Por Marco Carranza, Co-Fundador y VP de Ingeniería en Teamcore Solutions
La reciente disminución del 80% en la potencia y exactitud de ChatGPT y otras Inteligencias Artificiales (IA) ha destacado un desafío significativo para la industria de Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC). A medida que el mercado exige aplicaciones más avanzadas, es imperativo abordar estos problemas de frente y buscar soluciones innovadoras.
La disminución en el rendimiento de los modelos de IA generativa plantea un riesgo para la adopción en la industria TIC. Una estrategia clave implica la cuidadosa selección de modelos específicos para cada problema, la educación de los usuarios sobre las limitaciones de la IA generativa y el desarrollo constante de métodos que mejoren la potencia y precisión de los modelos existentes.
Uno de los desafíos inherentes a los modelos de IA generativa es su insaciable necesidad de datos para el entrenamiento. Aquí, los desarrolladores y usuarios pueden recurrir a fuentes públicas, servicios de terceros o utilizar modelos de entrenamiento más avanzados que requieran menos datos, buscando equilibrar la calidad y la cantidad de información.
La falta de control sobre los resultados generados por la IA puede limitar su practicidad en aplicaciones creativas. La incorporación de firmas digitales a los contenidos generados podría ser una estrategia viable para distinguir la autoría y garantizar un uso más ético y responsable de estas herramientas.
Sin embargo, la incertidumbre sobre la propiedad intelectual genera debates acalorados. En un mundo donde una imagen generada por IA puede ganar un concurso de fotografía, la regulación sobre los derechos de autor para contenidos generados por inteligencia artificial es un terreno gris que requerirá tiempo para clarificarse.
En cuanto al uso intensivo de recursos, aunque la etapa inicial de entrenamiento demanda considerables recursos, la mejora constante de los modelos busca hacer más eficientes las fases posteriores, minimizando el impacto en términos de poder de cómputo.
Pasando a los aspectos comerciales, la dependencia de datos puede excluir a empresas medianas y pequeñas. Este desafío implica buscar soluciones accesibles y servicios especializados que faciliten la implementación de la IA generativa en entornos con recursos limitados.
Los temores y riesgos de seguridad son preocupaciones fundamentales. La concientización y capacitación de los empleados se vuelven cruciales, mientras se adoptan medidas para evitar la exposición de información confidencial y la generación de datos falsos con fines maliciosos.
En el panorama actual, la IA generativa ya desempeña un papel crucial en el ámbito comercial, desde la creación de contenido hasta la automatización de tareas. Sin embargo, su comercialización plena requiere una comprensión profunda de sus aplicaciones, habilidades técnicas y la capacidad de educar a los clientes sobre sus beneficios y limitaciones.
Finalmente, los aspectos éticos no pueden pasarse por alto. La replicación de estereotipos culturales es un desafío real, y medidas como la transparencia en los datos, la diversificación de la información y técnicas de reducción de sesgos son fundamentales para garantizar un desarrollo ético de la IA generativa.
