1 fakturaziorako, 2 laguntzarako…”) galdera libreak interpretatu eta elkarrizketa moduan erantzun ditzaketen IA chatbot sortzaile aurreratuetaraino doaz. Puntu nagusiak:

• Ohiko Galderak Kudeatzea: IA agenteek bikainak dira maiz egiten diren galderei erantzuten, informazioa ematen (denda ordutegia, itzulketa politikak, arazo ezagunen konponbide urratsak) eta erabiltzaileak prozedura estandarretan gidatzen. Adibidez, banku bateko IA txatbot batek erabiltzaile bati bere kontuaren saldoa egiaztatzen, pasahitza berrezartzen edo mailegu bat nola eskatu azaltzen lagun diezaioke modu autonomoan, gizakien laguntzarik gabe.

• Hizkuntza Naturalaren Ulermena: Gaur egungo eredu generatiboek elkarrekintza fluidoagoa eta “gizakiaren antzekoagoa” ahalbidetzen dute. Bezeroek galdera bat idatz dezakete beren hitzetan eta IAk normalean asmoa uler dezake. Enpresek jakinarazi dute gaur egungo IA agenteak askoz ere asegarriagoak direla bezeroentzat duela urte batzuko bot traketsak baino; bezeroen ia erdiak uste du orain IA agenteak enpatikoak eta eraginkorrak izan daitezkeela kezkak konpontzerakoan ( 59 IA bezeroarentzako arreta-zerbitzuko estatistikak 2025erako ), eta horrek gero eta konfiantza handiagoa erakusten du IA bidezko zerbitzuarekiko.

• Laguntza Multikanala: IA ez dago txatean bakarrik. Ahots-laguntzaileek (IA duten telefono bidezko IVR sistemak bezala) deiak kudeatzen hasi dira, eta IAk bezeroen kontsultei erantzunak posta elektronikoz idatzi ditzake, zehatzak direla uste bada automatikoki bidali daitezkeenak.

• Gizakiak esku hartzen dutenean: Normalean, IA nahasita badago edo galdera oso konplexua bada, giza agente bati emango dio eskua. Gaur egungo sistemek ondo ezagutzen dituzte beren mugak kasu askotan. Adibidez, bezero batek zerbait ezohikoa galdetzen badu edo frustrazioa erakusten badu (“Hirugarren aldia da zurekin harremanetan jartzen naizela eta oso haserre nago…”), IAk hori markatu dezake gizaki bati har dezan. Eskualdatze-atalasea enpresek ezartzen dute eraginkortasuna eta bezeroen gogobetetzea orekatzeko.

Enpresa askok jakinarazi dute interakzioen zati handi bat IA bidez bakarrik konpontzen dela. Industriako inkesten arabera, bezeroen ohiko kontsulten % 70-80 inguru IA chatbot-ek kudeatu ditzakete gaur egun, eta enpresek kanal ezberdinetan dituzten bezeroekin dituzten interakzioen % 40 inguru automatizatuak edo IA bidez lagunduta daude dagoeneko ( Jakin Behar Dituzun 52 IA Bezeroarentzako Zerbitzu Estatistika - Plivo ). IBMren IA Adopzio Indize Globalak (2022) adierazi zuen enpresen % 80k IA chatbot-ak erabiltzen dituztela edo erabiltzeko asmoa dutela bezeroarentzako zerbitzurako 2025erako.

Garapen interesgarri bat da IAk ez diela bezeroei erantzuten bakarrik, baizik eta giza agenteei proaktiboki laguntzen diela denbora errealean. Adibidez, zuzeneko txat edo dei batean, IA batek entzun eta giza agenteari erantzun iradokizunak edo informazio garrantzitsua eman diezaioke berehala. Horrek autonomiaren muga lausotzen du: IA ez dago bezeroaren aurrean bakarrik, baizik eta aktiboki parte hartzen du gizakiaren kontsulta espliziturik gabe. Eraginkortasunez jokatzen du agentearen aholkulari autonomo gisa.

2030-2035erako aurreikuspena: neurri handi batean adimen artifizialak bultzatutako bezeroen interakzioak

2030erako, bezeroarentzako arreta-zerbitzuko interakzio gehienak IA erabiliz egingo direla aurreikusten da, eta asko hasieratik amaierara arte IA bidez kudeatuko direla. Hori babesten duten iragarpenak eta joerak:

• Konplexutasun Handiko Kontsultak Konponduta: IA modeloek ezagutza zabala integratzen eta arrazoibidea hobetzen duten heinean, bezeroen eskaera konplexuagoak kudeatu ahal izango dituzte. "Nola itzul dezaket elementu bat?" galderari erantzun beharrean, etorkizuneko IAk urrats anitzeko arazoak kudea ditzake, hala nola, "Nire internet erori da, berrabiarazi saiatu naiz, lagundu al didazu?" elkarrizketa-koadroaren bidez arazoa diagnostikatuz, bezeroa arazoak konpontzeko prozesu aurreratuetan gidatuz eta beste guztiak huts egiten badu soilik teknikari bat programatuz; gaur egun, ziurrenik, laguntza-teknikari bat beharko luketen zereginak. Osasun-laguntzako bezeroarentzako arreta-zerbitzuan, IA batek pazienteen hitzorduen programazioa edo aseguru-kontsultak muturretik muturreraino kudea ditzake.

• Zerbitzuaren ebazpen integrala: Baliteke IA bezeroari zer egin behar duen esatea ez ezik, egitea atzeko sistemetan. Adibidez, bezero batek "Nire hegaldia hurrengo astelehenera aldatu eta beste maleta bat gehitu nahi dut" esaten badu, 2030ean IA agente batek zuzenean konektatu ahal izango du aire konpainiaren erreserba sistemarekin, aldaketa egin, maleta ordaintzeko prozesua egin eta bezeroari baieztatu, guztia modu autonomoan. IA zerbitzu osoko agente bihurtzen da, ez informazio iturri soil bat.

• IA agente omnipresenteak: Enpresek ziurrenik IA zabalduko dute bezeroekin harremanetan jartzeko puntu guztietan: telefonoz, txatez, posta elektronikoz, sare sozialetan. Bezero askok ez dute konturatuko IA batekin edo gizaki batekin ari diren hizketan, batez ere IA ahotsak naturalagoak eta txat erantzunak testuinguruaren araberakoagoak bihurtzen diren heinean. 2035erako, bezeroarentzako arreta-zerbitzuarekin harremanetan jartzeak esan nahi du askotan zure iraganeko interakzioak gogoratzen dituen, zure lehentasunak ulertzen dituen eta zure tonura egokitzen den IA adimendun batekin elkarreragitea; funtsean, bezero bakoitzerako agente birtual pertsonalizatu bat.

• IAren bidezko erabakiak hartzea interakzioetan: Galderak erantzuteaz gain, IAk gaur egun zuzendaritzaren onespena behar duten erabakiak hartzen hasiko da. Adibidez, gaur egun, giza agente batek gainbegirale baten onespena behar izan dezake itzulketa edo deskontu berezia eskaintzeko bezero haserre bat baretzeko. Etorkizunean, IA bati eman dakizkioke erabaki horiek, zehaztutako muga batzuen barruan, kalkulatutako bezeroaren bizitza-bizitzako balioan eta sentimenduen analisian oinarrituta. Futurum/IBMk egindako ikerketa batek aurreikusi zuen 2030erako bezeroekin denbora errealeko interakzioetan hartutako erabakien % 69 inguru makina adimendunek hartuko dituztela ( CXrako aldaketa berriro imajinatzeko, marketinek 2 gauza hauek egin behar dituzte ) – funtsean, IAk erabakiko du interakzio bateko ekintza-bide onena.

• %100eko IAren inplikazioa: bezeroen interakzio guztietan zeresana izango duela 2025erako 59 IA bezeroarentzako arreta-zerbitzuko estatistika ), aurrez aurre edo atzeko planoan izan. Horrek esan lezake gizaki bat bezero batekin elkarreraginean ari bada ere, IAk lagunduko diola (iradokizunak emanez, informazioa berreskuratuz). Bestela, interpretazioa da bezeroen kontsultarik ez dela erantzunik gabe geratzen uneoro; gizakiak lineaz kanpo badaude, IA beti dago hor.

2035erako, baliteke bezeroarentzako arreta-zerbitzuko agenteak egoera sentikorrenetan edo ukipen handiko egoeretan soilik espezializatu izana (adibidez, VIP bezeroak edo giza enpatia behar duten kexen ebazpen konplexuak). Ohiko kontsultak –banku-zerbitzuetatik hasi eta txikizkako zerbitzuetaraino eta laguntza teknikora– 24/7 lanean ari diren IA agenteen flota batek erantzun ditzake, etengabe interakzio bakoitzetik ikasiz. Aldaketa honek bezeroarentzako arreta koherenteagoa eta berehalakoagoa bihur dezake, IAk ez baitu jendea zain edukitzen eta, teorian, hainbat zeregin aldi berean egin ditzake bezero mugagabeak aldi berean kudeatzeko.

Ikuspegi honek gainditu beharreko erronkak ditu: IA oso sendoa izan behar da bezeroen aurreikuspen eza kudeatzeko. Gai izan behar du hizkera arruntari, haserreari, nahasmenari eta pertsonek komunikatzeko dituzten modu amaigabeei aurre egiteko. Ezagutza eguneratua ere behar du (ez du zentzurik IAren informazioa zaharkituta badago). IAren eta enpresen datu-baseen arteko integrazioan inbertituz (eskaerei, etenaldiei eta abarrei buruzko denbora errealeko informazioa lortzeko), oztopo horiei aurre egin ahal zaie.

Etikoki, enpresek erabaki beharko dute noiz jakinarazi “IA batekin ari zarela hizketan” eta bidezkoa izan (IAk ez ditu bezero batzuk modu ezberdinean tratatzen modu negatiboan, prestakuntza alboratua dela eta). Hauek kudeatzen direla suposatuz, negozio-kasua sendoa da: IA bezeroarentzako zerbitzuak kostuak eta itxaron-denborak nabarmen murriztu ditzake. Bezeroarentzako arretako IAren merkatua hamar mila milioi dolarretara haziko dela aurreikusten da 2030erako ( IA Bezeroarentzako Arreta Merkatuaren Txostena 2025-2030: Kasua ) ( Nola Bultzatzen duen IA Sortzaileak Logistika | Ryder ), erakundeek gaitasun hauetan inbertitzen duten heinean.

Laburbilduz, espero ezazu etorkizun bat non IA autonomoa den bezeroarentzako arreta-zerbitzua ohikoa den . Laguntza jasotzeak askotan esan nahi du zure arazoa azkar konpondu dezakeen makina adimendun batekin elkarreragin behar duzula. Gizakiak oraindik ere gainbegiratze- eta kasu kritikoen kudeaketaren parte izango dira, baina gehiago IA langileen gainbegirale gisa. Emaitza zerbitzu azkarragoa eta pertsonalizatuagoa izan liteke kontsumitzaileentzat, baldin eta IA behar bezala trebatuta eta kontrolatuta badago, iraganeko "robot telefono-linea" esperientzien frustrazioak saihesteko.

IA sortzailea osasungintzan eta medikuntzan

Osasungintza arrisku handiko arloa da. Medikuntzan gizakien gainbegiratzerik gabe funtzionatzearen ideiak zirrara (eraginkortasunagatik eta irismenagatik) eta zuhurtzia (segurtasun eta enpatia arrazoiengatik) pizten ditu. IA sortzaileak aurrerapausoak ematen hasi da irudi medikoen analisia, dokumentazio klinikoa eta baita sendagaien aurkikuntza bezalako arloetan ere. Zer egin dezake bere kabuz arduraz?

