Durante los últimos cinco años, la escena tecnológica de Boston ha sido el hogar profesional de un especialista en inteligencia artificial y aprendizaje automático que ha trabajado en ciudades como Glasgow y Toronto, además de ocupar posiciones en gigantes como Amazon y Best Buy. Este experto ha descubierto que las aplicaciones de inteligencia artificial más efectivas suelen surgir al abordar problemas poco glamorosos, como la limpieza de datos desordenados o el análisis del comportamiento del consumidor.
Actualmente, trabajando en Best Buy, el especialista emplea modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) para enfrentar estos retos. Sin embargo, subraya que es vital centrarse primero en el caso de uso comercial antes de dejarse llevar por la popularidad de los LLMs. «No deberías usar LLMs solo porque están de moda. El caso de uso empresarial debe ser la prioridad», enfatiza.
En el ámbito tecnológico, surge frecuentemente la pregunta de si las LLMs deben usarse para resolver problemas de datos. El experto explica que depende del contexto. Aunque estos modelos tienen capacidades emocionales y generativas tentadoras, es esencial tener un caso de uso claro. Aunque brillan en la síntesis de texto y el razonamiento lógico, no siempre son la solución adecuada.
Las LLMs presentan desafíos. Si se introducen demasiados datos en una única consulta, pueden confundirse y generar «alucinaciones», que son informaciones incorrectas. El especialista considera que estos errores son el resultado del potencial de extrapolación de los modelos, no fallos intrínsecos. «La extrapolación es lo que los hace poderosos, solo que necesitan ciertas restricciones», aclara.
Por otro lado, el costo de uso de estas tecnologías ha disminuido considerablemente, haciéndolas más accesibles para casos de uso previamente inviables económicamente. No obstante, es crucial contar con procesos sólidos de aseguramiento de calidad y un equipo técnico preparado para el mantenimiento a largo plazo. Las LLMs requieren un cuidado constante, asemejándose más a mascotas de alto mantenimiento que a herramientas autónomas.
