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10 de mayo de 2024

De la IA “Tradicional” a la IA generativa

IA en la pandemia: Herramienta vital y evolución

La Inteligencia Artificial se convirtió en los inicios de la pandemia en una herramienta clave para comprender y combatir el virus. Utilizamos IA para analizar patrones de infección, predecir brotes y ofrecer soluciones en tiempo real. La app que desarrollamos para combatir el COVID-19, que se basó en el análisis de datos en tiempo real para identificar tendencias y anomalías en la propagación del virus, fue un ejemplo claro.

La IA “tradicional”, aunque excelente en la identificación de patrones y predicciones basadas en datos históricos, no siempre era capaz de adaptarse a la rapidez y la imprevisibilidad de la pandemia. Este hecho puso de manifiesto la necesidad de una aproximación más dinámica y creativa de la tecnología: la Inteligencia Artificial Generativa.

Para entender cómo se relacionan es interesante ver la siguiente figura:

IA

La IA generativa es un subcampo del Deep Learning que utiliza redes neuronales profundas para generar nuevos datos basados en los patrones aprendidos de los datos de entrenamiento. Así, mientras que la IA se enfoca en procesar y analizar datos, las IA Generativas se centran en crear, adaptándose mejor a situaciones en constante cambio.

Hoy, las IA Generativas están redefiniendo múltiples sectores. En este artículo vamos a hablar de cómo lo estamos haciendo en call centers, universidades y hospitales que ya están beneficiándose de las ventajas de la IAG:

Call centers

Está transformando la forma en que los call centers dan soporte a los operadores en servicios de atención.

  • En la administración pública, facilitando el acceso a la información de trámites mediante chatbots basados en IA generativa que procesan todas las bases de datos corporativas.
  • En el sector privado, ofreciendo sistemas de IA generativa supervisados por un humano.
  • Aprovechando la potencia de RAG (Retrieval Augmented Generation) para trabajar con información dinámica sin necesidad de reentrenar el modelo cada vez, reduciendo también el nivel de alucinación de la IA.

Universidades

Está cambiando la manera en que las universidades interactúan con sus estudiantes, por ejemplo, dando soporte al alumnado en la selección de estudios.

  • Asistentes virtuales basados en AI generativa y customizados con toda la información corporativa interna de la oferta educativa del centro.
  • Sistemas no supervisados de soporte al alumnado que evalúan y controlan el impacto y la probabilidad de generar respuestas erróneas o alucinaciones.
  • Gestionando las cuestiones de privacidad inherentes a la IA aplicando mecanismos avanzados de salvaguarda.

Hospitales

En el sector sanitario, esta tecnología está modernizando la manera de dar soporte a pacientes, ofreciendo información médica contextualizada y facilitando la gestión de citas, lo que representa un gran avance en la comunicación y la eficiencia en el sector salud.

  • Acceso customizado a la información médica y bases de datos de conocimientos del hospital.
  • Integrado en el portal del paciente. Sin necesidad de supervisión humana, atendiendo a las particularidades de tratarse de respuestas generadas por IA generativa.
  • Evaluando el efecto de diferentes técnicas en la reducción del número de alucinaciones o respuestas erróneas (fine tuning vs RAG, few shot learning, zero shot prompt…).

A pesar de sus beneficios, la IAG presenta desafíos, ventajas y desventajas cómo las que comentamos en el artículo “ La guía definitiva de la Inteligencia Artificial Generativa” que puedes consultar aquí.

Conclusiones

La IAG está redefiniendo la interacción tecnológica en diversos sectores, marcando un salto hacia un futuro donde la IA no sólo responde, sino anticipa y contribuye activamente a un mundo mejor.

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