Uneko gaitasunak (2025): Klinikariei laguntzea, ez ordezkatzea

Gaur egun, osasun arloko IA sortzaileak batez ere laguntzaile indartsu , erabakiak hartzeko modu autonomo gisa baino gehiago. Adibidez:

• Dokumentazio Medikoa: Osasun arloan IAren inplementazio arrakastatsuenetako bat medikuei paper-lanak egiten laguntzea da. Hizkuntza naturaleko ereduek pazienteen bisitak transkribatu eta ohar klinikoak edo alta-laburpenak sor ditzakete. Enpresek "IA idazkariak" dituzte, azterketa batean entzuten dutenak (mikrofonoaren bidez) eta automatikoki kontsulta-oharren zirriborro bat sortzen dutenak medikuak berrikus dezan. Horrek medikuei idazteko denbora aurrezten die. Sistema batzuek historia kliniko elektronikoen zatiak automatikoki betetzen dituzte. Hori esku-hartze minimoarekin egin daiteke: medikuak zirriborroan dauden akats txikiak zuzentzen ditu, hau da, oharrak idaztea neurri handi batean autonomoa da.

• Erradiologia eta Irudigintza: Adimen Artifizialak, eredu generatiboak barne, X izpiak, MRIak eta CT eskanerrak azter ditzake anomaliak (tumoreak edo hausturak bezalakoak) detektatzeko. 2018an, FDAk erretinako irudietan erretinopatia diabetikoa (begietako gaixotasun bat) modu autonomoan detektatzeko IA sistema bat onartu zuen; bereziki, espezialista baten berrikuspenik gabe deia egiteko baimena eman zitzaion bahetze-testuinguru horretan. Sistema hori ez zen IA generatiboa, baina erakusten du erregulatzaileek kasu mugatu batzuetan IA bidezko diagnostiko autonomoa baimendu dutela. Eredu generatiboak sartzen dira jokoan txosten integralak sortzeko. Adibidez, IA batek bularreko X erradiografia aztertu eta erradiologoaren txostena idatzi , esanez: "Ez dago aurkikuntza akuturik. Birikak garbi daude. Bihotza tamaina normala". Ondoren, erradiologoak baieztatu eta sinatzen du. Ohiko kasu batzuetan, txosten hauek ediziorik gabe atera daitezke erradiologoak IAz fidatzen bada eta egiaztapen azkar bat egiten badu.

• Sintoma-egiaztatzaileak eta erizain birtualak: IA sortzaileko txatbotak erabiltzen ari dira lehen lerroko sintoma-egiaztatzaile gisa. Pazienteek beren sintomak sartu eta aholkuak jaso ditzakete (adibidez, "Katarro arrunta izan daiteke; atseden hartu eta likidoak hartu, baina joan medikuarengana X edo Y gertatzen bada"). Babylon Health bezalako aplikazioek IA erabiltzen dute gomendioak emateko. Gaur egun, hauek normalean informazio gisa aurkezten dira, ez aholku mediko definitiboak, eta arazo larrietarako giza kliniko batekin jarraipena egitera bultzatzen dute.

• Sendagaien aurkikuntza (Kimika sortzailea): Adimen artifizial sortzaileko ereduek sendagaientzako egitura molekular berriak proposa ditzakete. Hau ikerketaren arloan dago gehiago, pazienteen zaintzan baino. Adimen artifizial hauek modu autonomoan lan egiten dute nahi diren propietateak dituzten milaka konposatu hautagai iradokitzeko, eta ondoren gizaki kimikariek berrikusi eta laborategian probatzen dituzte. Insilico Medicine bezalako enpresek Adimen artifiziala erabili dute sendagai hautagai berriak sortzeko denbora askoz gutxiagoan. Honek ez du pazienteekin zuzenean elkarreragiten, baina Adimen artifizialak modu autonomoan sortzen dituen irtenbideak (molekula diseinuak) gizakiek askoz denbora gehiago beharko luketenak aurkitzeko.

• Osasun-eragiketak: Adimen artifizialak ospitaleetako ordutegiak, hornidura-kudeaketa eta bestelako logistika optimizatzen laguntzen ari da. Adibidez, eredu sortzaile batek pazienteen fluxua simulatu eta ordutegi-doikuntzak iradoki ditzake itxaron-denborak murrizteko. Hain ikusgarriak ez diren arren, hauek Adimen artifizial batek eskuzko aldaketa minimoekin har ditzakeen erabakiak dira.

Garrantzitsua da adieraztea 2025etik aurrera ez dagoela ospitalerik IAri erabaki mediko edo tratamendu garrantzitsuak modu independentean hartzen uzten gizakien baimenik gabe. Diagnostikoa eta tratamenduaren plangintza gizakien esku daude oraindik, IAk ekarpena eginez. IA batek paziente bati "Minbizia duzu" esateko edo botikak errezetatzeko behar duen konfiantza ez dago oraindik, eta ez luke egon behar baliozkotze zabalik gabe. Profesional medikoek IA bigarren begi pare gisa edo denbora aurrezteko tresna gisa erabiltzen dute, baina emaitza kritikoak egiaztatzen dituzte.

2030-2035erako ikuspegia: Adimen artifiziala medikuaren lankide gisa (eta agian erizain edo farmazialari gisa)

Hurrengo hamarkadan, espero dugu IA sortzaileak ohiko zeregin kliniko gehiago bere gain hartzea modu autonomoan eta osasun-zerbitzuen irismena hobetzea:

• Aurretiazko Diagnostiko Automatizatuak: 2030erako, IAk modu fidagarrian kudeatu ahal izango ditu hasierako analisiak ohiko baldintza askorentzat. Imajinatu klinika bateko IA sistema bat, pazientearen sintomak, historia klinikoa, baita tonua eta aurpegiko keinuak kamera bidez irakurtzen dituena, eta diagnostiko-iradokizuna eta gomendatutako probak ematen dituena, medikuak pazientea ikusi aurretik ere. Ondoren, medikuak diagnostikoa berresten eta eztabaidatzen zentratu daiteke. Telemedikuntzan, pazienteak lehenik IA batekin hitz egin dezake, arazoa zehazten duena (adibidez, sinusitis infekzio probablea vs. zerbait larriagoa) eta, behar izanez gero, kliniko batekin konektatzen duena. Erregulatzaileek IAk baimendu diezaiokete ofizialki zenbait baldintza txiki diagnostikatzea gizakiaren gainbegiratzerik gabe, oso zehatzak direla frogatzen bada; adibidez, IA batek otoskopioaren irudi batetik belarriko infekzio sinple bat diagnostikatzea posible izan liteke.

• Osasun Monitore Pertsonalak: Eramangarrien (erloju adimendunak, osasun sentsoreak) ugaritzearekin batera, IAk pazienteak etengabe kontrolatuko ditu eta modu autonomoan ohartaraziko ditu arazoez. Adibidez, 2035erako, zure eramangarriaren IAk bihotz-erritmo anormal bat detektatu dezake eta modu autonomoan kontsulta birtual premiazko bat programatu edo anbulantzia bat deitu bihotzeko edo iktus baten zantzuak detektatzen baditu. Honek erabaki autonomoen lurraldera eramaten du –egoera bat larrialdi bat dela erabakitzea eta jardutea–, eta hori IAren erabilera litekeena eta bizitzak salbatzeko modukoa da.

• Tratamendu gomendioak: Medikuntzako literaturan eta pazienteen datuetan trebatutako IA sortzaileak tratamendu plan pertsonalizatuak iradoki ditzake. 2030erako, minbizia bezalako gaixotasun konplexuetarako, IA tumore-batzordeek pazientearen osaera genetikoa eta historia medikoa aztertu ahal izango dituzte eta tratamendu erregimen gomendatua (kimioterapia plana, sendagaien hautaketa) modu autonomoan idatzi. Giza medikuek berrikusiko lukete, baina denborarekin konfiantza handitzen den heinean, IAk sortutako planak onartzen has daitezke, batez ere kasu arruntetarako, beharrezkoa denean bakarrik egokituz.

• Erizain Birtualak eta Etxez Etxeko Arreta: Elkarrizketa egin eta orientazio medikoa eman dezakeen IA batek jarraipen eta zaintza kronikoaren monitorizazio asko kudea ditzake. Adibidez, etxean gaixotasun kronikoak dituzten pazienteek eguneroko neurketak jakinarazi diezazkiokete IA erizain laguntzaile bati, eta honek aholkuak eman diezazkioke ("Zure odol azukrea apur bat altua da, kontuan hartu afariko askaria aldatzea") eta erizain batengana itzultzen da irakurketak tartetik kanpo daudenean edo arazoak sortzen direnean soilik. IA honek modu autonomoan funtziona dezake mediku baten urruneko gainbegiratzeapean.

• Irudi Medikoak eta Laborategiko Analisia – Hodi Guztiz Automatizatuak: 2035erako, eskaneatu medikoak irakurtzea batez ere IA bidez egin daiteke arlo batzuetan. Erradiologoek IA sistemak gainbegiratuko lituzkete eta kasu konplexuak kudeatuko lituzkete, baina eskaneatu normal gehienak (benetan normalak direnak) IA batek zuzenean "irakurri" eta onartu ahal izango lituzke. Era berean, patologia-diapositibak aztertzea (adibidez, biopsia batean minbizi-zelulak detektatzea) modu autonomoan egin liteke hasierako baheketa egiteko, laborategiko emaitzak izugarri bizkortuz.

• Sendagaien aurkikuntza eta entsegu klinikoak: IAk ez ditu sendagaien molekulak bakarrik diseinatuko, baizik eta pazienteen datu sintetikoak ere sortuko ditu entseguetarako edo entseguetarako hautagai optimoak aurkituko ditu. Entsegu birtualak modu autonomoan egin ditzake (pazienteek nola erreakzionatuko luketen simulatuz) benetako entseguak egin aurretik aukerak murrizteko. Horri esker, sendagaiak azkarrago merkaturatu ahal izango dira, gizakiek gidatutako esperimentu gutxiagorekin.

mediku ikuspegia oraindik nahiko urrun dago eta eztabaidagarria da oraindik. 2035erako ere, espero da IAk lankide , gizakiaren ukituaren ordezko gisa baino. Diagnostiko konplexuek askotan intuizioa, etika eta elkarrizketak behar dituzte pazientearen testuingurua ulertzeko; giza medikuek bikain egiten dituzten arloak dira. Hala ere, IA batek ohiko lan-kargaren % 80 kudea dezake, esaterako: paper-lanak, kasu sinpleak, monitorizazioa, etab., giza klinikoei % 20 korapilatsuan eta pazienteen harremanetan zentratu ahal izateko.

Oztopo handiak daude: osasungintzan IA autonomoaren onespen arautzailea zorrotza da (egokia da). IA sistemek baliozkotze kliniko zabala beharko dute. Onarpen pixkanaka handiagoa ikus dezakegu; adibidez, IAri baimena ematen zaio modu autonomoan diagnostikatu edo tratatzeko zerbitzu gutxiko eremuetan, non medikurik ez dagoen, osasun-laguntzarako sarbidea zabaltzeko modu gisa (imajinatu 2030erako urruneko herri bateko "IA klinika" bat, hiriko mediku baten aldizkako telegainbegiratzearekin funtzionatzen duena).

Kontu etikoak oso garrantzitsuak dira. Erantzukizuna (IA autonomo batek diagnostikoan akatsak egiten baditu, nork du erantzukizuna?), baimen informatua (pazienteek jakin behar dute ea IA beren arretan inplikatuta dagoen) eta ekitatea bermatzea (IAk populazio guztientzat funtzionatzen du ondo, alborapenak saihestuz) gainditu beharreko erronkak dira. Horiei aurre egiten bazaie, 2030eko hamarkadaren erdialderako IA sortzailea osasun-laguntzaren ehunean txertatu ahal izango litzateke, giza hornitzaileak askatzen dituzten zeregin asko eginez eta, agian, gaur egun sarbide mugatua duten pazienteengana iritsiz.

Laburbilduz, 2035erako osasungintzan IA sakonki integratuta egongo da ziurrenik, baina gehienbat kakoaren azpian edo laguntza-eginkizunetan. IAk gauza asko bere kabuz egiteko –eskaneoak irakurri, bizi-konstanteak kontrolatu, planak zirriborratu–, baina erabaki kritikoetarako gizakien gainbegiratze-sare bat mantenduz. Emaitza osasun-sistema eraginkorragoa eta erantzunkorragoa izan liteke, non IAk lan astuna kudeatuko duen eta gizakiek enpatia eta azken epaia emango duten.

