El revuelo publicitario que rodea a la IA en general (y a la IA generativa (genAI) más específicamente) se está volviendo aburrido. No puedes abrir un artículo o ver un vídeo de noticias sin encontrar al menos una referencia al mismo. Es posible que nos estemos acercando al punto en el que dejemos de ensalzar sin aliento sus virtudes (y de temer algunos de sus resultados).
El revuelo es tan extremo que las consecuencias, que Gartner describe en su informes del ciclo de exageración tecnológica como «la depresión de la desilusión», parece inevitable y podría llegar este año. Esto es un testimonio del creciente potencial de la genAI y una señal de la inmadurez de la tecnología.
Las perspectivas para el aprendizaje profundo para modelos predictivos y genAI para la comunicación y la generación de contenido son brillantes. Pero lo que rara vez se ha mencionado en medio del bombardeo de marketing de los últimos meses es que los desafíos también son formidables.
Las herramientas de aprendizaje automático son tan buenas como los datos con los que se entrenan. Las empresas están descubriendo que los millones de dólares que han gastado en genAI han generado un retorno de la inversión mediocre porque sus datos están llenos de contradicciones, inexactitudes y omisiones. Además, el revuelo que rodea a la tecnología hace que sea difícil ver que muchos de los beneficios declarados residen en el futuro, no en el presente.
En resumen, aún no hemos llegado a ese punto, especialmente con los chatbots basados en genAI, que tienden a «alucinar» o chocar repetitivamente. Muchos chatbots genAI se anunciaron recientemente y están experimentando un rápido desarrollo a pesar de que se lanzaron para un uso general tipo beta. Y, francamente, el mercado todavía está descubriendo la mejor manera de utilizar el grandes modelos de lenguaje (LLM) que sustentan muchos chatbots. (Para obtener más información sobre los LLM, consulte a continuación).
Google, Microsoft y OpenAI se han apresurado a desarrollar y lanzar herramientas genAI, pero esa prisa ha provocado un nivel excepcional de inmadurez en muchas herramientas. Los chatbots crean contenido, pero arriesgar la reputación de su empresa en el contenido que pueden generar en este momento podría limitar su carrera. Estas son algunas de las formas en que un chatbot genAI puede meterse en problemas:
Las empresas y los trabajadores de tecnología empresarial deberían al menos experimentar con el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la genAI, pero es posible que 2024 no sea el momento para que su empresa haga todo lo posible. Espere a que surjan las noticias falsas y la posible desinformación de las elecciones. Espere a que las herramientas tengan sus asperezas suavizadas y rondas adicionales de capacitación. Espere a que se invoquen las regulaciones gubernamentales (o al menos hasta que tenga una mejor idea de lo que pretenden regular). Si la productividad es el objetivo, espere a que otros obtengan los aumentos de productividad prometidos.
GenAI sigue siendo la nueva gran novedad, pero no ha avanzado tanto como las exageraciones podrían hacerte pensar.
¿Aún estás confundido acerca de la diferencia entre IA, IA generativa, aprendizaje automático y LLM? Los enlaces a continuación pueden ponerlo al día.
Impulsa tus conocimientos de IA
Inteligencia artificial (IA), tal como lo define Coursera, es un término general para el software informático que imita la cognición humana para realizar tareas complejas y aprender de ellas. La IA, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA generativa a veces se utilizan indistintamente, pero cada uno de ellos son términos distintos con significados distintos.
Aprendizaje automático es un subcampo de la IA que utiliza algoritmos entrenados con datos para producir modelos adaptables que pueden realizar una variedad de tareas complejas.
Aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza varias capas dentro de redes neuronales para realizar algunas de las tareas de aprendizaje automático más complejas sin ninguna intervención humana.
IA generativa, también conocida como genAI, es la tecnología detrás de los chatbots y otras herramientas. Es un tipo de IA que genera imágenes, texto, videos y otros medios en respuesta a indicaciones ingresadas.
Modelo de lenguaje grande (LLM) es el término para la base algorítmica de chatbots como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google. Un LLM es un algoritmo informático que procesa entradas de lenguaje natural y predice la siguiente palabra en función de lo que ya se ha visto. Luego predice la siguiente palabra, y la siguiente palabra, y así sucesivamente hasta completar la respuesta.
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