He ganado más de 50.000 dólares creando herramientas de IA para empresas: mi principal reto es gestionar las expectativas de los clientes

Este artículo está basado en una conversación con Sasha Aptlin, un consultor de IA de 25 años con sede en Dubai y Nueva York, sobre cómo ayuda a las empresas a utilizar grandes modelos lingüísticos, o LLM, para crecer. Business Insider ha verificado sus ingresos y su trabajo con clientes revisando los PDF de sus contratos. La conversación ha sido editada por razones de extensión y claridad.

Empecé mi carrera en el aprendizaje automático trabajando en proyectos relacionados con la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de recomendación. Ahora dirijo una consultoría que trata de ayudar a las empresas a crecer utilizando IA, y el negocio está en auge.

Mi andadura empresarial comenzó en enero de 2022, cuando fundé una empresa de servicios de consultoría de IA llamada Aptford. Durante los primeros meses, trabajé en pequeños proyectos en los que ayudaba a los clientes a entender cómo utilizar el procesamiento del lenguaje natural —un tipo de programación que permite a los ordenadores entender, interpretar y generar lenguaje humano— y desarrollaba pruebas de concepto para sistemas de IA.

Pero la demanda de mis servicios se disparó cuando ChatGPT salió en noviembre de 2022. Fundadores y emprendedores vieron el potencial de utilizar la IA generativa para ahorrar tiempo y aumentar los beneficios. Entonces acudieron a mí porque no tenían los conocimientos técnicos para ponerlo en práctica con eficacia.

Al principio, la mayoría de la gente estaba interesada en crear agentes de atención al cliente para sus webs, algo que no constituía grandes proyectos. Ahora, los clientes quieren ir más allá de los chatbots para crear software de IA personalizado que pueda aumentar sus ingresos.

Por ejemplo, desarrollé un asistente de IA para una empresa de formación comercial que envía evaluaciones de habilidades a los representantes de ventas, las procesa automáticamente y, a continuación, utiliza esos conocimientos para ofrecer planes de mejora personalizados para cada empleado y equipo. También desarrollé un entrenador de IA para una aceleradora de startups que ofrece asesoramiento a los fundadores y un sistema de gestión de transporte para un agente de carga que automatiza sus flujos de trabajo.

Uno de los proyectos más emocionantes en los que he trabajado ha sido para un prestamista hipotecario de tamaño medio con sede en San Francisco. Construí una plataforma interna de IA que perfeccionamos con documentos legales y otros datos de la empresa que los agentes de préstamos podían utilizar para generar respuestas a preguntas de atención al cliente en tiempo real. El tiempo de respuesta se redujo de 20 minutos a unos pocos.

Está claro que las empresas están dispuestas a pagar por IA personalizada. Desde finales de diciembre de 2023, he ganado casi 50.000 dólares con dos proyectos, y espero recibir otros 12.000 dólares de un cliente que aplazó su contrato e ingresos adicionales a través de consultas.

Cada proyecto suele constar de tres fases. En la primera, examino el flujo de trabajo del cliente y creo un plan de acción que define el alcance del proyecto e identifica sus riesgos. Después, mi equipo y yo construimos el software con sus características clave y lo ajustamos en función de las necesidades del cliente. Una vez hecho esto, mi equipo y yo reflexionamos sobre nuestro trabajo y exploramos nuevas ideas que puedan utilizarse para el siguiente proyecto.

La mayoría de los proyectos utilizan modelos de IA de los principales proveedores de LLM, como OpenAI, Anthropic y Cohere.

De media, puedo completar un proyecto en unas 4 semanas, aunque puede llevarme hasta seis semanas, dependiendo de la complejidad del sistema que esté construyendo.

El principal reto al que me enfrento es la gestión de las expectativas. Algunos clientes querían que terminara en un día proyectos que normalmente requieren semanas, y algunos no han quedado satisfechos con el producto final.

Ha habido algunos casos en los que las peticiones eran sencillamente inviables. Una vez, alguien me pidió un sistema similar a la compañera de IA de la película Her, de Spike Jonze. En otra ocasión, un cliente quería agentes de atención al cliente que pudieran sustituir a su plantilla humana.

También ha habido clientes que se han retirado de los proyectos por su preocupación por el scraping de datos (la extracción no autorizada de información de otras páginas web) y el cumplimiento de la legislación.

Mi principal consejo para las empresas interesadas en adoptar la IA es que se familiaricen con los grandes modelos lingüísticos y cómo podrían utilizarse para resolver problemas concretos. Después, recopilar todos los datos posibles —desde grabaciones de reuniones hasta materiales de marketing— que puedan utilizarse para afinar los modelos de IA. A partir de ahí, empieza a experimentar con servicios ya preparados, como los creadores de chatbot.

Ensuciarse las manos te ayudará a ver las posibilidades que ofrece esta tecnología.