IA sortzailea hezkuntzan

Hezkuntza IA sortzaileak olatuak eragiten ari den beste arlo bat da, IA bidezko tutoretza-botetatik hasi eta kalifikazio automatizatu eta edukien sorkuntzaraino. Irakaskuntzak eta ikaskuntzak komunikazioa eta sormena dakartzate, eta horiek dira eredu sortzaileen indarguneak. Baina fidatu al daiteke IA hezteko irakasle baten gainbegiratzearik gabe?

Uneko gaitasunak (2025): Tutoreak eta eduki-sortzaileak uhalarekin

Gaur egun, IA hezkuntzan batez ere tresna osagarri , irakasle independente gisa baino. Gaur egungo erabileraren adibideak:

• IA tutoretza laguntzaileak: Khan Academy-ren "Khanmigo" (GPT-4-k bultzatuta) bezalako tresnek edo hizkuntzak ikasteko hainbat aplikaziok IA erabiltzen dute banakako tutore edo elkarrizketa-kide bat simulatzeko. Ikasleek hizkuntza naturalean galderak egin ditzakete eta erantzunak edo azalpenak jaso. IA-k etxeko lanetarako aholkuak eman ditzake, kontzeptuak modu ezberdinetan azaldu edo historia-ikasgai interaktibo baterako pertsonaia historiko baten papera egin. Hala ere, IA tutore hauek normalean gainbegiratze batekin erabiltzen dira; irakasleek edo aplikazioaren mantentzaileek elkarrizketak kontrolatzen dituzte edo IA-k zer eztabaidatu dezakeen mugak ezartzen dituzte (informazio okerra edo eduki desegokia saihesteko).

• Irakasleentzako edukien sorrera: IA sortzaileak irakasleei galdetegi-galderak, irakurgaien laburpenak, ikasgai-planen eskemak eta abar sortuz laguntzen die. Irakasle batek IA bati galdetu diezaioke: "Sortu ekuazio koadratikoei buruzko 5 praktika-problema erantzunekin", prestaketan denbora aurreztuz. Eduki-sorkuntza autonomoa da hau, baina irakasleak normalean emaitza berrikusten du zehaztasuna eta curriculumarekin bat datorren egiaztatzeko. Beraz, guztiz independentea den baino lan-aurrezteko gailu bat da gehiago.

• Kalifikazioa eta Feedbacka: IA-k automatikoki kalifikatu ditzake aukera anitzeko azterketak (ez da ezer berririk hor) eta gero eta gehiago ebaluatu ditzake erantzun laburrak edo saiakerak. Eskola-sistema batzuek IA erabiltzen dute idatzizko erantzunak kalifikatzeko eta ikasleei feedbacka emateko (adibidez, gramatika-zuzenketak, argudio bat zabaltzeko iradokizunak). Berez ez den zeregin sortzailea izan arren, IA berriek feedback-txosten pertsonalizatua ere sor ikasle baten errendimenduan oinarrituta, hobetu beharreko arloak nabarmenduz. Irakasleek askotan IA bidez kalifikatutako saiakerak berriro egiaztatzen dituzte etapa honetan, ñabarduren inguruko kezkak direla eta.

• Ikaskuntza Sistema Egokitzaileak: Hauek dira ikaslearen errendimenduaren arabera materialaren zailtasuna edo estiloa egokitzen duten plataformak. Adimen Artifizial Generatiboak hau hobetzen du, ikaslearen beharretara egokitutako arazo edo adibide berriak berehala sortuz. Adibidez, ikasle batek kontzeptu batekin arazoak baditu, Adimen Artifizialak beste analogia edo praktika galdera bat sor dezake kontzeptu horretan oinarrituta. Hau neurri batean autonomoa da, baina hezitzaileek diseinatutako sistema baten barruan.

• Ikasleen erabilera ikaskuntzarako: Ikasleek eurek ChatGPT bezalako tresnak erabiltzen dituzte ikasten laguntzeko – argibideak eskatuz, itzulpenak eskatuz edo baita adimen artifiziala erabiliz saiakera zirriborro bati buruzko iritzia jasotzeko (“hobetu nire sarrera paragrafoa”). Hau autogidatua da eta irakaslearen ezagutzarik gabe egin daiteke. Egoera honetan, adimen artifizialak tutore edo zuzentzaile gisa jokatzen du. Erronka ikasleek ikasteko erabiltzen dutela ziurtatzea da, erantzunak jasotzeaz gain (osotasun akademikoa).

Argi dago 2025etik aurrera hezkuntzako IA indartsua dela, baina normalean hezitzaile bat lanean ari dela IAren ekarpenak zaintzen dituen zirkuituan. Ulertzekoa da kontuz ibiltzea: ez dugu IA baten konfiantza izan nahi informazio okerra irakasteko edo ikasleen arteko elkarrekintza sentikorrak hutsean kudeatzeko. Irakasleek IA tutoreak laguntzaile lagungarri gisa ikusten dituzte, ikasleei praktika gehiago eta ohiko galderei berehalako erantzunak eman diezazkieketenak, irakasleei tutoretza sakonagoan zentratzeko askatasuna emanez.

2030-2035erako aurreikuspena: Adimen Artifizialaren tutore pertsonalizatuak eta irakaskuntza-laguntzaile automatizatuak

Hurrengo hamarkadan, aurreikusten dugu IA sortzaileak ikaskuntza-esperientzia pertsonalizatuagoak eta autonomoagoak , irakasleen rolak eboluzionatzen diren bitartean:

• Ikasle guztientzat IA tutore pertsonalak: 2030erako, ikuspegia (Khan Academyko Sal Khan bezalako adituek partekatzen dutena) da ikasle bakoitzak alderdi askotan giza tutore bat bezain eraginkorra den IA tutore bat izateko aukera izatea ( IA tutore honek gizakiak 10 aldiz adimentsuagoak bihur ditzake, bere sortzaileak dioenez ). IA tutore hauek 24/7 egongo lirateke eskuragarri, ikaslearen ikaskuntza-historia sakonki ezagutuko lukete eta beren irakaskuntza-estiloa horren arabera egokituko lukete. Adibidez, ikasle bat aljebra-kontzeptu batekin arazoak dituen ikasle bisuala bada, IA-k dinamikoki azalpen bisual bat edo simulazio interaktibo bat sor dezake laguntzeko. IA-k ikaslearen aurrerapena denboran zehar jarrai dezakeenez, autonomoki erabaki dezake zein gai berrikusi hurrengo edo noiz aurreratu trebetasun berri batera, ikasgai-plana modu eraginkorrean kudeatuz mikro zentzu batean.

• Irakasleen lan-karga murriztea ohiko zereginetan: Kalifikazioa, lan-orriak egitea, ikasgai-materialak zirriborratzea... zeregin horiek ia erabat IAren esku utzi ahal izango lirateke 2030erako. IA batek astebeteko etxeko lan pertsonalizatuak sor ditzake klase baterako, aurreko asteko zeregin guztiak (baita amaiera irekikoak ere) kalifikatu ditzake feedbackarekin, eta irakasleari adierazi zein ikaslek behar duten laguntza gehigarria gai zeinetan. Horretarako, irakaslearen ekarpen minimoa beharko litzateke, agian begirada azkar bat emanez IAren kalifikazioak justuak direla ziurtatzeko.

• Ikaskuntza Autonomoko Plataforma Egokitzaileak: Baliteke gai batzuetarako guztiz IA bidezko ikastaroak ikustea. Imajinatu irakasle gizatiarrik gabeko online ikastaro bat, non IA agente batek materiala aurkezten duen, adibideak ematen dituen, galderak erantzuten dituen eta erritmoa ikaslearen arabera egokitzen duen. Ikaslearen esperientzia bakarra izan liteke berarentzat, denbora errealean sortua. Enpresa-prestakuntza eta helduen ikaskuntza batzuk lehenago eredu horretara aldatuko lirateke, non 2035erako langile batek "Excel makro aurreratuak ikasi nahi ditut" esan ahal izango duen eta IA tutore batek curriculum pertsonalizatu baten bidez irakatsiko dion, ariketak sortuz eta haien irtenbideak ebaluatuz, entrenatzaile gizatiarrik gabe.

• Ikasgelako IA laguntzaileak: Ikasgela fisikoetan edo birtualetan, IAk ikasgelako eztabaidak entzun eta irakasleari lagun diezaioke uneoro (adibidez, entzungailuen bidez iradokizunak xuxurlatuz: "Ikasle batzuk nahastuta daude kontzeptu horrekin, eman agian beste adibide bat"). Gainera, lineako ikasgelako foroei erantzun diezaieke, ikasleek egindako galdera zuzenei erantzun ("Noiz entregatu behar da lana?" edo baita hitzaldi-puntu bat argitu ere), irakaslea mezu elektronikoz bonbardatu ez dadin. 2035erako, IA bateko irakasle bat gelan izatea, irakasleak goi-mailako orientazioan eta motibazio-alderdietan zentratzen den bitartean, estandarra izan liteke.

• Hezkuntzarako Sarbide Globala: IA tutore autonomoek irakasle falta duten eremuetan ikasleak hezten lagun dezakete. IA tutore bat duen tableta batek irakasle nagusi gisa balio dezake eskolatzea mugatua duten ikasleentzat, oinarrizko alfabetatzea eta matematika landuz. 2035erako, hau izan liteke erabilera eraginkorrenetako bat: IAk hutsuneak gainditzea irakaslerik ez dagoen lekuetan. Hala ere, ezinbestekoa izango da IA ​​hezkuntzaren kalitatea eta egokitasun kulturala bermatzea testuinguru desberdinetan.

Adimen artifizialak irakasleak ordezkatuko al ditu? Ez da oso litekeena. Irakaskuntza edukia ematea baino gehiago da: tutoretza, inspirazioa, laguntza sozio-emozionala da. Giza elementu horiek zailak dira IArentzat errepikatzeko. Baina IA bigarren irakasle ikasgelan edo baita ezagutza transferitzeko lehen irakaslea ere, giza hezitzaileak gizakiek ondoen egiten duten horretan zentratu daitezen utziz: enpatizatzea, motibatzea eta pentsamendu kritikoa sustatzea.

Kudeatu beharreko kezkak daude: IAk informazio zehatza ematen duela ziurtatzea (gertaera faltsuen haluzinaziorik ez), hezkuntza-edukietan alborapenak saihestea, ikasleen datuen pribatutasuna mantentzea eta ikasleak inplikatuta mantentzea (IAk motibagarria izan behar du, ez zuzena bakarrik). Litekeena da IA ​​hezkuntza-sistemen akreditazioa edo ziurtagiria ikustea – testuliburuak onartzen diren bezala – estandarrak betetzen dituztela ziurtatzeko.

Beste erronka bat gehiegizko konfiantza da: IA tutore batek erantzunak errazegi ematen baditu, ikasleek ez dute iraunkortasuna edo arazoak konpontzen ikasiko. Hori arintzeko, etorkizuneko IA tutoreak batzuetan ikasleei arazoak izaten uzteko diseinatu daitezke (giza tutore batek egin dezakeen bezala) edo irtenbideak eman beharrean aholkuekin arazoak konpontzera animatzeko.

2035erako, ikasgela eraldatu egin liteke: ikasle bakoitzari adimen artifizialarekin konektatutako gailu bat dago, bere erritmoan gidatuz, eta irakasleak taldeko jarduerak antolatzen eta ikuspegi gizatiarra eskaintzen duen bitartean. Hezkuntza eraginkorragoa eta pertsonalizatuagoa izan liteke. Promesa da ikasle guztiek behar duten laguntza jasotzea behar dutenean: benetako "tutore pertsonal" esperientzia eskala handian. Arriskua da ukitu humanoa galtzea edo IA gaizki erabiltzea (adibidez, ikasleek IA bidez iruzur egitea). Baina, oro har, ondo kudeatzen bada, IA sortzaileak ikaskuntza demokratizatu eta hobetu dezake, ikaslearen hezkuntza-bidaian beti eskuragarri dagoen lagun jakintsu bat izanik.

