Desde su aparición en público, la Inteligencia Artificial Generativa ha mostrado importantes avances, que han permitido revolucionar la relación entre las personas y la tecnología. En estos últimos dos años, “hemos visto cómo miles de empresas alrededor del mundo han empezado a implementar procesos usando la IA Generativa, logrando de esta forma diferencias competitivas”, destacaron a AIM desde Nubiral, empresa de tecnología global especializada en innovación y transformación digital.
La IA generativa se basa en modelos fundacionales, es decir, grandes modelos de IA, que pueden realizar varias tareas a la vez y llevar a cabo tareas preconfigurada.
En diálogo con AIM, desde Nubiral, empresa de tecnología global especializada en innovación y transformación digital, indicaron que para lograr los resultados esperados en la aplicación de la IA Generativa es necesario contar con tecnologías previas y aplicar una serie de herramientas y conceptos que, al final, permiten desarrollar las soluciones que cada empresa requiere.
Los aspectos más relevantes para lograr grandes resultados son:
Transformers: Es una arquitectura de modelos de aprendizaje automático que inicialmente se utiliza para el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), aunque han desarrollado aplicaciones aplicadas en el análisis de otros tipos de datos como imágenes. Está específicamente diseñada para procesar secuencias de datos y capturar las relaciones entre ellas.
Embeddings: Representaciones numéricas (vectores) de palabras o frases generadas por modelos de aprendizaje profundo que capturan el significado semántico y la relación entre ellas. Se almacenan en bases vectoriales y sirven para poder aplicar técnicas de búsqueda avanzada.
LLM (por sus siglas en inglés, large language models): Es un modelo de IA muy grande que utiliza arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo generalmente empleando la arquitectura transformer para procesar enormes cantidades de datos de lenguaje natural. Pueden interpretar y producir textos (“entender” y “razonar”) en diferentes idiomas y contextos.
Tokens: Un token es la unidad básica de información que un LLM puede procesar. Puede ser una palabra, un símbolo, un carácter o incluso una oración completa. Los tokens se utilizan para representar el lenguaje de una manera que el modelo pueda entender y manipular.
Ventana de Contexto: Es la cantidad de tokens que un LLM puede tomar como entrada al generar respuestas. El modelo lo utiliza para comprender el significado y generar respuestas coherentes y relevantes. El modelo de GPT 4o, por ejemplo, acepta hasta 128.000 tokens (1.000 tokens equivalen a aproximadamente a 750 palabras).
Entendimiento del contexto: A diferencia de generaciones anteriores de chatbots, esta IA utiliza la información contextual en las conversaciones para generar respuestas más precisas e informadas.
La combinación de todas estas herramientas y tecnologías, con los métodos de entrenamiento adecuados, pueden aportar cualidades únicas entre las que se destacan: entregar respuestas generativas; guardar el contexto ya que, a diferencia de generaciones anteriores de chatbots, esta IA utiliza la información contextual para generar nuevas respuestas; mejorar la traducción automática, mayor comprensión del lenguaje natural, generación de texto más “real” y una mayor automatización de tareas de procesamiento vinculadas, precisamente, al lenguaje natural.
De acuerdo con los expertos de Nubiral, la tendencia es imposible de frenar, por lo cual las organizaciones deben tomar las ventajas que ofrece la IA Generativa y entender bien las necesidades de cada negocio y qué valor aportaría el uso de esta tecnología.