La IA ha sido toda la rabia en 2023. En línea, en conferencias, en artículos como este, no puedes escapar del tema. Pero la IA ha estado aquí por un tiempo. Entonces, yendo más allá del bombo y los titulares, ¿qué se esconde detrás de la repentina aparición de la IA como la preocupación para las empresas de todo el mundo?
Hemos alcanzado una masa crítica de conectividad global y la potencia informática disponible ahora está viendo el surgimiento de conjuntos de datos masivos. Con una potencia informática extrema, una red extrema y conjuntos de datos grandes (como los utilizados para entrenar grandes modelos de lenguaje (LLMs), la IA ha pasado a la corriente principal. Ahora es más accesible y más necesario, por eso hay tanto revuelo en torno a ella.
Y el revuelo parece ir más allá del clamor normal cuando una nueva tecnología llega a la escena. La IA parece estar lista para dar forma a todos los aspectos del futuro. No solo lo que significa hacer negocios, sino también cuestionando lo que significa ser humano.
Estas son las grandes preguntas esotéricas detrás de la IA. Pero, ¿qué significa todo esto en la práctica, en el día a día?
La base de la IA es, como dije, vastas cantidades de datos. Y ahora, gestionar este constante aguacero de datos se ha convertido en uno de los mayores desafíos de información para que las empresas lo superen. Y aunque interactuar con la IA puede parecer simple desde la perspectiva del usuario, implica muchas tecnologías sofisticadas trabajando juntas detrás de escena—big data, procesamiento de lenguaje natural (PLN), aprendizaje automático (ML) y más. Pero integrar esta componentidad, ética y eficazmente, requiere experiencia, estrategia y visión.
Mark Morley
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Director Senior de Marketing de Producto, OpenText.
Especializado vs generalizado: Sacando el máximo partido de la IA
Las herramientas de IA más destacadas, como ChatGPT o Bard, son ejemplos de IA generalizada. Estas trabajan ingiriendo conjuntos de datos de fuentes de acceso público, es decir, la totalidad de Internet, y procesando esos datos para convertirlos en salidas que parecen plausibles a los humanos.
Pero el problema de usar modelos de IA generalizados en los negocios es que están sujetos a las mismas inexactitudes y sesgos a los que nos hemos acostumbrado con Internet de forma más amplia.
Por eso, para tener el máximo impacto, las empresas no deberían usar modelos de IA generales. En su lugar, aprovechar los modelos de IA especializados es la forma más efectiva de gestionar la inundación de datos que viene junto con la IA. Las herramientas de IA especializadas son como las generales en que también son LLMs. Pero la gran diferencia es que están entrenadas en datos especializados, que son verificados por expertos en la materia antes de introducirlos en el LLM.
Los algoritmos de IA especializados pueden, por lo tanto, analizar, entender y generar contenido que puede ser confiable por su precisión especializada. Este tipo de capacidad es cruciavl para evitar los tropiezos que hemos visto hasta ahora con la IA generalizada, como los abogados que incluyen información inexacta proporcionada por ChatGPT en presentaciones legales. Pero la pregunta sigue siendo: ¿cómo pueden las empresas manejar mejor las enormes cantidades de datos creados al adoptar un enfoque especializado de la IA?
Gestionando la inundación de datos con modelos de IA especializados
Cualquier enfoque exitoso implicará estrategias efectivas para la recolección, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Al igual que con cualquier proyecto tecnológico, definir objetivos claros y políticas de gobernanza es clave. Pero la calidad de los datos es quizás aún más importante. El viejo adagio de ‘basura entra, basura sale’ se aplica aquí; el éxito de cualquier modelo de IA especializado depende de la calidad de los datos, por lo que las empresas deben implementar procesos de validación y limpieza de datos.
La infraestructura de almacenamiento de datos, la gestión del ciclo de vida, la integración entre sistemas y el control de versiones también deben tenerse en cuenta y planificarse antes de implementar un modelo de IA especializado. Asegurarse de que todo esto esté en su lugar ayudará a las empresas a manejar mejor los grandes volúmenes de datos generados al otro extremo, con la necesidad también de un monitoreo continuo para evaluar el rendimiento del modelo.
Pero las empresas también deben considerar la ética de la IA aquí, al igual que lo harían con la IA generalizada. Los modelos de IA especializados pueden estar sujetos a sesgos específicos de dominio, mientras que lo que se considera ético en una industria puede no serlo en otra, requiriendo un uso juicioso de cualquier resultado de IA especializado. Además, los LLMs especializados pueden encontrar difícil entender aspectos del lenguaje con matices o específicos de contexto. Esto podría llevar a una mala interpretación del elemento de entrada y generar salidas inapropiadas o inexactas.
Esta complejidad, por supuesto, dicta que la entrada humana y el monitoreo continuo son clave. Pero también refuerza la importancia de la colaboración tanto a nivel departamental como industrial para asegurar que cualquier uso de la IA sea a la vez ético y efectivo. El intercambio de datos y conocimientos puede ser un paso clave para mejorar la calidad de los datos subyacentes y, cuando se hace de la manera correcta, también puede ayudar a mantener esos datos seguros.
En última instancia, a medida que la IA se integra cada vez más en nuestro trabajo y vida diaria, tendremos que desarrollar procesos para manejar su producción de una manera escalable y ética. La asociación y la colaboración radican en el núcleo de hacerlo, especialmente con una tecnología que impacta a tantos de nosotros simultáneamente.
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