Los modelos de lenguaje grandes (LLM) están transformando las empresas, ya que pueden procesar e interpretar enormes cantidades de datos de maneras singulares.
Las organizaciones pueden sentirse tentadas a dar un gran salto hacia la herramienta de aprendizaje automático para aprovechar las capacidades de los LLM, o desanimarse si no es posible renovar los sistemas.
Para no perderse el impacto de los LLM, las organizaciones podrían recurrir a soluciones pequeñas y una integración gradual, sin gastar grandes sumas en apuestas ambiciosas.
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) están transformando la manera en que hacemos negocios hoy. Entrenados con conjuntos de datos vastos y diversos, estos modelos de inteligencia artificial (IA) responden a las indicaciones de las personas (o prompts) con resultados extraordinarios. Pueden escribir limericks y código, resumir enormes corpus de información e incluso comprender estructuras de proteínas y moléculas.
Ante una tecnología de este tipo, nuestro instinto es pensar en grande. Y muchas empresas lo han hecho. Pero es importante entender que no todos los avances tecnológicos tienen que ser revolucionarios para generar impacto. Los cambios más importantes suelen producirse mediante pasos graduales y mesurados.
Así puedes aprovechar los LLM como mejoras estratégicas de tus operaciones actuales, generar un rendimiento real de la inversión y fomentar una cultura que adopte la IA y los cambios que esta conlleva.
Mejor atención de salud gracias a la IA
Pensemos en un proveedor de atención de salud con cientos de miles de pacientes y un problema habitual: el personal está sobrecargado y, a veces, se le escapa información importante.
En este caso real, la información que faltaba eran datos vitales de los pacientes. Cuando un paciente acude a una consulta, su médico anota los pasos siguientes. En este caso, esa información se introducía en varios sistemas que consultaban el personal de enfermería y otros empleados del hospital. A veces, un médico sugería que el paciente volviera en seis meses, pero no quedaba constancia de ello. Los pacientes se saltaban citas de seguimiento esenciales, con consecuencias potencialmente graves para su salud.
Resolvieron el problema con un LLM. Lo que hizo el modelo fue sencillo: resumió el texto de las notas médicas, buscando en particular las visitas de seguimiento y señalando cada caso. Como resultado, miles de pacientes acudieron a consultas que, de otro modo, podrían haber pasado por alto. Este uso de los LLM es sencillo, pero potente, y demuestra el impacto que pueden tener, sobre todo cuando se conectan a los sistemas existentes y no exigen una renovación completa de estos. Y hoy está salvando vidas.
Marco estratégico para implementar LLM
Hay numerosos ejemplos de cómo los LLM pueden aportar valor, pero el caso del sector de la atención de salud ofrece una excelente pauta para otros: usar los datos existentes para resolver un problema importante en vez de reinventar la rueda. En concreto, este es un marco para usar los LLM como herramientas que resuelvan problemas que ya tienes:
Empieza por una necesidad, no por la tecnología: Busca áreas operativas en las que se pueda mejorar significativamente la eficiencia con una disrupción mínima. Muchas empresas dan prioridad a las áreas donde la comunicación, el procesamiento de datos o la generación de contenidos son cuellos de botella; sin embargo, no tengas miedo de ampliar la perspectiva.
Sé prudente: Empieza con proyectos manejables que puedan dar resultados rápidos. Por ejemplo, en vez de crear un chatbot completo para el servicio de atención al cliente, considera clasificar los mensajes para que un LLM ayude a priorizar las respuestas y resolver eficazmente los problemas menores antes de que se agraven.
Intégralos en los sistemas existentes: Asegúrate de que tu solución basada en LLM complemente y mejore tus procesos y herramientas actuales, en lugar de sustituirlos por completo.
Prioriza el rendimiento de la inversión:Los ingenieros de aprendizaje automático suelen tener formación en investigación y querer explorar. Aunque eso es admirable, no siempre es prudente. Da prioridad a los proyectos que tengan una vía clara hacia resultados tangibles.
Reduce el temor y las barreras:Conviene reconocer que algunos empleados pueden sentirse amenazados por la IA en general y por los LLM en particular. Los proyectos más pequeños, con los que puedan interactuar y de los que puedan beneficiarse —sobre todo si les permiten aprovechar más a fondo sus conocimientos especializados—, pueden aliviar algunos de esos temores.
¿Qué es el sesgo algorítmico?
El futuro está integrado
En el siglo XX, cuando Internet se estaba volviendo omnipresente, quizá te encontraste con empresas que tenían «departamentos de Internet». Aunque hoy esto parezca pintoresco, es aleccionador: entonces, las organizaciones veían una tecnología nueva y poderosa como algo que había que aislar y contener, en vez de integrarla ampliamente en la infraestructura existente. Para algunas, la idea era que, si no estabas en línea, prácticamente no existías.
Eso no significa que lo que les ocurrió a Blockbuster Video ante la aparición de modelos ágiles como Netflix les vaya a ocurrir a las grandes empresas que aún no han adoptado la IA. También es poco probable que creen un «departamento de aprendizaje automático». La realidad es que las empresas integrarán el aprendizaje automático en casi todas las áreas del negocio. Quizá no tengas que ser uno de los primeros en adoptarlo, pero tarde o temprano tendrás que hacerlo.
Los LLM son la mejor manera de llevar a cabo esa transición. Hay muchas formas de empezar a usarlos: aprovechar API (interfaces de programación de aplicaciones) disponibles comercialmente, ajustar modelos de código abierto con tus datos propios o incluso crear tus propios LLM desde cero.
Si evitas las apuestas ambiciosas y costosas, puedes desarrollar las capacidades organizativas necesarias para implementar soluciones basadas en LLM que liberen tiempo del personal, faciliten su trabajo y mejoren la eficiencia empresarial. Los LLM pueden tratarse como cualquier otro proyecto: evalúa cuánto costará desarrollarlos y qué valor aportarán. Sin embargo, lo fundamental es poner manos a la obra y empezar poco a poco para no acabar sin adoptar los LLM en absoluto.
