Este artículo pertenece a Gen AI Series “From ZERO to HERO: IA Generativa aplicada”, una serie de artículos y novedades sobre IA Generativa aplicada a la industria que te ayudarán a conocer mejor esta tecnología y aplicarla de manera efectiva.
Accede al universo de la IA Generativa
El reciente boom de la IA Generativa ha ocasionado que cada vez sean más las empresas que quieren implementar esta tecnología para mejorar su operativa diaria. Pero para llevar a cabo una implementación efectiva de los modelos de IA Generativa se requiere un enfoque cuidadoso y estratégico. En este artículo vamos a enfocarnos en la implementación efectiva de los grandes modelos del lenguaje (LLMs).
1. Comprender qué es la IA Generativa, para qué sirve y cómo funciona
Antes de comenzar cualquier implementación de IA Generativa, es crucial comprender sus fundamentos. El primer paso es familiarizarse con los conceptos básicos de la IA Generativa, saber qué es, qué problemáticas soluciona o cómo funciona este tipo de modelos.
¿Qué es? La IA Generativa es un campo de la Inteligencia Artificial que engloba los sistemas y algoritmos capaces de generar contenido nuevo, original y creativo. Más información en nuestro artículo “IA Generativa: qué es, historia y tipos”.
¿Para qué sirve? Los LLMs son una herramienta muy potente para resolver un conjunto de problemas muy concretos como clasificación de textos, validación de documentos, resumen de contenido, búsqueda de información, chatbots para interlocución con clientes, o generación de contenido, datos sintéticos o código. Más información en nuestro artículo “IA Generativa: preguntas frecuentes”.
¿Cómo funciona? Actualmente lo más utilizado para el desarrollo de IA Generativa son las arquitecturas basadas en Transformadores preentrenados. Estos modelos se especializan en el procesado de información secuencial, como lenguaje natural, y para ello emplean el mecanismo de autoatención en el que se le da un peso diferente a cada parte del input. Más información en nuestro artículo “IA Generativa: preguntas frecuentes”.
Comprender estas preguntas es fundamental para determinar si la IA Generativa es adecuada para tu empresa y la problemática que quieres resolver, y qué necesitas para aplicarla de manera efectiva.
2. Identificar las diferentes oportunidades de implementación
Una vez que se comprende bien qué es la IA Generativa y para qué sirve o no, es importante identificar cómo puede aplicarse en la empresa. Esto implica explorar las diversas oportunidades y casos de uso de esta tecnología. ¿Cómo puede aplicarse esta tecnología en un área en la que realmente aporte valor al negocio? En la actualidad, ya existen ejemplos de casos de aplicación de la IAG en diferentes sectores que están dando muy buenos resultados.
Por ejemplo, en el sector bancario y asegurador puede utilizarse en áreas de gestión documental, atención al cliente o marketing/ventas. En el sector energético puede aplicarse tanto en áreas de atención al cliente y ventas, como en áreas de innovación tecnológica y sostenibilidad. Los casos de uso de IA Generativa en el sector manufacturero dan soporte desde el diseño hasta la distribución, incluyendo la gestión de averías y la planificación. En retail esta tecnología puede ayudar sobre todo a personalizar contenido para mejorar la ratio de conversión y la experiencia del cliente.
Algunos casos de uso de IA Generativa:
- Procesamiento automático de información de pólizas con IA Generativa
- Reducción de accidentes y riesgos laborales en el sector energético con IA Generativa
Tras elegir un caso de uso que poder aplicar en la empresa, es necesario analizar el impacto que tendrá en la compañía.
3. Seleccionar el proveedor o socio de desarrollo e implementación de IA Generativa
El siguiente paso es elegir un socio confiable para el desarrollo e implementación de los modelos generativos. Aunque muchas empresas de inteligencia artificial ofrecen servicios en este campo, es importante buscar aquellas con experiencia específica en el desarrollo e implantación de este tipo de modelos. Únicamente las compañías con experiencia pueden evitar errores típicos a la hora de implantar IA Generativa, pudiendo asegurar la adaptación total a la compañía y la obtención de resultados.
Un buen proveedor con experiencia ayudará a seleccionar la plataforma adecuada de IA Generativa que se adapte a las necesidades y capacidades de la empresa, garantizando la escalabilidad y la integración con los sistemas existentes. Además, su expertise ayudará a decidir en puntos clave posteriores en el proceso, como el tipo de entrenamiento del modelo, la especialización, su uso y productivización, estrategias de reducción de costes, temas de confidencialidad, etc.
