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
Como ya hemos visto en artículos anteriores, se llama Inteligencia Artificial Generativa o Gen AI a un tipo de modelos de IA capaces de crear contenido nuevo y original mediante el aprendizaje automático (técnicas de Machine Learning avanzadas). Desde la generación de textos e imágenes hasta simulaciones con mayor complejidad, este tipo de IA ya está emergiendo como una herramienta transformadora en el mundo empresarial. Sin embargo, su implementación no está exenta de retos y problemáticas.
En este artículo exploraremos los principales desafíos a los que se enfrentan las compañías a la hora de implementar modelos de IA Generativa y los errores más comunes.
Principales desafíos a los que se enfrentan las empresas
El auge de la IA Generativa ha llevado a muchas compañías a intentar implantarla en sus operaciones, a menudo sin una comprensión clara de sus necesidades específicas. Esta tendencia puede dar lugar a desafíos significativos en la integración de esta tecnología. A continuación, detallamos los principales desafíos que enfrentan las empresas al implementar IA Generativa:
- Privacidad de datos: Si el modelo ha sido entrenado con datos sensibles o privados, un atacante podría intentar usar lo que se conoce como «prompts finos» o «prompt engineering» para recuperar fragmentos de esa información, lo que plantea graves preocupaciones de privacidad y seguridad. Por ello, es importante utilizar salvaguardas que aseguren que el modelo no revele información sensible o datos personales con los que ha sido entrenado.
- Actualizaciones de prompts: Cada vez que una solución comercial de IA Generativa lanza una nueva versión, existe el riesgo de que los prompts que funcionaban bien en la versión anterior necesiten ser ajustados o reescritos. Esto requiere esfuerzos continuos para mantener y actualizar los prompts. Algunas herramientas y plataformas permiten guardar y organizar prompts, facilitando las actualizaciones cuando se cambia de versión. Sin embargo, esto no elimina la necesidad de realizar ajustes manuales.
- Soluciones Open Source: Aunque estas soluciones son más flexibles, requieren un alto coste computacional, especialmente cuando se realiza fine-tuning. En ciertas situaciones, se pueden aplicar técnicas como few-shot learning, donde el modelo se ajusta a nuevas tareas con solo unos pocos ejemplos, reduciendo así el coste.
- Respuestas categóricas ambiguas: Los modelos generativos a menudo producen respuestas categóricas que pueden ser ambiguas, especialmente en tareas donde se requiere una precisión alta. Esto puede llevar a confusión o a interpretaciones incorrectas.Una forma de abordar este problema es el uso de verbalizers, aunque no resulta la solución perfecta ya que depende de la calidad del mapeo.
- Alucinaciones: La IA Generativa puede producir información inventada o incorrecta, un fenómeno conocido como «alucinaciones». Estas alucinaciones ocurren debido a limitaciones en los datos de entrenamiento, la propagación de errores y la falta de supervisión humana. Para mitigar este problema, se pueden combinar los resultados de los modelos con otras herramientas, optimizar las instrucciones mediante técnicas avanzadas, y realizar una supervisión por parte de expertos en situaciones críticas.
- Outputs de los modelos: Los modelos de IA Generativa no tienen mecanismos internos para verificar la veracidad de la información que generan en tiempo real ni desarrollan contenidos mediante una comprensión profunda o bases de datos actualizadas; operan mediante probabilidades estadísticas. Sin embargo, en lugar de proporcionar una gama de posibles respuestas con sus respectivas probabilidades, estos modelos generan un único valor o respuesta. Esto puede ser problemático en situaciones donde la incertidumbre es crucial, como en la toma de decisiones críticas, porque no ofrecen una indicación clara de cómo de probable es que su respuesta sea correcta o precisa. Para mitigar este problema, se podría utilizar un ensamble de modelos o realizar múltiples ejecuciones del mismo modelo para generar diferentes respuestas. Luego, estas respuestas podrían analizarse para inferir una probabilidad aproximada de las diferentes opciones.
- Ética y Responsabilidad: Los modelos de IA Generativa pueden producir contenido sesgado, inapropiado o inexacto si no se diseñan o supervisan adecuadamente. Las empresas deben establecer marcos éticos claros y mecanismos de supervisión para garantizar un uso responsable de la IA.
Principales errores a la hora de implantar modelos de IA Generativa
Aunque las ventajas de la IA Generativa son innegables, a menudo las empresas cometen errores al implementarla. Estos errores pueden limitar el potencial de la tecnología y generar desafíos inesperados. Los más comunes son:
- Infraestructura para el despliegue: Un error común es no considerar cuándo y cómo se va a utilizar la IA en el entorno de producción, y no prever los recursos necesarios para soportar la carga del modelo.
- Tiempos de respuesta y costes asociados: Otro error común es no realizar un análisis exhaustivo de los tiempos de respuesta y los costes asociados al uso de soluciones de IA Generativa. En el contexto de soluciones comerciales, esto puede llevar a subestimar la cantidad de tokens necesarios, incrementando significativamente los costes asociados.
- Uso de GenAI como solución universal: Otro de los principales errores es intentar utilizar la IA Generativa como solución para cualquier problema. Por ejemplo, un modelo BERT, entrenado específicamente para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que requiere una comprensión profunda del contexto, puede ser más eficiente en tareas de análisis y clasificación de texto, en lugar de generar contenido.
Existen escenarios específicos en los que conviene utilizar GenAI, y otros en los que no es la mejor opción, tal como se explica detalladamente en el artículo “¿Es realmente IA Generativa lo que necesitas?”.
La adopción de la IA Generativa en las empresas representa un avance significativo en la evolución tecnológica, con el potencial de transformar profundamente las operaciones y mejorar la competitividad empresarial. Aunque esta tecnología ofrece un amplio abanico de oportunidades innovadoras, también conlleva desafíos y riesgos que requieren una gestión cuidadosa y estratégica.
Contar con una asesoría tecnológica robusta de mano de una compañía con años de experiencia tanto en el desarrollo como en la implementación de modelos de IA, ayuda a afrontar estos desafíos de manera exitosa y a evitar errores comunes en estas áreas.
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Si quieres conocer más sobre IA Generativa, puedes descargar el vídeo del webinar “IA Generativa Aplicada: From ZERO to HERO”, e indagar en el mundo de los modelos generativos de la mano de grandes expertos.
