La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado la forma en que hacemos negocios, creamos contenido y desarrollamos productos. En mottum creemos que la clave para sacarle el máximo provecho reside en comprender cuándo es más apropiado usar cada una de las alternativas que hay en el mercado.
La conversación sobre Inteligencia Artificial (IA) forma parte de nuestra cotidianidad, sin embargo, los conceptos que nos permitirán entenderla mejor no están necesariamente en el ADN de los usuarios. Precisamente por ello, en esta nota queremos aclarar tres conceptos básicos y luego profundizar qué tipo de IA utilizar para obtener lo mejor de cada una.
Machine Learning (ML): es una sub-disciplina de la IA que se centra en el diseño, desarrollo y aplicación de algoritmos que permiten a las máquinas mejorar su desempeño en una tarea específica mediante la experiencia. Esencialmente, se trata de dar a las computadoras la capacidad de «aprender» a partir de datos sin estar explícitamente programadas para ello.
Inteligencia Artificial Generativa (AGI): es un campo de la IA que tiene el objetivo de crear nuevos contenidos a partir de una descripción o prompt. Estos pueden ser textos, imágenes, música, voces, videos, entre otros. A través de algoritmos avanzados, estos sistemas pueden producir contenidos que, a simple vista, pueden parecer hechos por humanos.
Large Language Models (LLMs): son modelos de IA especializados en la generación de texto. Están diseñados para entender y generar lenguaje humano, lo que les otorga una capacidad de razonamiento no vista hasta ahora en IA. Tiene una amplia gama de aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta investigación y desarrollo.
En definitiva, Machine Learning es la IA que conocíamos hasta ahora. Recientemente han llegado las AGIs, para irrumpir en todo lo que conocíamos en este campo, y más concretamente los LLMs que son uno de los tipo de AGI más conocidos.
Los LLMs se han vuelto populares y versátiles en una variedad de aplicaciones debido a su capacidad para generar, comprender y razonar a través de textos en lenguaje natural. Algunos de los usos más comunes de estos modelos incluyen:
- Asistentes Virtuales y Chatbots.
- Generación de contenido.
- Búsqueda y recopilación de Información.
- Traducir textos.
- Educación.
- Investigación y desarrollo.
- Juegos (diálogos para personajes).
- Revisión y edición de texto.
- Análisis de sentimientos.
- Simulación de conversaciones.
- Integración con aplicaciones.
- Creatividad y entretenimiento.
Aunque a menudo asociamos los LLMs con OpenAI debido a la popularidad de ChatGPT, es esencial reconocer que OpenAI no fue el precursor en este campo. En realidad, Google, con su modelo Transformer en 2017, sentó las bases. Este modelo innovador cambió el paradigma al permitir una mayor y más eficiente captura de relaciones en datos textuales. No obstante, fue OpenAI quien vio el potencial comercial de estos modelos y decidió dar un paso al frente en ese sentido.
En el mundo tecnológico, la innovación y la comercialización, aunque relacionadas, son etapas distintas y complementarias en la adopción de nuevas tecnologías.
Ahora que conocemos el marco teórico podemos abordar nuestro tema central: ¿cómo saber cuándo usar algunas de las opciones de IA a las que tenemos acceso?
Sabiendo que el criterio para responder la cuestión anterior puede ser subjetivo y estar sesgado por la cantidad de información a la que tenemos acceso. En esta nota, nos hemos decantado por mencionar cinco opciones y presentarlas desde el criterio más primario que cada una puede tener: su misión, el propósito de su creación.
Por lo tanto, lo que viene a continuación no es un ranking, es una presentación:
Open AI (ChatGPT)
Sin duda la más conocida, hasta ahora. OpenAI empresa creadora de ChatGPT, declara que su misión es “garantizar que la inteligencia artificial generativa beneficie a toda la humanidad.”