IA sortzailea logistikan eta hornikuntza-katean

Logistika –ondasunak mugitzeko eta hornidura-kateak kudeatzeko artea eta zientzia– ez dirudi “IA sortzailearen” arlo tradizionala denik, baina arazoak konpontzeko eta planifikatzeko modu sortzailea funtsezkoak dira arlo honetan. IA sortzaileak eszenatokiak simulatzen, planak optimizatzen eta baita sistema robotikoak kontrolatzen ere lagun dezake. Logistikaren helburua eraginkortasuna eta kostuak aurreztea da, eta hori bat dator IAren indarguneekin datuak aztertzeko eta irtenbideak proposatzeko orduan. Beraz, zenbaterainoko autonomia izan dezake IAk hornidura-kateak eta logistika-eragiketak kudeatzeko?

Uneko gaitasunak (2025): Giza gainbegiratzearekin optimizatzea eta arrazionalizatzea

Gaur egun, IA (ikuspegi sortzaile batzuk barne) logistikan aplikatzen da batez ere erabakiak hartzeko laguntza tresna :

• Ibilbideen optimizazioa: UPS eta FedEx bezalako enpresek dagoeneko erabiltzen dituzte IA algoritmoak entrega-ibilbideak optimizatzeko, gidariek biderik eraginkorrena hartzea bermatuz. Tradizionalki, eragiketa-ikerketa algoritmoak ziren, baina orain, ikuspegi sortzaileek ibilbide-estrategia alternatiboak aztertzen lagun dezakete hainbat baldintzatan (trafikoa, eguraldia). IAk ibilbideak iradokitzen dituen bitartean, giza bidaltzaileek edo kudeatzaileek parametroak ezartzen dituzte (adibidez, lehentasunak) eta behar izanez gero, baliogabetu ditzakete.

• Karga eta Espazioaren Plangintza: Kamioiak edo bidalketa edukiontziak ontziratzeko, IAk kargatzeko plan optimoak sor ditzake (zein kutxa nora doan). IA sortzaile batek ontziratzeko konfigurazio ugari sor ditzake espazioaren erabilera maximizatzeko, funtsean, gizakiek aukeratu ditzaketen irtenbideak "sortuz". Hori azpimarratu zuen ikerketa batek, AEBetan kamioiak askotan % 30ean hutsik ibiltzen direla adierazi zuena, eta plangintza hobeak -IAk lagunduta- hondakin hori murriztu dezakeela ( Logistikan IA Sortzailearen Erabilera Kasu Nagusiak ). IAk sortutako kargatzeko plan hauek erregaiaren kostuak eta isuriak murriztea dute helburu, eta biltegi batzuetan eskuzko aldaketa minimoekin egiten dira.

• Eskariaren aurreikuspena eta inbentarioen kudeaketa: IA ereduek produktuen eskaria aurreikusi eta birhornitzeko planak sor ditzakete. Eredu sortzaile batek eskariaren hainbat egoera simula ditzake (adibidez, IA batek oporraldi baten ondorioz eskariaren igoera bat "irudikatzen" du) eta inbentarioa horren arabera planifika dezake. Horrek hornidura-kateen kudeatzaileei prestatzen laguntzen die. Gaur egun, IAk aurreikuspenak eta iradokizunak ematen ditu, baina gizakiek hartzen dute azken erabakia ekoizpen-mailei edo eskaerei buruz.

• Arriskuen Ebaluazioa: Mundu mailako hornidura-kateak etenaldiak jasaten ditu (hondamendi naturalak, portuen atzerapenak, arazo politikoak). IA sistemek albisteak eta datuak arakatzen dituzte orain, datozen arriskuak identifikatzeko. Adibidez, logistika-enpresa batek IA generatiboa erabiltzen du internet eskaneatzeko eta garraio-korridore arriskutsuak markatzeko (urakan edo istiluengatik arazoak izan ditzaketen eremuak, adibidez) ( Logistikan IA Generatiboaren Erabilera Kasu Nagusiak ). Informazio horrekin, planifikatzaileek autonomoki birbideratu ditzakete bidalketak arazo-guneen inguruan. Zenbait kasutan, IAk automatikoki gomenda ditzake ibilbide-aldaketak edo garraiobide-aldaketak, eta gero gizakiek onartzen dituzte.

• Biltegien automatizazioa: Biltegi asko erdi-automatizatuta daude, bilketa eta ontziratze lanetarako robotekin. IA sortzaileak dinamikoki esleitu diezaieke zereginak robotei eta gizakiei, fluxu optimoa lortzeko. Adibidez, IA batek lan-ilara sor dezake robot-biltzaileenentzat goizero, eskaeren arabera. Askotan, exekuzio hau guztiz autonomoa da, kudeatzaileek KPIak kontrolatzen dituzte soilik; eskaerak ustekabean igotzen badira, IAk eragiketak bere kabuz doitzen ditu.

• Flotaren kudeaketa: Adimen artifizialak ibilgailuen mantentze-lanak programatzen laguntzen du, ereduak aztertuz eta geldialdi-denborak minimizatzen dituzten mantentze-egutegi optimoak sortuz. Bidalketak taldekatu ditzake, bidaiak murrizteko. Erabaki hauek Adimen artifizialaren softwareak automatikoki har ditzake, baldin eta zerbitzu-eskakizunak betetzen baditu.

Oro har, 2025etik aurrera, gizakiek helburuak ezartzen dituzte (adibidez, "kostua minimizatu baina 2 eguneko entrega bermatu") eta IA-k irtenbideak edo egutegiak sortzen ditu hori lortzeko. Sistemek egunero funtziona dezakete esku-hartzerik gabe, zerbait ezohikoa gertatu arte. Logistika askok erabaki errepikakorrak dakartzate (noiz irten behar da bidalketa hau? zein biltegitik bete eskaera hau?), eta IA-k erabaki horiek modu koherentean hartzen ikas dezake. Enpresek pixkanaka konfiantza dute IA-n mikroerabaki horiek kudeatzeko eta salbuespenak gertatzen direnean bakarrik abisatzen diete kudeatzaileei.

2030-2035erako aurreikuspena: Autogidatutako hornikuntza-kateak

Hurrengo hamarkadan, logistikan koordinazio autonomoagoa

• Ibilgailu autonomoak eta droneak: Kamioi autonomoak eta banaketa-droneak, IA/robotika gai zabalagoa izan arren, logistikan eragin zuzena dute. 2030erako, araudi- eta erronka teknikoak gainditzen badira, baliteke IA bidez kamioiak autobideetan gidatzen edo droneak hirietan azken kilometroko banaketak egiten. IA hauek denbora errealeko erabakiak hartuko dituzte (ibilbide-aldaketak, oztopoak saihestea) gidaririk gabe. Ikuspegi sortzailea ibilgailu-IA hauek datu eta simulazio zabaletatik nola ikasten duten da, eszenatoki ugarietan "trebatuz". Flota guztiz autonomo batek 24/7 funtziona lezake, gizakiek urrunetik soilik kontrolatuz. Horrek giza elementu handi bat (gidariak) kentzen du logistika-eragiketetatik, autonomia izugarri handituz.

• Hornikuntza-kate auto-konpontzaileak: IA sortzailea hornikuntza-kateen eszenarioak etengabe simulatzeko eta larrialdi-planak prestatzeko erabiliko da ziurrenik. 2035erako, IA batek automatikoki detektatu dezake hornitzaile-fabrika bat itxi denean (berrien edo datu-jarioen bidez) eta berehala hornidura aldatu simulazioan egiaztatutako beste hornitzaile batzuetara. Horrek esan nahi du hornikuntza-katea bere burua "sendatzen" duela etenaldietatik, IAk ekimena hartuz. Giza kudeatzaileei IAk zer egin duen jakinaraziko zaie, konponbidea hasi dutenei baino.

• Muturretik muturrerako inbentarioaren optimizazioa: Adimen artifizialak modu autonomoan kudea lezake biltegi eta denda sare oso bateko inbentarioa. Erabakiko luke noiz eta nora mugitu stocka (agian robotak edo ibilgailu automatizatuak erabiliz horretarako), kokapen bakoitzean nahikoa inbentario mantenduz. Adimen artifizialak, funtsean, hornidura-katearen kontrol-dorrea kudeatzen du: fluxu guztiak ikusi eta doikuntzak egin denbora errealean. 2035erako, "autogidatutako" hornidura-kate baten ideiak esan lezake sistemak egunero banaketa-plan onena kalkulatzea, produktuak eskatzea, fabrikako ibilbideak programatzea eta garraioa bere kabuz antolatzea. Gizakiek estrategia orokorra gainbegiratuko lukete eta Adimen artifizialaren egungo ulermenetik haratago dauden salbuespenak kudeatuko lituzkete.

• Diseinu Generatiboa Logistikan: Adimen Artifiziala hornidura-kate sare berriak diseinatzen ikus genezake. Demagun enpresa bat eskualde berri batera hedatzen dela; Adimen Artifizial batek eskualde horretarako biltegi kokapen optimoak, garraio loturak eta inbentario politikak sor ditzake datuak kontuan hartuta – gaur egun aholkulari eta analistek egiten duten zerbait. 2030erako, enpresek Adimen Artifizialaren gomendioetan oinarritu daitezke hornidura-katearen diseinu aukeretarako, faktoreak azkarrago pisatzeko eta agian gizakiek ikusten ez dituzten irtenbide sortzaileak aurkitzeko konfiantza izanik (banaketa gune ez-agerikoak bezala).

• Integrazioa Fabrikazioarekin (Industria 4.0): Logistika ez da bere kabuz funtzionatzen; ekoizpenarekin lotuta dago. Etorkizuneko lantegiek IA sortzailea izan dezakete ekoizpen-exekuzioak programatzeko, lehengaiak garaiz eskatzeko eta, ondoren, logistika-sareari produktuak berehala bidaltzeko agindua emateko. IA integratu honek, oro har, giza plangintza gutxiago ekar dezake: fabrikaziotik entregara arteko kate ezin hobea, kostua, abiadura eta jasangarritasuna optimizatzen dituzten algoritmoek bultzatuta. 2025erako, errendimendu handiko hornidura-kateak datuetan oinarrituta daude dagoeneko; 2035erako, neurri handi batean IA bidez bultzatuta egon daitezke.

• Bezeroarentzako Arreta Dinamikoa Logistikan: Bezeroarentzako arreta-adimen artifizialaren bidez, hornidura-kateko IAek zuzenean elkarreragin dezakete bezeroekin edo bezeroekin. Adibidez, bezero handi batek azken orduan bere eskaera masiboa aldatu nahi badu, IA agente batek alternatiba bideragarriak negoziatu ditzake (adibidez, "Erdia orain entregatu dezakegu, beste erdia datorren astean, mugak direla eta") giza kudeatzaile baten zain egon gabe. Horrek IA sortzaileak bi aldeak ulertzea dakar (bezeroaren beharra vs. gaitasun operatiboa) eta eragiketak leun mantentzen dituzten erabakiak hartzea, bezeroak asetzen dituzten bitartean.

Espero den onura eraginkorragoa, erresilienteagoa eta erantzunkorragoa . Enpresek aurrezpen handiak aurreikusten dituzte – McKinsey-k kalkulatu zuen IA bidezko hornidura-kateen optimizazioek kostuak nabarmen murriztu eta zerbitzu-mailak hobetu ditzaketela, eta horrek bilioi bat balioa gehituko lukeela sektore guztietan ( IAren egoera 2023an: IA sortzailearen eztanda-urtea | McKinsey ).

