Qué tan relevantes somos hoy en día para la IA?

Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, los medios han estado alborotados con todo lo relacionado con la Inteligencia Artificial (IA), específicamente con el concepto de IA Generativa. Aunque estos términos tienen décadas de antigüedad, a estas alturas es seguro decir que la IA ha recorrido un largo camino. Los avances más recientes en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han permitido a las computadoras realizar tareas que antes se pensaba que estaban totalmente dentro del dominio del razonamiento humano.

Según la Guía Mundial de Gasto en Inteligencia Artificial publicada más recientemente por IDC, que rastrea el gasto en inteligencia artificial (IA) para software, hardware y servicios en todas las industrias y casos de uso, se espera que las empresas canadienses inviertan alrededor de C$ 5,2 mil millones en soluciones de IA en 2023. A partir de 2022, se espera que esta cantidad casi se triplique para 2027 a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 23,03%.

Además, IDC espera que las plataformas de IA , que incluyen tecnologías como las herramientas de IA conversacional ( el conjunto de tecnologías detrás de aplicaciones de mensajería automatizada (texto) y voz (audio) que ofrecen interacciones similares a las humanas entre computadoras y humanos , crucen más de 2.200 millones de dólares canadienses, creciendo a una tasa compuesta anual del 32,05% para 2027.

Chatbot 2.0 Wars: impulsado por la IA

Dejando a un lado los rumores de los medios, una de las áreas más interesantes de la investigación de la IA es la IA generativa, que utiliza algoritmos para generar contenido nuevo y único basado en patrones y relaciones aprendidas de grandes cantidades de datos. En esencia, GenAI implica enseñar un modelo de aprendizaje automático para generar contenido nuevo entrenándolo en un conjunto de datos de contenido existente.

ChatGPT significa Chat Generative Pre-Trained Transformer, que es un chatbot desarrollado por OpenAI. Tanto GPT 4 como GPT 3.5 pertenecen a una familia de modelos de lenguaje grandes (LLM) y están optimizados con técnicas de aprendizaje supervisado y reforzado, que utiliza ChatGPT. Dado que GPT-4 es el más nuevo de los dos modelos, viene con actualizaciones y mejoras mejoradas en comparación con su predecesor, GPT-3.5.

Lo ‘grande’ en LLM se refiere a la cantidad de valores o parámetros utilizados; Para poner las cosas en perspectiva, GPT-3.5 de OpenAI utilizó aproximadamente 175 mil millones de parámetros y se limitó a información anterior a junio de 2021, mientras que GPT-4 se basa en muchos más datos de entrenamiento de más de 1 billón de parámetros y su corte de datos es hasta septiembre de 2021. Esto le da a este último una mayor capacidad para manejar instrucciones mucho más matizadas que su predecesor. Otra gran diferencia entre las versiones de ChatGPT antes mencionadas es que GPT-4 es un modelo multimodal, lo que significa que puede procesar datos de texto e imágenes, mientras que GPT-3.5 es un modelo de texto a texto.

Microsoft, por su parte, también introdujo ‘Bing Chat AI’, que utiliza GPT-4, una iteración de los modelos de lenguaje de ChatGPT, que combina la búsqueda web, la navegación y el chat en una experiencia unificada, produciendo datos más confiables y precisos en comparación con las versiones de ChatGPT.

Siguiendo su ejemplo, Google lanzó su chatbot generativo de IA, BARD, a principios de este año. BARD se basó inicialmente en el LaMDA (modelo de lenguaje para el sistema de aplicación de diálogo) de la propia empresa, pero ahora utiliza el modelo de lenguaje llamado PaLM o Pathways Language Model, que es más avanzado y utiliza alrededor de 540 mil millones de parámetros. Más recientemente, Google anunció que está casi listo para lanzar su modelo básico de IA de próxima generación, Gemini, que se prevé que supere a muchos de sus competidores.

Otros grandes actores como Amazon e IBM no se quedan atrás en este espacio y han hecho algunos anuncios notables. Los modelos básicos LLM patentados de Amazon se conocen colectivamente como Amazon Titan y estarían disponibles a través del servicio Amazon Bedrock y otras empresas de terceros. IBM, por otro lado, anunció recientemente nuevos modelos básicos de GenAI y mejoras que llegarán a WatsonX, la plataforma de datos e inteligencia artificial de la compañía.

Oportunidades del mercado canadiense de IA

Dada la reciente innovación en el espacio de la IA generativa, IDC Canadá espera que los próximos cinco años sean cruciales en la adopción de software habilitado para IA; Se espera que las empresas y empresas de diferentes tamaños, así como los gobiernos federal y provinciales, sean los adoptantes obvios. Es probable que adopten dichas tecnologías para mantener la relevancia de la IA, pero más importante aún, para crear eficiencias, reforzar la automatización y seguir siendo ágiles.

Según la Guía de gasto en inteligencia artificial de IDC, los tres principales sectores de más rápido crecimiento de Canadá en el espacio de la plataforma de inteligencia artificial son el financiero, el de infraestructura y el de fabricación y recursos.

Limitaciones de la IA generativa

Si bien GenAI ha demostrado un potencial increíble en una amplia gama de aplicaciones, se deben considerar varias limitaciones al utilizar esta tecnología. Algunas de las limitaciones más importantes de GenAI incluyen:

• Falta de control sobre la salida: dado que los algoritmos de IA pueden producir contenido original, no es fácil controlar la salida específica.
• Sobreajuste: demasiado centrado en datos específicos.
• Conjunto de datos limitado para el aprendizaje: «Solo sabes lo que sabes».
• Bucle de sesgo: resultado injusto o inexacto si los datos de entrenamiento están sesgados.
• Preocupaciones éticas: deepfakes, derechos de autor, etc.

Si bien estas limitaciones son importantes, no niegan el potencial de GenAI. De hecho, estas conversaciones sobre GenAI ayudarán a aumentar aún más la concienciación sobre la IA y su repunte en general.

Conclusión

Como ocurre con cualquier tecnología, se deben abordar desafíos y consideraciones éticas a medida que el campo de GenAI continúa evolucionando. Y a medida que los beneficios de GenAI se vuelven cada vez más evidentes, su impacto en nuestras vidas y negocios seguirá creciendo, lo que hará que las conversaciones sobre su uso “ correcto y justo ” sean de suma importancia. En general, la versatilidad y el potencial de GenAI la convierten en un área de investigación fascinante, con muchos desarrollos y aplicaciones interesantes aún por realizar. Manténganse al tanto.

Traducción del artículo original de IDC
How AI-Relevant Are We Today? | IDC Blog
27 DE SEPTIEMBRE DE 2023