En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados, transformando la forma en que interactuamos con la tecnología. Inicialmente, la IA tenía un alcance limitado a realizar tareas específicas y bien definidas mediante reglas pre-programadas y algoritmos cargados manualmente.
Ahora, lo que se conoce como Inteligencia Artificial generativa (Gen IA) ha roto los paradigmas del alcance de esta tecnología, integrando redes neuronales en su funcionamiento. Esto le ha permitido aprender de grandes volúmenes de datos no estructurados y generar respuestas o contenidos nuevos a partir de patrones aprendidos y relacionados entre sí.
Aunque se prevé que la IA supere las capacidades humanas, actualmente se ha logrado enseñar a hablar a las máquinas. Este proceso comienza con la recopilación y el procesamiento de gran cantidad de datos textuales, provenientes de libros, artículos, sitios web y otras fuentes escritas por humanos.
Al alimentar estos datos a modelos de aprendizaje automático, los ingenieros permiten que las IA identifiquen patrones, comprendan contextos y generar propuestas diferentes. La Gen IA tiene la capacidad de generar contenido nuevo y original mediante el aprendizaje de patrones, lo que puede llevar a la generación de respuestas erróneas, conocidas como “alucinaciones”.
Estas alucinaciones representan un desafío significativo, pero comprensible, dado el estado actual de la tecnología. Por ello, es crucial que los usuarios y desarrollado[1]res sean conscientes de estas limitaciones y trabajen activa[1]mente para mitigarlas.
El reto de la Gen IA
Este nuevo enfoque permite a los ingenieros de avisos diseñar y ajustar las instrucciones dadas a los modelos de IA para obtener las respuestas más útiles y precisas. Sin embargo, esta tarea no está exenta de desafíos, ya que crear un rápido efectivo requiere un profundo entendimiento de cómo los modelos de IA procesan y responden al lenguaje.
El valor agregado en cuanto a estrategias con Gen IA radica en mejorar continuamente el entrenamiento de los modelos utilizando datos más precisos, lo que ayuda a reducir la propagación de información incorrecta.
Además, están desarrollando modelos de verificación secundaria que pueden revisar y corregir las respuestas generadas antes de presentarlas a los usuarios. La retroalimentación humana también juega un papel crucial, permitiendo ajustes continuos basados en la supervisión y evaluación de las respuestas generadas por la IA.
Por: Oscar Hernández Rosales
CEO LATAM de Bluetab