Hala ere, IAri kontrol gehiago emateak arriskuak ere baditu, hala nola erroreak gertatzea IAren logika akastuna bada (adibidez, IA hornikuntza-kate batek nahi gabe enpresa bat stockik gabe uzten duen egoera lotsagarria, modelizazio-errore baten ondorioz). "Gizakia erabaki handietarako" edo gutxienez gizakiaren gainjartze azkarra ahalbidetzen duten aginte-panelak bezalako babes-neurriak 2035era arte mantenduko dira ziurrenik. Denborarekin, IAren erabakiak argitzen diren heinean, gizakiak erosoago egongo dira atzera egiten.

Interesgarria da, eraginkortasuna optimizatuz, batzuetan IA-k gizakien lehentasunekin edo praktika tradizionalekin gatazkan dauden aukerak egin ditzakeela. Adibidez, optimizazio hutsak inbentario oso argalak ekar ditzake, eta hori eraginkorra da, baina arriskutsua iruditu daiteke. 2030eko hornidura-kateko profesionalek beren intuizioak egokitu beharko dituzte, IA-k, datu masiboak prozesatuz, bere estrategia ezohikoa hobeto funtzionatzen duela erakuts baitezake.

Azkenik, kontuan hartu behar dugu muga fisikoek (azpiegiturak, prozesu fisikoen abiadurak) logistika zein azkar alda daitekeen mugatzen dutela, beraz, hemengo iraultza aktiboen plangintza eta erabilera adimentsuago batean datza, errealitate fisiko guztiz berri batean baino. Baina muga horien barruan ere, IA sortzailearen irtenbide sortzaileek eta etengabeko optimizazioak izugarri hobetu dezakete salgaien mugimendua munduan zehar, eskuzko plangintza minimoarekin.

Laburbilduz, 2035erako logistikak makina automatizatu ondo olioztatu baten antzera funtziona dezake: ondasunak modu eraginkorrean isurtzen, ibilbideak denbora errealean egokitzen etenaldietara, biltegiak robotekin kudeatzen eta sistema osoa etengabe ikasten eta hobetzen datuetatik; guztia eragiketaren garun gisa jarduten duen IA sortzaile batek orkestratuta.

IA sortzailea finantzetan eta negozioetan

Finantza-industriak informazioarekin asko lan egiten du –txostenak, analisiak, bezeroen komunikazioak–, eta horrek lur emankorra bihurtzen du IA sortzailearentzat. Bankuetatik hasi eta inbertsioen kudeaketara eta aseguruetaraino, erakundeak IA aztertzen ari dira automatizaziorako eta informazio-sorkuntzarako. Galdera da, zein finantza-zeregin kudeatu ditzake IAk modu fidagarrian gizakiaren gainbegiratzerik gabe, arlo honetan zehaztasunaren eta konfiantzaren garrantzia kontuan hartuta?

Uneko gaitasunak (2025): Txosten automatizatuak eta erabakiak hartzeko laguntza

Gaur egun, IA sortzaileak hainbat modutan laguntzen ari da finantzetan, askotan gizaki baten gainbegiratzeapean:

• Txostenen sorrera: Bankuek eta finantza-enpresek txosten ugari sortzen dituzte: irabazien laburpenak, merkatu-iruzkinak, zorroaren analisiak, etab. Adimen artifiziala (IA) dagoeneko erabiltzen da horiek idazteko. Adibidez, Bloomberg-ek BloombergGPT , finantza-datuetan trebatutako hizkuntza-eredu handi bat, albisteen sailkapena eta terminaleko erabiltzaileentzako galdera-erantzunak bezalako zereginetan laguntzeko ( IA sortzailea finantzetara dator ). Bere erabilera nagusia gizakiei informazioa aurkitzen laguntzea den arren, IAren gero eta rol handiagoa erakusten du. Automated Insights-ek (AP-rekin lan egin zuen enpresak) finantza-artikuluak ere sortu zituen. Inbertsio-buletin askok IA erabiltzen dute eguneroko merkatu-mugimenduak edo adierazle ekonomikoak laburbiltzeko. Normalean, gizakiek berrikusten dituzte hauek bezeroei bidali aurretik, baina hutsetik idatzi beharrean edizio azkarra da.

• Bezeroekiko komunikazioa: Txikizkako bankuan, IA txatbotek bezeroen kontu-saldoei, transakzioei edo produktuen informazioari buruzko kontsultak kudeatzen dituzte (bezeroarentzako arreta-zerbitzuaren domeinuan integratuz). Gainera, IA-k aholku ekonomiko pertsonalizatuak edo bultzadatxoak sor ditzake. Adibidez, IA batek bezero batek tasetan aurreztu dezakeela identifikatu eta automatikoki mezu bat idatzi dezake beste kontu mota batera aldatzeko iradokiz, eta gero giza esku-hartze minimoarekin bidaltzen da. Eskala handiko komunikazio pertsonalizatu mota hau IA-ren erabilera bat da finantzetan.

• Iruzurraren detekzioa eta alertak: IA sortzaileak iruzur-sistemek detektatutako anomalien narrazioak edo azalpenak sortzen lagun dezake. Adibidez, jarduera susmagarriak markatzen badira, IA batek azalpen-mezu bat sor dezake bezeroarentzat ("Gailu berri batetik saioa hasi dela ikusi dugu...") edo txosten bat analistentzat. Detekzioa automatizatua da (IA/ML anomalia-detekzioa erabiliz), eta komunikazioa gero eta automatizatuagoa da, nahiz eta azken ekintzek (kontu bat blokeatzea) askotan gizakiaren kontrol bat izan.

• Finantza aholkularitza (mugatua): Robo-aholkulari batzuek (inbertsio plataforma automatizatuak) algoritmoak erabiltzen dituzte (ez nahitaez IA sortzailea) zorroak kudeatzeko aholkulari gizarik gabe. IA sortzailea sartzen ari da, adibidez, zergatik egin diren zenbait eragiketari buruzko iruzkinak sortuz edo bezeroari egokitutako zorroaren errendimenduaren laburpen bat sortuz. Hala ere, finantza aholkularitza hutsa (finantza plangintza konplexua bezala) oraindik ere gehienbat gizakiena edo arauetan oinarritutako algoritmoa da; gainbegiratzerik gabeko aholkularitza sortzaile librea arriskutsua da, okerra bada erantzukizunagatik.

• Arriskuen ebaluazioak eta azpikontratazioa: Aseguru-etxeak IA probatzen ari dira arriskuen ebaluazio-txostenak automatikoki idazteko edo baita poliza-dokumentuak zirriborratzeko ere. Adibidez, jabetza bati buruzko datuak emanda, IA batek aseguru-poliza zirriborro bat edo azpikontratatzailearen txosten bat sor dezake, arrisku-faktoreak deskribatuz. Gizakiek gaur egun emaitza horiek berrikusten dituzte, kontratu batean edozein akats garestia izan daitekeelako.

• Datuen analisia eta ikuspegiak: Adimen artifizialak finantza-egoerak edo albisteak arakatu eta laburpenak sor ditzake. Analistek 100 orrialdeko urteko txosten bat puntu nagusietan laburbiltzeko edo irabazien deialdi baten transkripziotik ondorio nagusiak ateratzeko tresnak erabiltzen dituzte. Laburpen hauek denbora aurrezten dute eta erabakiak hartzerakoan zuzenean erabil daitezke edo beste norbaiti helarazi, baina analista zuhurrak xehetasun garrantzitsuak berriro egiaztatzen ditu.

Funtsean, finantzetako egungo IAk analista/idazle nekaezin gisa jokatzen du , gizakiek fintzen duten edukia sortuz. Erabilera guztiz autonomoa gehienbat datuetan oinarritutako albisteetan (ez da epaiketa subjektiborik behar) edo bezeroarentzako arreta-erantzunetan gertatzen da. Diruari buruzko erabakiak zuzenean IAri uztea (funtsak mugitzea, aurrez ezarritako algoritmoetatik haratago eragiketak egitea, adibidez) arraroa da, arrisku handiak eta arauzko azterketa direla eta.

2030-2035erako aurreikuspena: IA analistak eta finantza-eragiketa autonomoak

Etorkizunari begira, 2035erako IA sortzailea finantza-eragiketetan sakonki txertatuta egon liteke, eta hainbat zeregin modu autonomoan kudea ditzake:

• IA Finantza Analistak: Baliteke enpresak eta merkatuak aztertu eta gomendioak edo txostenak sortu ditzaketen IA sistemak ikustea, giza akzioen ikerketa analista baten mailan. 2030erako, IA batek pentsa dezake enpresa baten finantza-agiri guztiak irakurri, industriako datuekin alderatu eta inbertsio gomendio txosten bat sortu ("Erosi/Saldu" arrazoibidearekin) bere kabuz. Hedge fund batzuek IA erabiltzen ari dira dagoeneko merkataritza-seinaleak sortzeko; 2030eko hamarkadarako, IA ikerketa txostenak ohikoak izan daitezke. Giza zorro kudeatzaileek IA sortutako analisia beste sarrera batzuen artean fidatzen has daitezke. IAk zorroak modu autonomoan kudeatzeko aukera ere badu: inbertsioak etengabe kontrolatu eta berriro orekatuz aurrez definitutako estrategia baten arabera. Izan ere, merkataritza algoritmikoa dagoeneko oso automatizatuta dago: IA sortzaileak estrategiak moldakorragoak bihur ditzake merkataritza-eredu berriak berak sortuz eta probatuz.

• Finantza Plangintza Automatizatua: Kontsumitzaileei zuzendutako IA aholkulariek pertsonen ohiko finantza plangintza kudea dezakete. 2030erako, IA bati zure helburuak esan diezazkiokezu (etxe bat erostea, unibertsitaterako aurreztea) eta zure neurrira egindako finantza plan osoa (aurrekontua, inbertsioen esleipenak, aseguru iradokizunak) sor dezake. Hasieran, finantza planifikatzaile batek berrikusi dezake, baina konfiantza hazten den heinean, aholku horiek zuzenean kontsumitzaileei eman dakizkieke, ohar egokiekin. Gakoa IAren aholkuak araudia betetzen duela eta bezeroaren interesekoa dela ziurtatzea izango da. Konpontzen bada, IAk oinarrizko finantza aholkularitza askoz ere eskuragarriagoa egin dezake kostu baxuan.

• Bulegoko Automatizazioa: IA sortzaileak bulegoko dokumentu asko modu autonomoan kudea ditzake: mailegu-eskaerak, betetze-txostenak, auditoria-laburpenak. Adibidez, IA batek transakzio-datu guztiak hartu eta auditoria-txosten bat sortu , kezkak markatzen dituena. 2035eko auditoreek denbora gehiago eman dezakete IAk markatutako salbuespenak berrikusten, dena eurek arakatu beharrean. Era berean, betetze-lanetarako, IAk jarduera susmagarrien txostenak (SAR) sor ditzake erregulatzaileentzat, analista batek hutsetik idatzi beharrik gabe. Ohiko dokumentu horien sorkuntza autonomoa, gizakiaren gainbegiratzea salbuespenetan oinarrituta, estandar bihur daiteke.

• Aseguru Erreklamazioak eta Azterketa: Adimen Artifizialak (IA) aseguru erreklamazio bat prozesatu lezake (argazki-frogarekin, etab.), estaldura zehaztu eta ordainketa-erabakiaren gutuna automatikoki sortu. Baliteke erreklamazio sinpleak (datu argiak dituzten auto-istripuak adibidez) IAk aurkeztu eta minutu gutxiren buruan konpontzea osorik. Poliza berriak aztertzea antzekoa izan liteke: IAk arriskua ebaluatzen du eta polizaren baldintzak sortzen ditu. 2035erako, agian kasu konplexuak edo mugakoak bakarrik igorriko zaizkie giza aseguru-hartzaileei.

• Iruzurra eta Segurtasuna: IA are kritikoagoa izango da finantza arloan iruzurrak edo zibermehatxuak detektatzeko eta horiei erantzuteko. IA agente autonomoek transakzioak denbora errealean kontrolatu eta berehalako ekintzak egin ditzakete (kontuak blokeatu, transakzioak izoztu) irizpide batzuk betetzen direnean, eta gero arrazoibide bat eman. Abiadura funtsezkoa da hemen, beraz, gizakien parte-hartze minimoa nahi da. Zati sortzailea ekintza horiek bezeroei edo erregulatzaileei modu argi batean jakinaraztean etor daiteke.

