Germán Sanchis en la Hora Premium: “Nunca permitiría que una IA tome una decisión por mí”

En los últimos años ChatGPT ha supuesto un cambio radical tanto a nivel técnico como dentro del mercado, por ello, el CEO y fundador de Sciling asienta en la Hora Premium las bases acerca de en qué consiste realmente ChatGPT, la inteligencia artificial y otras posibles alternativas, además de qué pasa cuando ChatGPT resulta insuficiente para cumplir nuestros propósitos
26 de abril de 2024 | Compartir: Compartir en twitter Compartir en LinkedIn
Germán Sanchis en la Hora Premium: “Nunca permitiría que una IA tome una decisión por mí”

La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una fuerza transformadora en diversos ámbitos, y su influencia se hace cada vez más evidente en la sociedad moderna. Aunque a menudo cuando se menciona la IA es común asociarla con tecnologías como ChatGPT, conviene entender que ChatGPT constituye sólo una pieza del rompecabezas en ese vasto campo. El CEO y fundador de Sciling, Germán Sanchis, ha dedicado su intervención en la Hora Premium a explorar avances en inteligencia artificial generativa, incluyendo la creación de música, voz y modelos fundacionales, así como la distinción entre modelos del lenguaje de código abierto y cerrado.

Para ilustrar el potencial de ChatGPT, Germán Sanchis ha compartido una experiencia personal con un captcha peculiar que encontró al intentar acceder a su banco online. Este ejemplo destaca cómo la IA, a través de ChatGPT, puede interactuar de manera casi indistinguible de los humanos en ciertas situaciones, pero también resalta las limitaciones inherentes a este enfoque basado en la generación de texto palabra por palabra.

Sanchis señala que ChatGPT ha tenido un impacto significativo en varios sectores, incluida la atención al cliente y el desarrollo de software: “Los chatbots alimentados por tecnología similar a ChatGPT están comenzando a despegar, ofreciendo ahorros significativos en costos y mejorando la satisfacción del cliente”. Según Germán Sanchis,“varios estudios citan que la IA podra ahorrar en torno a un 30% en costes en atención al cliente y que en 2026, una de cada 10 interacciones se realizarán a través de tecnologías de inteligencia artificial”.

Sin embargo, Sanchis ha advertido sobre las limitaciones de ChatGPT y tecnologías similares. “Esto nos lleva a uno de los grandes problemas de chat GPT”, debido a que estas limitaciones incluyen la generación de información no siempre útil, alucinaciones (o la creación de afirmaciones incorrectas), falta de interpretabilidad en el texto generado y problemas relacionados con sesgos y toxicidad en el lenguaje.

El CEO de Sciling ha subrayado que “la inteligencia artificial abarca un gran número de tecnologías”, va más allá de la generación de texto e incluye desde el procesamiento de lenguaje natural, la generación de imágenes y vídeo, y la analítica predictiva. Es decir, ChatGPT es solo una faceta de un campo mucho más amplio y diverso.

German Sanchis ha destacado varios avances interesantes en la generación de contenido creativo utilizando IA. “Es notable la exploración en la generación de música, donde se están observando avances muy interesantes, como la capacidad para generar música pop utilizando tecnologías como Interjeta y la IA Generativa”, es decir, a partir de texto.

También considera relevantes los avances en la generación de voz, como el reciente caso demostrado por Alibaba, la empresa matriz de Aliexpress, capaz de generar un vídeo de una persona cantando y moviendo la cabeza, conocido como “cabezas parlantes”, a partir de una imagen estática de esa persona junto con un texto de la canción. Despierta gran interés en ámbitos éticos y en aplicaciones de atención al cliente y otros usos virtuales.

A su vez, Sanchis ha abordado el tema de los modelos fundacionales en IA, que considera uno de los grandes avances en los últimos años. Ha explicado que “los modelos fundacionales son potentes modelos matemáticos entrenados con amplios conjuntos de datos heterogéneos y multimodales, que abarcan desde texto e imágenes hasta datos estructurados y señales 3D, incluyendo series temporales”.

Modelos

“Estos modelos fundacionales, tras asimilar una vasta cantidad de datos de internet y otros orígenes, adquieren una comprensión global de nuestro mundo, lo que permite su especialización para realizar tareas específicas y adaptarse a distintos casos de uso”, afirma.

En cuanto a los grandes modelos del lenguaje, como GPT, Sanchis hizo una distinción entre los modelos de código abierto y los de código cerrado: “Es crucial hacer una distinción entre los modelos del lenguaje de código abierto y los de código cerrado, ya que, los modelos de código abierto pueden descargarse y ejecutarse en nuestros propios dispositivos o servidores”, afirma.

En el final de su intervención, Sanchis ha abordado el desafío de implementar sistemas de IA en las organizaciones, para lo cual se necesita agilidad e infraestructura. “Trabajar con un SaaS proporciona una notable agilidad, ya que nos permite comenzar de inmediato sin necesidad de realizar despliegues, lo que facilita la creación rápida de pruebas de concepto y prototipos iniciales en comparación con el desarrollo propio”, destaca.

En la ronda de preguntas, Germán Sanchis ha destacado la amplia aplicabilidad de la IA «en todas las industrias”. La tecnología está progresando rápidamente incluso en sectores considerados más tradicionales, como el financiero y el de seguros. Al abordar el tema del contexto y la personalidad en los modelos del lenguaje, ha explicado las técnicas utilizadas, como establecer una ventana de contexto adecuada y el fine-tuning de los modelos.

A su vez, ha reflexionado sobre el progreso hacia la IA de propósito general, para lo que destaca el papel crucial de la IA generativa. “Lo que hemos visto en IA generativa en los últimos otros años ha sido el mayor paso hacia la IA general”, ha señalado.

Finalmente, al ser cuestionado sobre si la IA de código abierto acabará superando a las licencias privadas, ha señalado los desafíos y diferencias entre ambos enfoques. Utilizando ejemplos concretos. La inversión necesaria y el desarrollo continuo de las licencias privadas podrían dificultar que los modelos de código abierto las superen completamente. “La cantidad de recursos que hay que dedicar, hace que cerrar ese gap, o incluso que los modelos open source superen a los propietarios, sea difícil”, destaca.

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