Durante los \u00faltimos a\u00f1os hemos visto avances innovadores y fren\u00e9ticos que est\u00e1n impulsando con gran dinamismo el campo de la Inteligencia Artificial (IA), sobrepasando nuestras expectativas y proyectando un horizonte de transformaci\u00f3n y eficiencia en multitud de procesos industriales y tecnol\u00f3gicos.<\/p>\n
A medida que nos acercamos al umbral de 2024, este efecto est\u00e1 siendo incluso m\u00e1s exacerbado con la omnipresencia de la IA generativa y de su potencial transformador que est\u00e1n evolucionando nuestra manera de relacionarnos con el mundo digital.<\/p>\n
Un efecto directo de este cambio es la automatizaci\u00f3n y eficiencia<\/strong> de las tareas m\u00e1s rutinarias relacionadas con la generaci\u00f3n de contenido, lo que resulta en un ahorro significativo de tiempo y recursos. A modo de ejemplo, puede emplearse para redactar correos electr\u00f3nicos, generar fragmentos de c\u00f3digo, asistir en la creaci\u00f3n de contenido de todo tipo e incluso en cuestiones t\u00e9cnicas como ser\u00eda asesoramiento en la creaci\u00f3n de modelos de datos y la generaci\u00f3n de c\u00f3digo.<\/p>\n Dentro del \u00e1rea de Data Analytics<\/strong>, si bien es cierto que el impacto de la IA generativa est\u00e1 en sus primera etapas, es evidente que los principales proveedores de herramientas de Business Intelligence est\u00e1n desarrollando su roadmap en base a ella. Las herramientas asociadas a Google (Looker), Microsoft (Power BI) y Amazon (QuickSight) comenzaron a lanzar en preview funcionalidades sustentadas en la IA generativa<\/strong> que no solo ayudan al analista de datos en el desarrollo de reportes de una forma m\u00e1s eficiente, sino tambi\u00e9n a los usuarios finales para que adquieran independencia a la hora de explorar los datasets subyacentes seg\u00fan necesidades espec\u00edficas. Ejemplos destacados de ello ser\u00edan Duet AI en Looker<\/strong>, Copilot en PowerBI o el reciente anuncio de GenBI en Amazon QuickSight<\/strong> sustentado en la funcionalidad Q y apoyado en los LLM\u00b4s de AWS Bedrock. Se espera que para este 2024 podamos ver las virtudes y debilidades de estas funcionalidades y un establecimiento de ellas tras su uso masivo.<\/p>\n Los siguientes pasos de la IA generativa<\/strong> est\u00e1n superando las limitaciones convencionales. Esta disrupci\u00f3n tecnol\u00f3gica est\u00e1 experimentando una democratizaci\u00f3n<\/strong> impulsada por la combinaci\u00f3n de modelos masivamente entrenados, la infraestructura de c\u00f3mputo en la nube y la filosof\u00eda de c\u00f3digo abierto, facilitando su acceso a profesionales en todo el mundo.<\/p>\n Recientemente hemos visto grandes avances en herramientas, algoritmos y modelos de lenguaje generativo especializados en simular un “modo” de expresi\u00f3n, ya sea lenguaje, visuales o sonidos, por ejemplo. Sin embargo, la tendencia se orienta hacia la inteligencia artificial generativa “multi-modal”<\/strong>. La integraci\u00f3n de todas estas dimensiones va a ser la forma m\u00e1s com\u00fan de presentaci\u00f3n de los pr\u00f3ximos productos de IA generativa<\/strong>.<\/p>\n El concepto de IA omnipresente se ver\u00e1 desarrollado durante el pr\u00f3ximo a\u00f1o<\/strong> con el desarrollo de IA generativa aut\u00f3noma<\/strong>.<\/p>\n Los “Agentes Aut\u00f3nomos”<\/strong> como AutoGPT (desarrollado por OpenAI en 2023) son aplicaciones que operan de manera efectiva de manera aut\u00f3noma, generando y respondiendo de forma iterativa a prompts o instrucciones hasta alcanzar un objetivo final. Idealmente este tipo de funcionalidad debe proliferar en tareas de tipo de creaci\u00f3n de contenido, manejo de los datos o an\u00e1lisis donde cierta autonom\u00eda proporciona gran agilidad en el desarrollo.<\/p>\n En contraposici\u00f3n otras variantes est\u00e1n dise\u00f1adas para cooperaci\u00f3n con humanos en la resoluci\u00f3n de tareas y est\u00e1n siendo tremendamente eficaces tales como los \u201cAgent AI\u201d, que proporcionan gran capacidad de personalizaci\u00f3n.<\/p>\n Uno de los desaf\u00edos m\u00e1s importantes<\/strong> en los pr\u00f3ximos a\u00f1os ser\u00e1 la evaluaci\u00f3n de la eficacia y rendimiento de estos productos basados en LLMs<\/strong> (grandes modelos del lenguaje).<\/p>\n \u00bfCu\u00e1l es la eficacia de su respuesta ante instrucciones diversas? \u00bfGenera salidas coherentes, precisas y contextualmente relevantes o existen frecuentes alucinaciones que generen respuestas no deseadas o incorrectas?<\/p>\n Actualmente se utilizan m\u00e9tricas para la medici\u00f3n del desempe\u00f1o en tareas espec\u00edficas como traducci\u00f3n, s\u00edntesis, generaci\u00f3n de texto, tales como BLEU, Rouge, perplejidad o diversidad. Sin embargo tambi\u00e9n se est\u00e1 investigando sobre la evaluaci\u00f3n de LLMs<\/strong> a partir de otros modelos de forma aut\u00f3noma lo que actualmente es un \u00e1rea de investigaci\u00f3n en pleno desarrollo y en la que hay gran inter\u00e9s por parte de la comunidad cient\u00edfica.<\/p>\n Existen riesgos potenciales vinculados al empleo de la inteligencia artificial generativa con prop\u00f3sitos maliciosos, tales como la generaci\u00f3n de noticias falsas o deep fakes. Estas cuestiones plantean preocupaciones en relaci\u00f3n con la privacidad y la propagaci\u00f3n de informaci\u00f3n err\u00f3nea.<\/p>\n Uno de los principales art\u00edfices del gran impacto que ha tenido la IA generativa<\/strong> durante el 2023 ha sido Sam Altman (fundador de Open AI) quien destaca que \u201cSi la inteligencia artificial sale mal, puede salir muy mal\u201d<\/strong>. Esta frase deja entrever la gran relevancia que debe tener la regulaci\u00f3n sobre esta tecnolog\u00eda<\/strong> por parte de Gobiernos e Instituciones, la cual debe permitir a su vez que sea accesible al gran p\u00fablico de manera que podamos beneficiarnos de ella al mismo tiempo.<\/p>\n >><\/a>Descarga el documento completo Tech4biz Trend 2024<<<\/a><\/p>\n Imagen: Unsplash | Julien Tromeur<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Durante los \u00faltimos a\u00f1os hemos visto avances innovadores y fren\u00e9ticos que est\u00e1n impulsando con gran dinamismo el campo de la Inteligencia Artificial (IA), sobrepasando nuestras expectativas y proyectando un horizonte de transformaci\u00f3n y eficiencia en multitud de procesos industriales y tecnol\u00f3gicos. 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