• Zuzendaritza Laguntza: Imajinatu zuzendarientzako negozio txostenak berehala sor ditzakeen IA "langile buru" bat. Galdetu: "Nola aritu da gure Europako dibisioa hiruhileko honetan eta zeintzuk izan dira aurreko urtearekin alderatuta eragile nagusiak?" eta IAk txosten zehatz bat sortuko du, grafikoekin, guztiak zehatzak, datuetatik abiatuta. Txosten eta analisi dinamiko eta autonomo mota hau elkarrizketa bat bezain erraza bihur daiteke. 2030erako, IAri negozio adimena kontsultatzeak eta erantzun zuzenak emango dituela fidatzeak txosten estatikoak eta agian analista rol batzuk ere ordezkatu ditzake neurri handi batean.

Proiekzio interesgarri bat: 2030eko hamarkadarako, finantza-edukiaren gehiengoa (berriak, txostenak, etab.) adimen artifizialak sortuko du . Dow Jones eta Reuters bezalako hedabideek dagoeneko automatizazioa erabiltzen dute albiste batzuetarako. Joera horrek jarraitzen badu, eta finantza-datuen eztanda ikusita, adimen artifiziala izan liteke horien gehiengoa iragazi eta komunikatzeaz arduratuko dena.

Hala ere, konfiantza eta egiaztapena funtsezkoak izango dira. Finantza-industria oso araututa dago eta modu autonomoan jarduten duen edozein IAk estandar zorrotzak bete beharko ditu:

• Haluzinaziorik ez egotea bermatzea (ezin diozu IA analista bati benetakoa ez den finantza-neurririk asmatu – horrek merkatuak engaina ditzake).

• Alborapenak edo legez kanpoko praktikak saihestea (adibidez, mailegu-erabakietan nahi gabe murrizketak egitea prestakuntza-datu alboratuak direla eta).

• Auditagarritasuna: erregulatzaileek ziurrenik eskatuko dute IAren erabakiak azalgarriak izatea. IA batek mailegu bat ukatzen badu edo merkataritza-erabaki bat hartzen badu, aztertu daitekeen arrazoibide bat egon behar da. Eredu generatiboak kutxa beltz baten antzekoak izan daitezke, beraz, espero da IA ​​teknika azalgarrien garapena haien erabakiak gardenak izatea.

Hurrengo 10 urteetan, ziurrenik, IA eta finantza-profesionalen arteko lankidetza estua izango da, autonomia-lerroa pixkanaka mugituz konfiantza hazten den heinean. Lehen garaipenak arrisku txikiko automatizazioan etorriko dira (txostenak sortzea bezala). Zailagoak izango dira oinarrizko epaiketak, hala nola kreditu-erabakiak edo inbertsio-hautaketak, baina hor ere, IAren ibilbidea handitzen den heinean, enpresek autonomia handiagoa eman diezaiokete. Adibidez, agian IA funts batek gainbegirale humano batekin funtzionatuko du, errendimendua desbideratzen bada edo IAk ziurgabetasuna adierazten badu bakarrik esku hartuko duena.

Ekonomikoki, McKinsey-k kalkulatu zuen IAk (batez ere IA belaunaldiak) urtero 200.000-340.000 milioi dolar arteko balioa gehi diezaiokeela banku-sektoreari, eta antzeko eragin handiak izan ditzakeela aseguru eta kapital-merkatuetan ( IAren egoera 2023an: IA sortzailearen eztanda-urtea | McKinsey ) ( Zein da IA ​​sortzailearen etorkizuna? | McKinsey ). Hau eraginkortasunaren eta erabaki-emaitza hobeen bidez da. Balio hori lortzeko, ohiko finantza-analisi eta komunikazio asko IA sistemei pasatuko zaizkie ziurrenik.

Laburbilduz, 2035erako IA sortzailea finantza sektorean zehar lan egiten duten analista, aholkulari eta administrari juniorren armada bat bezalakoa izan liteke, lan gogorraren zati handi bat eta analisi sofistikatu batzuk modu autonomoan eginez. Gizakiek helburuak ezartzen jarraituko dute eta goi-mailako estrategia, bezeroekiko harremanak eta gainbegiratzea kudeatuko dituzte. Finantza mundua, zuhurra izanik, autonomia pixkanaka zabalduko du, baina norabidea argia da gero eta informazio gehiago prozesatzeko eta baita erabakiak hartzeko gomendioak ere IAtik etorriko direla. Idealki, horrek zerbitzu azkarragoa (berehalako maileguak, aholkularitza etengabe), kostu txikiagoak eta, agian, objektibotasun handiagoa (datu-ereduetan oinarritutako erabakiak) ekarriko ditu. Baina konfiantza mantentzea funtsezkoa izango da; finantzetan IAren akats bakar batek kalte handiak eragin ditzake (imajinatu IAk eragindako flash kraskadura bat edo milaka pertsonari bidegabeki ukatutako onura bat). Beraz, babes-hesiak eta gizakien kontrolak litekeena da hortz-hesiak eta kontrolak mantentzea, batez ere kontsumitzaileei begirako ekintzetan, nahiz eta bulegoko prozesuak oso autonomoak bihurtu.

Erronkak eta gogoeta etikoak

Eremu hauetan guztietan, IA sortzaileak erantzukizun autonomo gehiago hartzen dituen heinean, erronka eta galdera etiko komun batzuk sortzen dira. IA agente autonomo fidagarri eta onuragarria dela ziurtatzea ez da zeregin teknikoa soilik, gizarte-zeregina baizik. Hemen kezka nagusiak eta nola jorratzen ari diren (edo jorratu beharko diren) azaltzen ditugu:

Fidagarritasuna eta zehaztasuna

Haluzinazioen arazoa: IA generatiboko ereduek emaitza okerrak edo guztiz asmatuak sor ditzakete, baina seguruak dirudite. Hau bereziki arriskutsua da gizakirik ez dagoenean akatsak detektatzeko lanean. Txatbot batek bezero bati argibide okerrak eman diezazkioke, edo IA batek idatzitako txosten batek estatistika asmatu bat izan dezake. 2025etik aurrera, zehaztasun eza IA generatiboaren arrisku nagusitzat hartzen dute erakundeek ( IAren egoera 2023an: IA generatiboaren eztanda urtea | McKinsey ) ( IAren egoera: inkesta globala | McKinsey ). Aurrera begira, datu-baseen aurkako egiaztapena, ereduen arkitekturaren hobekuntzak eta feedbackarekin indartze-ikaskuntza bezalako teknikak erabiltzen ari dira haluzinazioak minimizatzeko. IA sistema autonomoek proba zorrotzak eta agian egiaztapen formala beharko dituzte ziurrenik zeregin kritikoetarako (adibidez, akatsak/segurtasun-akatsak sor ditzakeen kodea sortzea, okerra bada).

Koherentzia: IA sistemek fidagarritasunez funtzionatu behar dute denboran zehar eta eszenatoki guztietan. Adibidez, IA batek galdera estandarretan ondo funtziona dezake, baina kasu ertz-mugekin estropezu egin dezake. Errendimendu koherentea bermatzeko, egoera anitzak biltzen dituzten prestakuntza-datu zabalak eta etengabeko monitorizazioa beharko dira. Erakunde askok ikuspegi hibridoak izateko asmoa dute –IAk funtzionatzen du, baina ausazko laginak gizakiek ikuskatzen dituzte– zehaztasun-tasak neurtzeko.

Segurtasun-neurriak: IA autonomoa denean, bere ziurgabetasuna aitortzea ezinbestekoa da. Sistemak "ez dakienean jakiteko" diseinatu beharko luke. Adibidez, IA mediku batek diagnostiko bat ziur ez badu, gizaki baten berrikuspena eskatu beharko luke, ausazko asmakizun bat eman beharrean. Ziurgabetasunaren estimazioa IAren irteeretan txertatzea (eta gizakien eskualdaketa automatikorako atalaseak ezartzea) garapen-arlo aktiboa da.

Alborapena eta Bidezkotasuna

IA sortzaileak datu historikoetatik ikasten du, eta datu horiek alborapenak (arraza, generoa, etab.) izan ditzakete. IA autonomo batek alborapen horiek iraunarazi edo are areagotu ditzake:

• Kontratazioan edo onarpenean, IA erabaki-hartzaile batek bidegabeki diskriminatu dezake bere prestakuntza-datuek alborapena badute.

• Bezeroarentzako arreta-zerbitzuan, IA batek modu ezberdinean erantzun diezaieke erabiltzaileei dialektoaren edo beste faktore batzuen arabera, arretaz egiaztatu ezean.

• Sormen-eremuetan, IAk kultura edo estilo batzuk gutxietsi ditzake entrenamendu-multzoa desorekatuta badago.

Honi aurre egiteko, datu-multzoen zainketa zaindua, alborapen-probak eta, agian, algoritmoen doikuntzak behar dira bidezkoa izan dadin. Gardentasuna funtsezkoa da: enpresek IAren erabaki-irizpideak jakinarazi beharko dituzte, batez ere IA autonomo batek norbaiten aukeretan edo eskubideetan eragiten badu (mailegu bat edo lan bat lortzea bezala). Erregulatzaileek dagoeneko arreta jartzen ari dira; adibidez, EBko IA Legeak (2020ko hamarkadaren erdialdean lanean ari dena) arrisku handiko IA sistemen alborapen-ebaluazioak eskatuko ditu ziurrenik.

Erantzukizuna eta Legezko Erantzukizuna

Autonomoki funtzionatzen duen IA sistema batek kalteak eragiten edo akatsen bat egiten duenean, nork du erantzukizuna? Lege-esparruak harrapatzen ari dira:

• Adimen artifiziala erabiltzen duten enpresek erantzukizuna izango dute ziurrenik, langile baten ekintzen erantzule izatearen antzekoa. Adibidez, adimen artifizial batek aholku finantzario txarrak ematen baditu eta galerak eragiten baditu, enpresak bezeroari kalte-ordaina eman beharko dio.

• Eztabaida dago IAren "pertsonalitateari" buruz edo IA aurreratua partzialki erantzule izan daitekeen ala ez, baina hori teorikoagoa da orain. Praktikan, errua garatzaileei edo operadoreei egotziko zaie.

• Aseguru-produktu berriak ager daitezke IAren akatsetarako. Kamioi autonomo batek istripu bat eragiten badu, fabrikatzailearen aseguruak estali dezake, produktuaren erantzukizunaren antzera.

• IAren erabakien dokumentazioa eta erregistroa garrantzitsuak izango dira ondorengo azterketetarako. Zerbait gaizki ateratzen bada, IAren erabakien arrastoa ikuskatu beharko dugu horretatik ikasteko eta erantzukizuna esleitzeko. Erregulatzaileek IAren ekintza autonomoen erregistroa eska dezakete arrazoi horregatik.

Gardentasuna eta Azalgarritasuna

Idealki, IA autonomoak bere arrazoibidea gizakiek ulertzeko moduan azaldu ahal izan beharko luke, batez ere ondorio-eremuetan (finantzak, osasungintza, justizia sistema). IA azalgarria kutxa beltza irekitzen saiatzen den eremua da:

• Adimen artifizial batek mailegu bat ukatzeko, araudiek (AEBetako ECOA bezala) eskatzaileari arrazoi bat ematea eska dezakete. Beraz, Adimen artifizialak faktoreak eman behar ditu (adibidez, "zorraren eta diru-sarreren arteko ratio altua") azalpen gisa.

• IArekin elkarreragiten duten erabiltzaileek (IA tutore bat duten ikasleek edo IA osasun aplikazio bat duten pazienteek bezala) jakin beharko lukete nola iristen den aholkuetara. Ahaleginak egiten ari dira IA arrazoiketa jarraigarriagoa izan dadin, ereduak sinplifikatuz edo azalpen eredu paraleloak erabiliz.

