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
En los últimos años, el auge de la IA Generativa ha suscitado un gran interés en empresas de diversos sectores, que buscan implementar esta tecnología para mejorar sus procesos y operaciones. Sin embargo, aunque se ha demostrado su capacidad para abordar una amplia gama de problemas, muchas veces nos encontramos con casos en los que se busca aplicarla sin comprender realmente si es la solución adecuada.
En estos escenarios, es crucial discernir si la IA Generativa es la herramienta apropiada para resolver la problemática en cuestión o si sería más adecuado recurrir a otras técnicas de Machine Learning u otras disciplinas como Optimización Matemática.
Cuando IA Generativa NO es lo que necesitas
Como hemos comentado anteriormente, a menudo nos encontramos con empresas que acuden a nosotros buscando aplicar IA Generativa en situaciones donde esta tecnología no es la más indicada. Es importante destacar que la IA Generativa no reemplaza a otras técnicas de Machine Learning o de Optimización Matemática.
Algunos ejemplos de problemas para los cuales la IA Generativa no es la solución adecuada incluyen:
- Reconocimiento de patrones y detección de anomalías: Para la detección de patrones o de anomalías en grandes conjuntos de datos se suelen utilizar algoritmos de Machine Learning, capaces de analizar volúmenes ingentes de datos históricos e identificar estas tendencias o puntos anómalos en los mismos.
- Predicción: Para predecir resultados futuros en base a datos históricos se suelen utilizar modelos de Machine Learning. Estos modelos en base a los patrones y tendencias encontradas en los datos son capaces de realizar predicciones precisas. Así las compañías pueden por ejemplo conocer la demanda futura de un producto o el precio que tendrá la energía en un determinado momento. Aunque se están empezando a utilizar modelos generativos como TimeGPT para realizar previsiones de demanda, aún no están del todo maduros y a día de hoy no suelen compensar por su coste de implementación.
- Optimización: La planificación óptima de los recursos disponibles para la mejora de la eficiencia operativa, requiere de algoritmos específicos que permitan encontrar la mejor solución posible dentro de un conjunto de variables y restricciones predefinidas. La IA Generativa no se centra en esta tarea, siendo más efectiva la aplicación de técnicas de optimización matemática.
Cuando IA Generativa SI es lo que necesitas
A pesar de sus limitaciones en ciertos tipos de problemas, la IA Generativa es extremadamente útil en una gran variedad de aplicaciones. Algunos ejemplos de problemas para los cuales los LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) son la solución adecuada, incluyen:
- Clasificación de textos: La clasificación de textos o documentos es una tarea en la que los LLMs pueden ofrecer resultados precisos. Estos modelos pueden identificar y categorizar automáticamente documentos en función de su contenido, facilitando la organización y búsqueda de información.
- Sintetización y búsqueda de información: La generación de resúmenes y la búsqueda de información en grandes volúmenes de documentación son áreas donde la IA Generativa puede ser de gran ayuda. Estos modelos pueden analizar y condensar grandes cantidades de información de manera eficiente, proporcionando resúmenes concisos y relevantes.
- Creación de contenido: La generación de contenido audiovisual o lexicográfico es otra área donde la IA Generativa destaca. Estos modelos pueden crear nuevas imágenes, videos, textos y otros tipos de contenido de manera automática a partir de contenido real, ofreciendo nuevas oportunidades creativas y de producción.
- Creación de datos sintéticos o de código: La generación de datos sintéticos o la creación de código son aplicaciones donde la IA Generativa puede ser especialmente útil. Estos modelos pueden generar datos realistas para entrenar algoritmos de Machine Learning o incluso escribir código automatizado para tareas específicas.
- Chatbots para la interlocución con clientes: Los chatbots generativos son otra aplicación popular de la IA Generativa, especialmente en el ámbito del servicio al cliente. Estos sistemas pueden mantener conversaciones fluidas y naturales con los usuarios, ofreciendo respuestas precisas y personalizadas a sus consultas y solicitudes.
- Apoyo a la predicción: Por último, como comentábamos más arriba, también se está empezando a usar IA Generativa en otros escenarios como predicción de la demanda. Este enfoque no suele batir otros enfoques de Machine Leraning, pero podría ser útil en ciertos escenarios con poco histórico de datos, o como parte de un ensemble si sus residuos no correlan con los otros enfoques.
Si bien la IA Generativa no es la solución para todos los problemas, ofrece un potencial significativo en una amplia variedad de aplicaciones. Al comprender adecuadamente sus capacidades y limitaciones, las empresas pueden aprovechar al máximo esta tecnología para mejorar sus procesos y ofrecer servicios innovadores a sus clientes.
Si quieres saber cómo esta tecnología puede ayudarte, no dudes en contactar con nosotros. Podremos ayudarte y asesorarte en todo momento.
