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La IA está de moda en 2023. En línea, en conferencias y en artículos como este, no puedes alejarte del tema. Pero la IA existe desde hace un tiempo. Entonces, más allá de las exageraciones y los titulares, ¿qué hay detrás del repentino surgimiento de la IA como una preocupación para las empresas de todo el mundo?
Hemos alcanzado una masa crítica de conectividad global y la potencia informática ahora disponible está viendo el surgimiento de conjuntos de datos masivos. Gracias a la potencia informática masiva, las redes masivas y los grandes conjuntos de datos (como los utilizados para entrenar grandes modelos de lenguaje (LLM), la IA se ha convertido en algo común. Ahora está más disponible y es más necesaria, razón por la cual hay tanta exageración a su alrededor.
El revuelo parece ir más allá del rumor normal cuando aparece una nueva tecnología en escena. La inteligencia artificial parece preparada para dar forma a todos los aspectos del futuro. No sólo lo que significa hacer negocios, sino que también pone en duda lo que significa ser humano.
Éstas son las grandes preguntas esotéricas detrás de la IA. Pero ¿qué significa todo esto en la práctica y en la vida cotidiana?
El apoyo a la IA, como dije, depende de enormes cantidades de datos. Ahora, gestiona esta lluvia constante. Datos Se ha convertido en uno de los mayores desafíos informativos que las empresas deben superar. Aunque interactuar con la IA puede parecer sencillo desde la perspectiva del usuario, implica que muchas tecnologías de vanguardia trabajen juntas entre bastidores, como big data, procesamiento del lenguaje natural (NLP), aprendizaje automático (ML) y más. Pero integrar estos componentes –de forma ética y efectiva– requiere experiencia, estrategia y conocimiento.
Director senior de marketing de productos en OpenText.
Especializado versus generalizado: sacarle el máximo partido a la inteligencia artificial
El más destacado Herramientas de inteligencia artificialcomo ChatGPT O geniales, son ejemplos de inteligencia artificial generalizada. Estos funcionan ingiriendo conjuntos de datos de fuentes disponibles públicamente (por ejemplo, todo Internet) y procesando esos datos para convertirlos en resultados que tengan sentido para los humanos.
Pero el problema con el uso de modelos de IA generalizados en los negocios es que están sujetos a los mismos errores y sesgos a los que estamos acostumbrados en Internet en general.
Por eso, para lograr el máximo impacto, las empresas no deberían utilizar modelos genéricos de IA. En cambio, aprovechar los modelos de IA especializados es la forma más eficaz de gestionar la avalancha de datos que acompaña a la IA. Las herramientas de IA especializadas son similares a las herramientas generalizadas en que también son LLM. Pero la gran diferencia es que están capacitados con datos especializados, que son verificados por expertos en la materia antes de incorporarlos al MBA.
Por lo tanto, los algoritmos de IA especializados pueden analizar, comprender y generar contenido en el que se puede confiar por su precisión especializada. Este tipo de capacidad es fundamental para evitar el tipo de dificultades que hemos visto hasta ahora con la IA generalizada, como que los abogados incluyan información inexacta. ChatGPT-Información proporcionada en expedientes legales. Pero la pregunta sigue siendo: ¿cómo pueden las empresas gestionar mejor las enormes cantidades de datos generados cuando adoptan un enfoque especializado de la IA?
Gestione la avalancha de datos utilizando modelos de IA especializados
Cualquier enfoque exitoso incluirá estrategias efectivas para recopilar, almacenar, procesar y analizar datos. Como ocurre con cualquier proyecto tecnológico, establecer objetivos y políticas de gobernanza claras es clave. Pero podría decirse que la calidad de los datos es más importante. Aquí se aplica el viejo dicho “basura entra, basura sale”; El éxito de cualquier modelo de IA depende de la calidad de los datos, por lo que las empresas deben implementar procesos de validación y limpieza de datos.
También se debe considerar y planificar la infraestructura para el almacenamiento de datos, la gestión del ciclo de vida, la integración entre sistemas y el control de versiones antes de implementar un modelo de IA especializado. Garantizar que todo esto se haga ayudará a las empresas a manejar mejor las grandes cantidades de datos que se generan en el otro extremo, y también será necesario un seguimiento constante para evaluar el rendimiento del modelo.
Pero las empresas también deben considerar aquí la ética de la IA, tal como lo hacen con la IA generalizada. Los modelos de IA especializados pueden ser susceptibles a sesgos específicos de la industria, mientras que lo que se considera ético en una industria puede no serlo en otra, lo que requiere un uso juicioso de cualquier producto de IA especializado. Además, los LLM especializados pueden tener dificultades para comprender aspectos sutiles o específicos del contexto del idioma. Esto puede llevar a una mala interpretación de los insumos y a la generación de resultados inapropiados o inexactos.
Esta complejidad, por supuesto, dicta que la aportación humana y el seguimiento constante son clave. Pero también refuerza la importancia tanto de los departamentos como de la industria. cooperación Para garantizar que cualquier uso de la IA sea ético y eficaz. Compartir datos y conocimientos puede ser un paso clave para mejorar la calidad de los datos subyacentes y, cuando se hace correctamente, también puede ayudar a mantener esos datos seguros.
En última instancia, a medida que la IA se integre más en nuestro trabajo y nuestra vida diaria, necesitaremos desarrollar procesos para manejar sus resultados de una manera ética y escalable. La asociación y la colaboración son fundamentales para lograr esto, especialmente ahora que la tecnología nos afecta a muchos de nosotros a la vez.
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