Visto desde ese punto de vista, sugiere que la herramienta puede ser utilizada para todo, sin embargo, hay usos para los que resulta más efectiva: resumir textos extrayendo lo más relevante; generar contenido (la calidad del resultado depende en gran medida de qué tan buena, precisa y detallada sea nuestra petición), revisar y editar textos, hacer brainstorming e incluso “razonar”.
Es importante recordar que hasta ahora, tiene ciertas limitaciones: por sí mismo no funciona principalmente como un buscador, porque fue entrenado con datos que llegan hasta el año 2021 y, por lo tanto, no conoce la información actual.
Se describe a sí mismo como “tu asistente de investigación de IA” y expresa públicamente que su objetivo es “hacer que la búsqueda de información en línea se sienta como si tuvieras un asistente experto guiándote. Un asistente que sabe lo que te interesa y puede explicarte las cosas de forma que las entiendas”.
Aunque es un modelo de IA similar a ChatGPT cuenta con un elemento diferenciador importante:
Perplexity especifica de manera detallada la fuente de información donde ha obtenido los resultados. Esto otorga confianza al usuario y una manera de ampliar información sobre una temática concreta. Con esto logran posicionarse como un fuerte competidor en potencia de Google.
Anthropic (Claude)
“Creemos que la IA tendrá un gran impacto en el mundo. Anthropic se dedica a construir sistemas en los que la gente pueda confiar y a generar investigación sobre las oportunidades y los riesgos de la IA”, es lo que manifiestan como propósito, mientras que su objetivo es “construir sistemas de IA de vanguardia que sean fiables, interpretables y dirigibles”.
El asistente de IA de Anthropic se llama Claude (de momento únicamente disponible en Estados Unidos y Reino Unido) y se diferencia del resto porque utiliza un enfoque concreto llamado “IA constitucional” que lo hace ser más consciente, divertido y natural. Esta particularidad lo hace mucho más potente en aplicaciones en las que es necesario darle un carácter más humano a la IA como por ejemplo la atención al cliente.
Otro uso diferenciador es que permite automatizar flujos de trabajo diseñados a través de instrucciones en lenguaje humano.
La propuesta de Google en materia de IA se llama Bard, que se describe a sí mismo como “el colaborador creativo y útil que da rienda suelta a tu imaginación, aumenta tu productividad y da vida a tus ideas”.
El diferenciador de Bard es que está siendo entrenado para que sea capaz de responder a preguntas del tipo NORA (No One Right Answer), es decir, aquellas que no tienen una única respuesta válida. Bard como producto de Google sigue en fase experimental, lo que quiere decir que advierten al usuario claramente que las respuestas pueden ser inadecuadas o inexactas.
Tomando en cuenta su objetivo, Bard no pretende ser usado con fines académicos, educativos o investigativos. Su intención es posicionarse como la IA que usa todo el mundo (como lo hacemos con el buscador de Google), es decir, en un asistente al que puedas preguntar cuáles son las mejores plantas para decorar tu casa, ideas para sorprender a tu mejor amiga en su cumpleaños o simplemente pedir ayuda para planificar un viaje express a Milán.
Esta es la IA de Elon Musk, creador de Tesla y Space X; CEO de X y líder o fundador de muchas otras empresas que están innovando en diversos sectores. Aunque aún no ha sido lanzada, la incluimos en el listado, porque su razón de ser llama mucho la atención: “comprender la verdadera naturaleza del universo”. Sin duda, despierta nuestra curiosidad. Seguiremos esperando para saber exactamente cómo funcionará y cuáles serán sus usos recomendados.
Conclusión
La Inteligencia Artificial es una herramienta fascinante y poderosa que está transformando numerosos aspectos de nuestra vida diaria y profesional. No obstante, como cualquier herramienta, su eficiencia y eficacia radica en saber cuándo y cómo usarla.
Cada IA tiene un propósito, por lo tanto, es crucial saber elegir la adecuada en función de las necesidades y objetivos específicos.
Si bien todas estas herramientas ofrecen muchas posibilidades, también es esencial abordarlas con creatividad y pensamiento crítico, recordando siempre que no están exentas de errores o limitaciones.
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