LLMs, grandes números y datos ruidosos: cuando más grande no siempre es mejor en la IA

En el auge actual de la inteligencia artificial (IA) y los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs), las empresas se enfrentan al desafío de comprender cómo utilizar estos recursos avanzados para mejorar sus operaciones. Un informe reciente de Accenture (2023) revela que el 73% de las empresas considera la IA como su principal prioridad de inversión digital. Sin embargo, el camino hacia la adopción de la IA no está libre de obstáculos, y muchos líderes empresariales reconocen que más grande no siempre es la mejor opción.

El antiguo adagio «Basura entra, basura sale» sigue siendo relevante hoy en día, especialmente en el contexto de los LLMs y la enorme cantidad de datos que utilizan. La gestión de datos de gran volumen y la lucha contra los datos ruidosos se han convertido en temas críticos. Pero, ¿qué son exactamente los datos ruidosos? TechTarget los define como cualquier tipo de datos que las máquinas no pueden leer o interpretar correctamente, incluyendo los «datos no estructurados». Estos datos pueden afectar negativamente el rendimiento de una empresa, su capacidad para hacer pronósticos, tomar decisiones, gestionar recursos y la experiencia del cliente.

Las empresas deben ser conscientes de la importancia de limpiar, curar, armonizar y modelar sus datos antes de utilizarlos para entrenar a sus sistemas de chatbots u otros sistemas de inteligencia artificial, lo que reduce el ruido y mejora la precisión y la confiabilidad de los datos. Además, es fundamental elegir la plataforma de datos adecuada, que sea escalable, multimodelo y segura, y que pueda manejar metadatos y garantizar la trazabilidad de los cambios realizados en los datos.

A medida que nos adentramos en la era de los grandes números y los datos masivos, las limitaciones humanas para comprender estas magnitudes se hacen evidentes. A diferencia de los humanos, las tecnologías de IA, como ChatGPT, pueden trabajar con números y dimensiones mucho más allá de nuestro entendimiento, operando en espacios de miles de dimensiones. Pero incluso la IA tiene sus límites, y la infinidad sigue siendo un concepto difícil de asimilar y manejar, tanto para los humanos como para las máquinas.

Las empresas que buscan implementar LLMs y otros modelos avanzados de IA deben tener en cuenta estos desafíos y trabajar activamente para mitigar los riesgos asociados con los datos ruidosos y las inexactitudes, además de cuidad la seguridad. La transparencia, la confiabilidad y la seguridad son aspectos clave que deben ser abordados para garantizar el éxito a largo plazo de la implementación de la IA en el entorno empresarial y también en el educativo.

Con el enfoque correcto y la tecnología adecuada, las empresas pueden aprovechar el poder de los LLMs y otros modelos de IA para mejorar sus operaciones, aumentar la eficiencia y obtener respuestas más precisas y fiables de sus sistemas de IA. La inversión en precisión, transparencia, confiabilidad y seguridad de estos sistemas de IA está en aumento, y las empresas están empezando a ver los beneficios de integrar estos sistemas avanzados en sus operaciones cotidianas.

En conclusión, mientras continuamos explorando el potencial de la IA y los LLMs, es crucial mantener una perspectiva equilibrada, reconociendo los desafíos y trabajando proactivamente para mitigar los riesgos. Solo así podremos asegurarnos de que la implementación de la IA beneficie a nuestras empresas y a la sociedad en su conjunto.

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