La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha emergido como una fuerza revolucionaria en la interacción entre personas y tecnología. Desde su aparición pública, en tan solo dos años, hemos sido testigos de un avance imparable que ha permitido a miles de empresas a nivel global implementar procesos innovadores, obteniendo así ventajas competitivas significativas.
Principales hitos en la inteligencia artificial generativa
Entre los logros más destacados que han marcado el avance de la IAG se encuentran el lanzamiento de ChatGPT, el desarrollo de DALL-E (una herramienta capaz de generar imágenes originales a partir de descripciones textuales) y soluciones que interpretan y generan código de programación. También se han introducido servicios como Azure OpenAI Service, que permite a las empresas acceder a modelos avanzados de IA, y nuevos modelos de lenguaje de Amazon para la creación de bots personalizados; todos ellos han sido catalizadores en la transformación empresarial.
Para implementar eficazmente la IAG, es crucial comprender las tecnologías subyacentes y aplicar herramientas innovadoras. Nubiral ha identificado los aspectos más relevantes que contribuyen a maximizar los resultados en este campo:
1. Transformers: La base del procesamiento del lenguaje natural
Los modelos transformers son fundamentales en el aprendizaje automático, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), aunque también se han adaptado para el análisis de otros tipos de datos, como imágenes.
2. Modelos de lenguaje grandes (LLM)
Los LLM (Large Language Models) utilizan arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo para procesar vastas cantidades de texto en múltiples idiomas y contextos. Ejemplos notables incluyen GPT (Generative Pre-trained Transformer), LLAMA (Large Language Model Meta AI) y Claude.
3. Embeddings: Representaciones semánticas de texto
Los embeddings son representaciones numéricas que capturan el significado semántico de palabras o frases; estos se almacenan en bases vectoriales y facilitan técnicas de búsqueda avanzada.
4. Ventana de contexto
La ventana de contexto se refiere a la cantidad de tokens que un LLM puede procesar para generar respuestas coherentes y relevantes. Por ejemplo, el modelo GPT-4 acepta hasta 128,000 tokens.
5. Tokens: La unidad básica de información
Los tokens son las unidades que los LLM utilizan para representar el lenguaje y pueden ser palabras, símbolos o incluso oraciones completas.
6. Entendimiento Contextual
La IAG se diferencia de generaciones anteriores de chatbots al utilizar información contextual para generar respuestas más precisas y relevantes.
Ingeniería de Prompts: Clave para resultados óptimos
«Para obtener los resultados deseados, es fundamental diseñar correctamente las consultas al modelo, conocido como prompt engineering», señala Ignasi Puit, gerente de ventas de Nubiral para Colombia. La formulación efectiva de prompts garantiza que las respuestas sean precisas y adaptadas a las necesidades del usuario.
Nubiral ha comprobado que la combinación de tecnologías adecuadas y métodos de entrenamiento puede ofrecer cualidades únicas, como respuestas generativas que simulan un proceso de reflexión, mantenimiento del contexto en las interacciones, aplicaciones prácticas en automatización, atención al cliente y análisis de sentimientos.
Según los expertos de Nubiral, la tendencia hacia la Inteligencia Artificial Generativa es imparable. Las organizaciones deben capitalizar las ventajas que ofrecen herramientas como ChatGPT y GPT-4. Para ello, es esencial comprender las necesidades específicas de cada negocio y el valor que la IAG puede aportar en su camino hacia la transformación digital.