En decide4AI contamos con experiencia tanto en el desarrollo como en la implementación de este tipo de modelos con muy buenos resultados.
4. Decidir las especificaciones del modelo
Una vez claro el caso de uso de IA Generativa a aplicar, es necesario tomar varias decisiones que afectan tanto al rendimiento y los resultados del modelo, como a costes de computación, tiempo e inversión.
En primer lugar, hay que decidir qué plataforma de IA Generativa elegir. Es necesario seleccionar la plataforma que se adapte al caso de uso y a las necesidades y capacidades de la empresa. ¿Vamos a utilizar una herramienta comercial, open source o mixta? ¿Alguna es mejor dependiendo del caso de uso elegido? ¿Queremos alojarla on-premise o en la nube? Todas estas preguntas y sus respuestas afectan a la elección y como comentábamos más arriba, a los resultados y coste del modelo.
Después hay que ver qué tipo de entrenamiento del modelo se va a seguir. Se puede utilizar un enfoque Zero-Shot, es decir, utilizar modelos preentrenados para realizar tareas de propósito general; un enfoque One-Shot o Few-Shot, en el que se especifica la tarea y se añaden ejemplos en el prompt especificando las entradas y salidas correspondientes; o un enfoque Finetuning, en el que se entrena al LLM para que se especialice en una tarea específica.
Para especializar un modelo se pueden utilizar técnicas como:
- Prompt Engineering, como comentábamos más arriba para adaptar mediante prompting cómo se comporta el modelo y mejorar los resultados del modelo de lenguaje preentrenado.
- RAG (Retrieval Augmented Generation), que consiste en el uso de documentos en los que buscar las respuestas que se plantean al LLM, y este contestará en base a su conocimiento interno y aportará los documentos que se han procesado.
- Finetuning, que es como comentábamos más arriba el ajuste y reentrenamiento de ciertas capas de la red neuronal para adaptarla a dominios específicos.
Este tipo de técnicas no son excluyentes en su uso, por lo que pueden utilizarse conjuntamente para mejorar los resultados de los modelos.
5. Integrar el modelo de IA Generativa en el negocio
Después hay que decidir sobre el uso y productivización del modelo. Existen 3 principales formas de utilizar los LLM:
- Mediante una API, como cualquier otro producto en Python, con las llamadas correspondientes a la API. Es el caso de GPT o Gemini.
- En un servidor propio u otro hardware dedicado.
- Mediante plataformas como HuggingFace, Replicate, SpaCy, etc.
Para otros casos, hay librerías como LangChain con utilidades que hacen más sencillo el proceso, como por ejemplo LLM wrappers, prompt templates, chains, vector stores, agents, gestores de memoria, etc. También incluye herramientas para deployment y monitorización. Aplicaciones como dvc permiten crear pipelines para el desarrollo y puesta en producción de modelos.
Una vez que el modelo está entrenado y listo para su implementación, es crucial integrarlo de una manera efectiva en el negocio. Esto implica establecer objetivos claros del modelo y definir métricas de rendimiento para evaluar su impacto.
Además, se debe capacitar al personal para que comprenda cómo interactuar con el modelo y aprovechar al máximo sus capacidades, asegurando así su adopción y uso efectivo en la empresa.
6. Monitorizar el modelo y ajustarlo para un enfoque de mejora continua
La implementación de IA Generativa no termina una vez que el modelo está en producción. Para garantizar su efectividad, aporte de valor y adaptación a lo largo del tiempo, es necesario establecer un sistema de monitorización continua para evaluar su rendimiento y realizar ajustes según sea necesario. Usar un monitor de LLMs sirve para identificar si se está haciendo un uso correcto de los modelos, prompting, tokens de salida, control de costes, etc.
Esto también implica recopilar retroalimentación del usuario, actualizar regularmente los datos de entrenamiento y estar al tanto de las últimas innovaciones en el campo para garantizar que el modelo siga siendo relevante y efectivo a lo largo del tiempo.
Implementar IA Generativa en tu empresa puede ser un proceso complejo, pero siguiendo estos pasos clave, puedes maximizar las posibilidades de éxito. Desde comprender los fundamentos hasta seleccionar el socio adecuado y monitorear el rendimiento del modelo, cada paso es crucial para aprovechar al máximo el potencial de esta tecnología.
Si quieres saber cómo la IA Generativa puede ayudarte, no dudes en contactar con nosotros. Podremos ayudarte y asesorarte en todo momento.
