Desmontando los mitos de la IA Generativa

En este artículo los expertos en desarrollo e implementación de modelos de IA Generativa de decide4AI desmontan seis de los principales mitos que se han creado alrededor del mundo de la IA Generativa; desde el desarrollo de los modelos generativos hasta su entrenamiento, implantación y uso.

Los principales mitos detectados son:

1. Los resultados de los modelos generativos son precisos.
2. Cuanto mayor es el modelo, mejores son los resultados.
3. Un modelo LLM sirve para todo.
4. Es sólo para grandes empresas porque hace falta invertir mucho dinero.
5. La IA Generativa es peligrosa.
6. Implantar IA Generativa requiere tener muchos datos.

A continuación, los expertos responden a cada uno de estos mitos y nos explican por qué no son ciertos o al menos completamente acertados.

Los resultados de los modelos generativos son precisos

Hay que tener en cuenta que, si bien los modelos generativos pueden producir resultados impresionantes, no siempre son precisos. La precisión de los modelos generativos dependerá de múltiples factores, como la cantidad y calidad de los datos de entrenamiento o la complejidad del problema que se esté abordando. Por eso, si los datos utilizados contienen algún sesgo o información no verificada, puede llevar a estos modelos a generar contenido falso, inexacto, exagerado o sesgado.
A día de hoy, sigue siendo necesario que las personas revisen el contenido generado por los modelos generativos para asegurar su coherencia y calidad.

Cuanto mayor es el modelo, mejores son los resultados

Contrario a la creencia popular, el tamaño del modelo no siempre se correlaciona directamente con la calidad de los resultados. Si bien es cierto que modelos más grandes pueden capturar una mayor complejidad en los datos, también pueden ser más propensos a sobreajustarse o requerir más recursos computacionales para su entrenamiento e implementación. Además, como explicábamos en el punto anterior, los resultados de los modelos dependerán de diferentes factores, no únicamente del tamaño. Un modelo de menor tamaño que otro puede ser más preciso y obtener
mejores resultados. La elección del tamaño del modelo debe basarse en un análisis cuidadoso de los
requisitos del problema y las limitaciones computacionales.

Un modelo generativo vale para todo

La creencia de que un modelo de IA Generativa puede cubrir todas las necesidades es falsa. En primer lugar, los modelos generativos son una herramienta muy potente para resolver un conjunto de problemas muy concretos como clasificación de texto, validación de documentos, sintetización, búsqueda de información, creación de contenido o chatbots conversacionales, pero no sustituye a otras técnicas como el Machine Learning o la Optimización Matemática.

Además, dentro de las problemáticas que resuelve, este tipo de modelos normalmente se especializan en ciertas tareas. Es decir, su utilidad depende del tipo de tarea que se esté abordando y de si el modelo ha sido entrenado específicamente para esa tarea.

Sólo es para grandes empresas porque hace falta invertir mucho dinero

El desarrollo e implementación de modelos generativos no está limitado exclusivamente a grandes empresas. Normalmente lo más costoso de esta tecnología es su implantación en caso de querer alojarla en un cloud propio o en sistemas onpremise. Pero hoy en día con el aumento de plataformas de IA de código abierto y soluciones comerciales que se encargan de la parte de alojamiento, las barreras de entrada han disminuido considerablemente. Actualmente, existen soluciones de IA
Generativa para todos los tamaños de empresa y presupuestos.
Además, las compañías siempre pueden realizar pruebas de concepto para evaluar la viabilidad de un proyecto antes de llevarlo a cabo, reduciendo así el riesgo y teniendo claro lo que pueden ganar con la implantación esta tecnología.

La IA Generativa es peligrosa

Como con cualquier otro tipo de tecnología, la IA Generativa plantea ciertos riesgos y desafíos éticos y sociales. Es cierto que, debido a su capacidad para crear imágenes o vídeos a partir de contenido textual (contenido muy difícil de discriminar por quienes los visualizan), tiene un gran potencial para ser utilizada en operaciones de desinformación o campañas de odio.
Aun así, la IA Generativa no es intrínsecamente peligrosa. La responsabilidad recae en cómo se utiliza la tecnología y en las decisiones tomadas por los desarrolladores y
los usuarios. Con una regulación adecuada, prácticas éticas y transparencia en el desarrollo de modelos generativos, es posible mitigar los posibles riesgos y maximizar los beneficios de esta tecnología.

Implantar IA Generativa requiere tener muchos datos

Si bien es cierto que los datos son fundamentales para el entrenamiento de los modelos de Inteligencia Artificial, los modelos generativos se caracterizan justamente porque no se necesitan grandes cantidades de datos para conseguir buenos resultados. Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) actuales, por ejemplo, son modelos ya pre-entrenados con conjuntos de datos masivos que pueden ser utilizados directamente sin necesidad de más entrenamiento (Zero-Shot). Obviamente al utilizar técnicas como One-Shot o Few-Show (mostrar a los modelos nuevos datos o ejemplos), o haciendo un entrenamiento con Finetuning (especializando el modelo para una tarea específica), los resultados mejoran. Pero no es necesario hacerlo para conseguir resultados decentes.

Con este análisis de los principales mitos sobre IA Generativa, los expertos intentan romper con algunas de las percepciones erróneas sobre esta tecnología y destacar la importancia de comprender sus capacidades y limitaciones para aprovechar su potencial de manera efectiva y responsable.

Si quieres conocer más sobre IA Generativa, puedes descargar el vídeo del webinar “IA Generativa Aplicada: From ZERO to HERO”, e indagar en el mundo de los modelos generativos de la mano de grandes expertos.

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