• Gardentasunak esan nahi du erabiltzaileek jakin behar dutela noiz ari diren lanean IA batekin eta noiz gizaki batekin. Jarraibide etikoek (eta ziurrenik lege batzuek) bezero bat bot batekin hitz egiten ari bada dibulgazioa eskatzera jotzen dute. Horrek engainua saihesten du eta erabiltzaileen baimena ahalbidetzen du. Enpresa batzuek IA bidez idatzitako edukia esplizituki etiketatzen dute orain ("Artikulu hau IAk sortu du") konfiantza mantentzeko.

Pribatutasuna eta Datuen Babesa

Adimen artifizial sortzaileak askotan datuak behar ditu funtzionatzeko edo ikasteko –datu pertsonal sentikorrak barne–. Eragiketa autonomoek pribatutasuna errespetatu behar dute:

• Adimen artifizialaren bidezko bezeroarentzako arreta-zerbitzuko agente batek kontuaren informazioa eskuratuko du bezeroari laguntzeko; datu horiek babestuta egon behar dira eta zeregin horretarako bakarrik erabili.

• Adimen artifizialeko tutoreek ikasleen profiletarako sarbidea badute, FERPA bezalako legeek (AEBetan) kontuan hartu beharrekoak daude hezkuntza-datuen pribatutasuna bermatzeko.

• Modelo handiek nahi gabe gogoratu ditzakete beren entrenamendu-datuetako xehetasunak (adibidez, entrenamenduan zehar ikusitako pertsona baten helbidea berriro gogoratzea). Entrenamenduan pribatutasun diferentziala eta datuen anonimotasuna bezalako teknikak garrantzitsuak dira sortutako irteeretan informazio pertsonala ihes egitea saihesteko.

• GDPR bezalako araudiek eskubideak ematen dizkiete pertsonei beraiei eragiten dieten erabaki automatizatuen gainean. Jendeak eska dezake gizakien berrikuspena edo erabakiak ez automatizatzea soilik, eragin nabarmena badute. 2030erako, araudi hauek eboluzionatu egin dezakete IA gero eta ohikoagoa den heinean, azalpenak emateko eskubideak edo IA prozesamenduari uko egiteko eskubideak sartuz.

Segurtasuna eta gehiegikeria

Adimen artifizialaren sistema autonomoak hackeoen jomuga izan litezke edo gauza gaiztoak egiteko ustia litezke:

• Adimen artifizialaren eduki-sortzaile bat gaizki erabil liteke desinformazioa eskala handian sortzeko (deepfake bideoak, albiste faltsuak), eta hori arrisku soziala da. Oso indartsuak diren eredu sortzaileak kaleratzearen etika eztabaida sutsua da (OpenAI hasieran zuhurra izan zen GPT-4ren irudi-gaitasunekin, adibidez). Irtenbideen artean, hauek daude: IA bidez sortutako edukia ur-markekin sartzea faltsukeriak detektatzen laguntzeko, eta IA erabiltzea IAren aurka borrokatzeko (deepfake-etarako detekzio-algoritmoak bezala).

• Adimen artifizial batek prozesu fisikoak (droneak, autoak, industria-kontrola) kontrolatzen baditu, zibererasoen aurka babestea ezinbestekoa da. Sistema autonomo hackeatu batek benetako kalteak eragin ditzake. Horrek esan nahi du enkriptazio sendoa, hutsegiteen aurkako babes-neurriak eta gizakiak gainidazteko edo itzaltzeko gaitasuna zerbait arriskuan dagoela dirudienean.

• IAk aurreikusitako mugak gainditzeaz kezkatuta dago, halaber, ("IA gaiztoa" eszenatokia). Gaur egungo IAek ez dute inolako eragilerik edo asmorik, baina etorkizuneko sistema autonomoak eragileagoak badira, murrizketa eta jarraipen zorrotzak beharko dira, adibidez, baimenik gabeko merkataritzarik ez egiteko edo legeak urratzen ez dituztela ziurtatzeko, zehaztu gabeko helburu baten ondorioz.

Erabilera Etikoa eta Giza Eragina

Azkenik, gogoeta etiko zabalagoak:

• Lanpostuen ordezkapena: Adimen Artifizialak gizakiaren esku-hartzerik gabe zereginak egin baditzake, zer gertatzen da lan horiekin? Historikoki, teknologiak lan batzuk automatizatzen ditu, baina beste batzuk sortzen ditu. Trantsizioa mingarria izan daiteke automatizatzen diren zereginetan trebetasuna duten langileentzat. Gizarteak hau kudeatu beharko du berriro trebatuz, hezkuntzaz eta, agian, laguntza ekonomikoa birplanteatuz (batzuek iradokitzen dute Adimen Artifizialak oinarrizko errenta unibertsala bezalako ideiak behar izan ditzakeela lan asko automatizatzen bada). Inkestek sentimendu nahasiak erakusten dituzte dagoeneko: ikerketa batek aurkitu zuen langileen heren bat kezkatuta zegoela Adimen Artifizialak lanpostuak ordezkatzeaz, eta beste batzuek, berriz, lan neketsua kentzen duela ikusten dute.

• Giza Trebetasunen Higadura: IA tutoreek irakasten badute eta IA autopilotuak gidatzen badute eta IA kodea idazten badute, jendeak trebetasun horiek galduko al ditu? IA gehiegi fidatzeak, kasurik txarrenean, espezializazioa higatu dezake; hezkuntza eta prestakuntza programek egokitu beharko duten zerbait da, jendeak oinarrizko gauzak ikasten jarraitzen duela ziurtatuz, nahiz eta IAk lagundu.

• Erabaki Etikoak Hartzea: IA-k ez du giza epaiketa moralik. Osasun arloan edo zuzenbidean, datuetan oinarritutako erabaki hutsak errukiarekin edo justiziarekin gatazkan egon daitezke kasu indibidualetan. Baliteke esparru etikoak IA-n kodetu behar izatea (IA etikaren ikerketaren arlo bat, adibidez, IA erabakiak giza balioekin lerrokatzea). Gutxienez, komenigarria da gizakiak erabaki etikoen berri izatea.

• Inklusibitatea: IAren onurak zabalki banatzen direla ziurtatzea helburu etikoa da. Enpresa handiek bakarrik ordaindu ahal izango balute IA aurreratua, enpresa txikiagoak edo eskualde pobreagoak atzean geratuko lirateke. Kode irekiko ahaleginek eta IA irtenbide merkeek sarbidea demokratizatzen lagun dezakete. Gainera, interfazeak diseinatu beharko lirateke edonork erabil ditzan IA tresnak (hizkuntza desberdinak, desgaitasuna duten pertsonentzako irisgarritasuna, etab.), "nork duen IA laguntzaile bat eta nork ez" arrakala digital berri bat sortu ez dezagun.

Uneko Arriskuen Arintzea: Alde positiboari dagokionez, enpresek IA belaunaldia zabaltzen duten heinean, gero eta kontzientziazio eta ekintza gehiago daude gai hauei buruz. 2023ko amaierarako, IA erabiltzen zuten enpresen ia erdiak zehaztasun eza bezalako arriskuak arintzeko lanean ari ziren aktiboki ( IAren egoera 2023an: IA sortzailearen eztanda urtea | McKinsey ) ( IAren egoera: inkesta globala | McKinsey ), eta kopuru hori gora doa. Teknologia-enpresek IAren etika-batzordeak sortu dituzte; gobernuek araudia idazten ari dira. Gakoa etika IAren garapenean hasieratik txertatzea da (“Etika diseinutik”), geroago erreakzionatu beharrean.

Erronkei buruzko ondorio gisa: IAri autonomia gehiago ematea bi ahoko ezpata da. Eraginkortasuna eta berrikuntza ekar ditzake, baina erantzukizun maila altua eskatzen du. Datozen urteetan, ziurrenik, hainbat irtenbide teknologiko (IAren portaera hobetzeko), prozesu-irtenbide (politika eta gainbegiratze esparruak) eta, agian, estandar edo ziurtagiri berri (IA sistemak ikuskatu eta ziurtatu daitezke gaur egungo motorrak edo elektronikak bezala). Erronka horiei aurre egiteak zehaztuko du zein erraz integra dezakegun IA autonomoa gizartean, giza ongizatea eta konfiantza areagotzeko moduan.

Ondorioa

IA sortzailea azkar eboluzionatu du esperimentu berritzaile batetik gure bizitzako txoko guztiak ukitzen dituen teknologia eraldatzaile orokor batera. Liburu zuri honek aztertu du nola, 2025erako, IA sistemek artikuluak idazten, grafikoak diseinatzen, softwarea kodetzen, bezeroekin hitz egiten, ohar medikoak laburbiltzen, ikasleei tutoretzak ematen, hornidura-kateak optimizatzen eta finantza-txostenak idazten ari diren. Garrantzitsua da, zeregin horietako askotan, IAk ia ez duela gizakiaren esku-hartzerik behar , batez ere ondo definitutako eta errepika daitezkeen lanetarako. Enpresek eta norbanakoek IArengan konfiantza izaten hasi dira zeregin horiek modu autonomoan egiteko, abiaduran eta eskalan onurak lortuz.

2035era begira, aro baten atarian gaude, non IA are kolaboratzaile nonahiagoa izango den – askotan, langile digital ikusezin , gizakiek apartekoan zentratu ahal izan daitezen. Aurreikusten dugu IA sortzaileak autoak eta kamioiak gure errepideetan modu fidagarrian gidatuko dituela, biltegietako inbentarioa gau osoan kudeatuko duela, gure galderei laguntzaile pertsonal gisa erantzungo diela, mundu osoko ikasleei banakako instrukzioa emango diela eta medikuntzan sendabide berriak aurkitzen lagunduko duela ere – guztia gero eta gainbegiratze zuzen minimoarekin. Tresnaren eta agentearen arteko muga lausotuko da IAk argibideak pasiboki jarraitzetik irtenbideak proaktiboki sortzera igarotzen den heinean.

Hala ere, etorkizun autonomo honetarako IArako bidaia kontu handiz egin behar da. Azaldu dugun bezala, domeinu bakoitzak bere mugak eta erantzukizunak ditu:

• Gaurko errealitatearen egiaztapena: IA ez da hutsezina. Patroiak ezagutzeko eta edukiak sortzeko bikaina da, baina benetako ulermena eta zentzumen komuna falta zaizkio giza zentzuan. Beraz, oraingoz, gizakiaren gainbegiratzea da segurtasun sarea. IA non dagoen bakarrik hegan egiteko prest (eta non ez) jakitea ezinbestekoa da. Gaur egungo arrakasta asko gizaki-IA talde eredutik datoz, eta ikuspegi hibrido hau baliotsua izaten jarraituko du autonomia osoa oraindik zuhurra ez den kasuetan.

• Biharko promesa: Modeloen arkitekturetan, prestakuntza tekniketan eta gainbegiratze mekanismoetan egindako aurrerapenekin, IAren gaitasunak hedatzen jarraituko dute. Hurrengo hamarkadako I+G-ak egungo arazo asko konpondu ditzake (haluzinazioak murriztea, interpretagarritasuna hobetzea, IA giza balioekin lerrokatzea). Hala bada, 2035erako IA sistemak nahikoa sendoak izan litezke autonomia askoz handiagoa izateko. Artikulu honetako proiekzioak –IA irakasleetatik hasi eta neurri handi batean autokudeatutako enpresetaraino– gure errealitatea izan daitezke, edo gaur egun imajinatzea zaila den berrikuntzek gainditu ere egin ditzakete.

• Giza Rola eta Egokitzapena: IAk gizakiak erabat ordezkatu beharrean, rolak eboluzionatuko direla aurreikusten dugu. Eremu guztietako profesionalek IArekin lan egiteko trebeak izan beharko dute ziurrenik : hura gidatu, egiaztatu eta giza indarguneak behar dituzten lanaren alderdietan arreta jarri, hala nola enpatia, pentsamendu estrategikoa eta arazo konplexuak konpontzeko gaitasuna. Hezkuntzak eta langileen prestakuntzak giza trebetasun berezi horiek azpimarratzeko bideratu beharko lirateke, baita guztiontzako IA alfabetatzea ere. Politikagileek eta enpresa-buruek lan-merkatuko trantsizioak planifikatu eta automatizazioak eragindako pertsonentzako laguntza-sistemak bermatu beharko lituzkete.

