Muchas organizaciones están pensando en cómo obtener el mejor retorno de la inversión al integrar en sus negocios herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG), como los grandes modelos de lenguaje (LLM).
Las empresas deben pensar cuál es el mejor modelo de LLM para ellas, ya sea un sistema «desarrollado a medida» o uno «listo para usar». También están surgiendo directrices sobre el uso seguro y protegido de la IA.
Las personas deben ser una parte clave de la implementación de la IA en cualquier empresa, pero deben acelerar su uso en el negocio, no ser sustituidas por herramientas como los LLM.
La IA generativa parece destinada a seguir siendo una fuerza motriz en el año que viene, y 2024 será el año de la demostración de esta nueva tecnología. La prueba más importante para las empresas, por supuesto, será el retorno real de la inversión en tecnologías de IA generativa, como los grandes modelos de lenguaje (LLM). Estos algoritmos pueden resumir enormes cantidades de información para generar texto que transmite ideas y responde a preguntas.
El retorno resulta directamente de las decisiones arquitectónicas que tome, del modelo de IAG que elija y de cómo involucre a su personal en su desarrollo y uso. Clientes de Writer como L’Oréal, Vanguard y Accenture ya están obteniendo buenos resultados tras tomar decisiones tecnológicas acertadas en materia de IAG. Para estas empresas, 2024 debería ser un año emocionante. Pero ¿qué le deparará el año a su negocio?
Desde la Orden Ejecutiva del presidente de EE. UU., Joe Biden, del 30 de octubre Orden Ejecutiva que establece normas de seguridad y protección para la IA, hasta la reciente polémica por el despido y la readmisión del director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, en las últimas semanas ha habido más noticias sobre IA de lo habitual que seguir. Y dado que estos acontecimientos son tan trascendentales para el sector, no solo debe mantenerse al día, sino también evaluar en tiempo real qué significan para su organización y para su propia estrategia de IA, que quizá ya esté bastante avanzada.
Las decisiones fundamentales sobre si construir o comprar, así como las consideraciones éticas relativas a los datos y a las personas, son aspectos cruciales. Es posible que ya se esté planteando preguntas como las siguientes:
¿Qué significa tener mi propio LLM? ¿Cuáles son mis responsabilidades en cuanto a las pruebas de seguridad y la presentación de informes?
Al integrar la IA generativa en los flujos de trabajo de mi empresa, ¿qué opciones arquitectónicas tengo y cuáles son sus implicaciones?
¿Cómo debo planificar las interacciones entre mis empleados y la IA?
Como director ejecutivo de Writer, una empresa de IA para empresas que ha desarrollado su propia familia de LLM, he asesorado a cientos de líderes empresariales sobre una variedad de temas, desde la implementación hasta la ética y la gestión del cambio. Y esto es lo que les digo: ¡no cunda el pánico! Mantenga la calma y siga construyendo. Si reconoce el potencial de la IA generativa, pero también avanza con prudencia, va por buen camino.
Así pues, en primer lugar, ¿qué significa tener su propio LLM? Hay al menos tres formas de interpretarlo:
1) Desarrollado por usted.
Aunque parezca increíble, puede construir su propio LLM. Sí, requiere tiempo (mucho) y capital (aún más), pero es posible. Sin embargo, existen formas más sencillas de acceder a modelos de lenguaje personalizados que son más baratas, rápidas y accesibles que «desarrollar el propio».
2. De código abierto y entrenado por usted.
Este modelo es gratuito y está disponible para cualquier persona, para cualquier fin, así como para modificarlo y distribuirlo. Entre los modelos de código abierto más populares se encuentran Llama 2 de Meta y BERT de Google. El principal riesgo de los modelos de código abierto es la seguridad: una brecha puede exponer datos propietarios o comprometer la integridad del modelo. Quien descarga, que tenga cuidado.
3. Proporcionado por otros y ajustado por usted.
La mayoría de las empresas considera que este enfoque es su mejor opción. Puede partir de un modelo probado y de alta calidad, y luego ajustarlo con el contexto de su sector y los datos de su negocio, manteniéndolo seguro y protegido.
Orden Ejecutiva del presidente Biden
Una vez que haya decidido qué tipo de LLM debe poseer su organización, deberá pensar en la seguridad y la protección. La Orden Ejecutiva (OE) de EE. UU. publicada en octubre de 2023 exige que los propietarios de tecnologías LLM con sede en EE. UU. garanticen la seguridad, la privacidad, la equidad y la imparcialidad de esos modelos.
La aplicación práctica de esto irá cambiando en los próximos meses. Organizaciones como el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EE. UU. están trabajando diligentemente en criterios de pruebas e informes para orientar a las organizaciones sobre cómo proceder a fin de minimizar los riesgos para sus propias organizaciones y para los usuarios de su tecnología.
Para cumplir con la OE (además de dirigir un programa exitoso), preste atención a lo que deberían ser las tres características principales de su sistema de IA generativa: calidad, precisión y escalabilidad. Su personal será fundamental en este punto, especialmente para garantizar que su sistema le proporcione resultados de alta calidad.
IA impulsada por personas
A medida que desarrolla la experiencia de su empresa en IA generativa y empieza a sacar el máximo partido de su implementación, desconfíe de las soluciones rápidas y tenga presente el espíritu de lo que la OE de Biden afirma sobre las prácticas a favor de los trabajadores:
«La IA no debe desplegarse de formas que socaven los derechos ... [o] provoquen perturbaciones laborales perjudiciales [y] el desarrollo de la IA debe basarse en las opiniones de los trabajadores, los sindicatos, los educadores y los empleadores, para respaldar usos responsables de la IA que mejoren la vida de los trabajadores [y] complementen positivamente el trabajo humano».
Para sacar el máximo partido de su programa de IA generativa, las personas deben estar siempre en el centro de su negocio: deben acelerar sus programas de IA, no ser sustituidas por ellos.
