Todo el mundo está mirando a los 'chatbots', pero son solo la punta del iceberg de la IA

El fenómeno de ChatGPT ha dejado a los chatbots hasta en la sopa. Estos asistentes virtuales se han convertido en la herramienta de inteligencia artificial que todo el mundo quiere integrar, sea para mejorar los buscadores —ahí está la guerra abierta entre Google y Microsoft—, dar consejos de programación o, incluso, dar consejos de compra, algo que ya estaría probando hasta Amazon, según una filtración reciente. De hecho, entre los pesos pesados de la tecnología, solo Apple no ha querido subirse a este carro. La cuestión es que, pese a su potencial, son solo eso: una posibilidad en mitad de un mar de vehículos de todo tipo (y algunos, además, pueden ser mucho más útiles).

Una de las razones por las que los chatbots están captando tal nivel de interés está en la facilidad de uso y la espectacularidad de resultados. Dicho de otra forma, es muy difícil competir con algo tan sencillo como una caja de texto en la que escribes lo que quieras y te genera un texto, fotografía, vídeo o música a medidas. Es lo que ha hecho que el lanzamiento de asistentes virtuales se haya disparado después de que ChatGPT pegara el petardazo. Ahora, empresas de todo tipo de sectores buscan integrarlos de algún modo a otro en sus sistemas para ser más eficientes, donde también tiene peso eso querer estar a la última. Es un poco lo que, no hace tanto, pasaba con blockchain o todo lo que oliera a criptomonedas.

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Sin embargo, fuera de los grandes focos están surgiendo alternativas que poco tienen que ver con un chatbot, más allá de estar bajo el paraguas de la inteligencia artificial. Ahora le ha tocado al turno a IBM, que ha aprovechado una de sus charlas en DES 2023 de Málaga para explicar algunos detalles de WatsonX, una plataforma con la que pretenden convertir a sus clientes en "los creadores de la IA que se van a usar en la empresa". No son los únicos. Hace unas semanas, Google aprovechaba su conferencia de desarrolladores para anunciar Tailwind, una herramienta para entrenar modelos de lenguaje de forma sencilla, usando los archivos que tengas guardados, por ejemplo, en Google Drive.

"Todo este hype de la IA generativa es bueno y te permite hacer cosas como hablar con él, que te haga los deberes…", ha repasado durante la presentación María Ríos Delgado, científica de datos y client engineer de la tecnológica. "Pero no todo son buenas noticias. Los grandes modelos no están adaptados al mundo empresarial, además de que no están especializados en un sector, requieren infraestructuras muy potentes o dan información incorrecta o comportamientos sesgados", ha continuado. Es ahí donde entraría este nuevo producto, con el que buscan "no generar el mejor modelo o el más grande, sino en conseguir que se pueda hacer de forma fácil y segura".

Así, la propuesta de IBM atraviesa tres procesos. La primera es una sección de datos, donde "está la materia prima, como un gran almacén". Una vez se proporciona esa información, llega el turno de lo que llaman taller para confeccionar modelos generativos, algo para lo que usarán como motor Vela, una supercomputadora optimizada para la IA que funciona en la nube y que estrenaron el pasado febrero.

Por último, abordan la transparencia en cuanto al funcionamiento y desarrollo del modelo, uno de los aspectos más controvertidos de la inteligencia artificial y que empresas como OpenAI siguen sin saber (o querer) explicar. De hecho, se acaba revelar lo que prácticamente todo el mundo sospechaba: utilizaron YouTube sin permiso para entrenar ChatGPT.

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"IBM apuesta por modelos más de andar por casa, porque si bien cuando un modelo es más grande, tiene más capacidades, también son computacionalmente muy costosos", ha explicado María Navas Sánchez, también científica de datos y client engineer de IBM, durante la charla. "Ninguno de los grandes modelos puede funcionar en una sola GPU para darte una respuesta, pero los más pequeños sí pueden, aunque depende del caso".

En este sentido, la propia IBM Research ha dejado varios modelos a modo de prototipo, de forma que en algunos casos pueden valerles para el desarrollo. "Es como tener vuestro propio taller para crear IA generativa dependiendo de tu caso de uso, adaptando a lo que necesites", ha reseñado. De este modo, han creado dos herramientas más con las que afinarlos, llamadas Prompt Lab y Prompt Tuning Studio. "Utilizan una serie de algoritmos para crear las instrucciones perfectas, así que afinar el modelo será como hilvanar con una máquina de ganchillo".

No son solo Google o IBM

De todos modos, no solo los grandes están tratando de ir más allá de los grandes modelos o los chatbots. Es el caso de Workdeck, que también ha estado presente durante esta edición de DES. "Las empresas han visto rápido el valor de utilizar cosas chatbots, y eso ha hecho que se haya convertido en su principal perspectiva sobre estas tecnologías", explica Oonagh Mc Nerney, fundadora de esta startup, en conversación con El Confidencial. "Aún no estamos viendo suficiente innovación y tenemos que hablar de lo que vendrá en el futuro".

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Para Mc Nerney, eso pasa irremediablemente por la inteligencia artificial adaptativa, donde la clave está en crear sistemas flexibles que aprendan por sí mismos y sean capaces de acogerse a a cada nueva situación. "Creamos una especie de gemelo digital del lugar de trabajo, en el que se tienen en cuenta los empleados, los proyectos, las tareas... Después, introducimos técnicas de inteligencia artificial, aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo... Y analizamos lo que ocurre", desarrolla la responsable de Workdeck. Preguntada por un ejemplo, explica lo siguiente: "Si estás desarrollando un proyecto para ser más eficiente en tus presupuestos, nuestro sistema puede ver que quizá estás en constante gasto excesivo, por lo que quizá necesitas presupuestos mayores, porque no eres capaz de completar proyectos".

De este modo, su sistema se basa en una serie de datos globales que son capaces de extrapolar a cada situación particular. Y, al igual que ocurría con el caso de IBM, también defiende que no son necesarios los grandes modelos para ser eficientes en situaciones tan particulares. "La inteligencia artificial adaptativa es clave para la gestión de esos pequeños conjuntos de datos", avisa.