• Etika eta Gobernantza: Agian garrantzitsuena, IAren erabilera eta gobernantza etikoaren esparru batek oinarritu behar du hazkunde teknologiko hau. Konfiantza da adopzioaren moneta: jendeak IAri autoa gidatzen edo ebakuntzan laguntzen utziko dio segurua dela uste badu bakarrik. Konfiantza hori eraikitzeko, proba zorrotzak, gardentasuna, interesdunen parte-hartzea (adibidez, medikuak IA medikoak diseinatzen, irakasleak IA hezkuntza tresnetan inplikatzea) eta araudi egokia daude. Nazioarteko lankidetza beharrezkoa izan daiteke deepfake-ak edo gerrako IA bezalako erronkei aurre egiteko, erabilera arduratsurako arau globalak bermatuz.

Ondorioz, IA sortzailea aurrerapenaren motor indartsua da. Zentzuz erabiliz gero, gizakiak lan astunetatik arindu, sormena askatu, zerbitzuak pertsonalizatu eta hutsuneak konpondu ditzake (adituak urriak diren lekuetan adituak ekarriz). Gakoa giza potentziala zabaltzeko moduan zabaltzea da, baztertu beharrean . Epe laburrean, horrek esan nahi du gizakiak IA gidatzeko informatuta mantentzea. Epe luzera, balio humanistak IA sistemen muinean txertatzea esan nahi du, modu independentean jokatzen dutenean ere, gure interes kolektiboaren alde joka dezaten.

Domeinua	Autonomia Fidagarria Gaur (2025)	2035erako espero den autonomia fidagarria
Idazketa eta Edukia	- Ohiko berriak (kirolak, irabaziak) automatikoki sortuak. - IAk laburbildutako produktuen iritziak. - Gizakiak editatzeko artikuluen edo mezu elektronikoen zirriborroak. ( Philana Patterson – ONA Komunitatearen Profila ) ( Amazonek bezeroen iritzien esperientzia hobetzen du IArekin )	- Albiste eta marketin eduki gehienak automatikoki idatzita daude, zehaztasun faktualez. - Adimen artifizialak artikulu eta prentsa-ohar osoak sortzen ditu gainbegiratze minimoarekin. - Eskariaren arabera sortutako eduki oso pertsonalizatua.
Arte Bisualak eta Diseinua	- Adimen artifizialak irudiak sortzen ditu eskaeratik abiatuta (gizakiak onena hautatzen du). - Kontzeptu-artea eta diseinu-aldaerak modu autonomoan sortuak.	- Adimen artifizialak bideo/film eszena osoak eta grafiko konplexuak sortzen ditu. - Produktuen/arkitekturaren diseinu sortzailea, zehaztapenak betetzen dituena. - Eskariaren arabera sortutako euskarri pertsonalizatuak (irudiak, bideoa).
Softwarearen kodeketa	- Adimen artifizialak kodea automatikoki osatzen du eta funtzio sinpleak idazten ditu (garatzaileek berrikusita). - Probak automatikoki sortzeko eta akatsen iradokizunak egiteko. ( Copilot-en kodetzea: 2023ko datuek kodearen kalitatearen beheranzko presioa iradokitzen dute (2024ko proiekzioak barne) - GitClear ) ( GitHub Copilot-ek IA kode laguntzaileei buruzko ikerketa txostena gainditzen du -- Visual Studio Magazine )	- AI-k ezaugarri osoak inplementatzen ditu espezifikazioetatik abiatuta modu fidagarrian. - Ezagutzen diren ereduen arazketa eta kodearen mantentze autonomoa. - Kode gutxiko aplikazioen sorrera, gizakien ekarpen gutxirekin.
Bezeroarentzako Arreta	- Txatbot-ek maiz egiten diren galderei erantzuten diete, arazo sinpleak konpontzen dituzte (kasu konplexuak eskualdatzen dituzte). - Adimen artifizialak ohiko kontsulten % 70 inguru kudeatzen ditu kanal batzuetan. ( 59 IA bezeroarentzako arreta-zerbitzuko estatistikak 2025erako ) ( 2030erako, bezeroekin elkarreraginean zehar hartutako erabakien % 69 izango dira... )	- Adimen artifizialak bezeroen interakzio gehienak muturretik muturreraino kudeatzen ditu, kontsulta konplexuak barne. - Zerbitzu-kontzesioetarako (itzulketak, bertsio-berritzeak) denbora errealeko erabakiak hartzen ditu adimen artifizialaren bidez. - Giza agenteak kasu berezietarako edo eskalatzeetarako soilik.
Osasun-laguntza	- Adimen artifizialak txosten medikoak idazten ditu; medikuek egiaztatzen dituzten diagnostikoak iradokitzen ditu. - Adimen artifizialak eskaneatu batzuk irakurtzen ditu (erradiologia) gainbegiratzearekin; kasu sinpleak sailkatzen ditu. ( Adimen artifizialaren irudi medikoen produktuak bost aldiz handitu litezke 2035erako )	- Adimen artifizialak modu fidagarrian diagnostikatzen ditu ohiko gaitzak eta interpretatzen ditu irudi mediko gehienak. - Adimen artifizialak pazienteak kontrolatzen ditu eta arreta abiarazten du (adibidez, botiken abisuak, larrialdietako alertak). - Adimen artifizial birtualeko "erizainek" ohiko jarraipenak egiten dituzte; medikuek arreta konplexuan zentratzen dira.
Hezkuntza	- IA tutoreek ikasleen galderei erantzuten diete, praktikako problemak sortzen dituzte (irakasleak kontrolatzen ditu). - IAk kalifikazioak ematen laguntzen du (irakaslearen berrikuspenarekin). ([K-12 hezkuntzarako IA sortzailea]	Applify-ren ikerketa txostena]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Logistika	- IAk bidalketa-bideak eta ontziratzea optimizatzen ditu (gizakiek helburuak ezartzen dituzte). - IAk hornidura-kateko arriskuak markatzen ditu eta arintze-neurriak iradokitzen ditu. ( IA generatiboaren erabilera-kasu nagusiak logistikan )	- Gehienbat gidaririk gabeko bidalketak (kamioiak, droneak), IA kontrolatzaileek gainbegiratuta.- IAk modu autonomoan birbideratzen ditu bidalketak etenaldien arabera eta inbentarioa doitzen du.- IAk kudeatzen du hornidura-kate osoko koordinazioa (eskaerak, banaketa).
Finantzak	- Adimen artifizialak finantza-txostenak/berrien laburpenak sortzen ditu (gizakiek berrikusita). - Robo-aholkulariek zorro sinpleak kudeatzen dituzte; Adimen artifizialaren txatak bezeroen kontsultak kudeatzen ditu. ( Adimen artifizial sortzailea finantzetara dator )	- IA analistek inbertsio gomendioak eta arrisku txostenak zehaztasun handiz sortzen dituzte. - Negoziazio autonomoa eta zorroaren birbalantzea ezarritako mugak betetzen dituzte. - IAk automatikoki onartzen ditu mailegu/erreklamazio estandarrak; gizakiek salbuespenak kudeatzen dituzte.

Erreferentziak:

1. Patterson, Philana. Irabazien istorio automatizatuak ugaritzen dira . The Associated Press (2015) – AP-k milaka irabazi-txosten automatikoki nola sortu dituen deskribatzen du, idazlerik gabe ( Automated earnings stories multiply | The Associated Press ).

2. McKinsey & Company. IAren egoera 2024 hasieran: IA belaunaldiaren adopzioa gora egiten du eta balioa sortzen hasten da . (2024) – Erakundeen % 65ek IA sortzailea erabiltzen dutela jakinarazi du, 2023tik ia bikoitza ( IAren egoera 2024 hasieran | McKinsey ), eta arriskuak arintzeko ahaleginak aztertzen ditu ( IAren egoera: inkesta globala | McKinsey ).

3. Gartner. Beyond ChatGPT: The Future of Generative AI for Enterprises . (2023) – Aurreikusten du 2030erako film arrakastatsu baten % 90 IA bidez sortua izan daitekeela ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ) eta IA bidezko erabilera kasu sortzaileak nabarmentzen ditu, hala nola sendagaien diseinua ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ).

4. Twipe. Kazetariek IA tresnak erredakzioan erabiltzeko 12 modu . (2024) – Albistegi bateko “Klara” IAren adibidea, artikuluen % 11 idazten duena, eta editore gizatiarrak IA eduki guztia berrikusten duena ( 12 modu kazetariek IA tresnak erredakzioan erabiltzeko - Twipe ).

5. Amazon.com Albisteak. Amazonek bezeroen iritzien esperientzia hobetzen du IA erabiliz . (2023) – IA bidez sortutako iritzien laburpenak iragartzen ditu produktuen orrialdeetan erosleei laguntzeko ( Amazonek bezeroen iritzien esperientzia hobetzen du IA erabiliz ).

6. Zendesk. 59 AI bezeroarentzako arreta-zerbitzuaren estatistikak 2025erako . (2023) – Adierazten du CX erakundeen bi heren baino gehiagok uste dutela AI sortzaileak “berotasuna” gehituko diola zerbitzuari ( 59 AI bezeroarentzako arreta-zerbitzuaren estatistikak 2025erako ) eta AI aurreikusten du azkenean bezeroen interakzioen % 100ean egongo dela ( 59 AI bezeroarentzako arreta-zerbitzuaren estatistikak 2025erako ).

7. Futurum Research & SAS. Experience 2030: The Future of Customer Experience . (2019) – Inkesta batek aurkitu du markek espero dutela bezeroen arteko konpromisoan erabakien % 69 inguru makina adimendunek hartuko dituztela 2030erako ( To Reimaginate the Shift to Customer Experience, Marketinek 2 gauza hauek egin behar dituzte ).

8. Dataiku. Logistikako IA Sortzaile Nagusiaren Erabilera Kasuak . (2023) – GenAI-k kargatzea nola optimizatzen duen deskribatzen du (kamioi hutsen espazioa % 30 inguru murriztuz) ( Logistikako IA Sortzaile Nagusiaren Erabilera Kasuak ) eta hornidura-kateko arriskuak nola markatzen dituen albisteak eskaneatuz.

9. Visual Studio Magazine. GitHub Copilot Tops Research Report on AI Code Assistants . (2024) – Gartnerren plangintza estrategikoaren hipotesiak: 2028rako, enpresa-garatzaileen % 90ek AI kode laguntzaileak erabiliko dituzte (2024ko % 14tik gora) ( GitHub Copilot Tops Research Report on AI Code Assistants -- Visual Studio Magazine ).

10. Bloomberg News. BloombergGPT aurkezten . (2023) – Bloomberg-en 50B parametroko eredua zehazten du, finantza-zereginetarako zuzendua, Terminalean txertatua galdera-erantzunetarako eta analisietarako laguntzarako ( IA sortzailea finantzetara dator ).

Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:

🔗 Adimen Artifizialak Ordezkatu Ezin Dituzten Lanpostuak – Eta Zein Lanpostu Ordezkatuko Ditu Adimen Artifizialak?
Lan-paisaiaren bilakaeraren ikuspegi globala, zein rol dauden seguru adimen artifizialaren etenaldietatik eta zein dauden arrisku handiena aztertzen duena.

🔗 Adimen Artifizialak Burtsa Aurreikus dezake?
Burtsa aurreikusteko Adimen Artifiziala erabiltzearen gaitasunen, mugen eta kontuan hartu beharreko alderdi etikoen azterketa sakona.

🔗 Nola erabil daiteke IA sortzailea zibersegurtasunean?
Ikasi nola aplikatzen den IA sortzailea zibermehatxuen aurka defendatzeko, anomalien detekziotik mehatxuen modelizaziora.