La inteligencia artificial generativa está revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología. Pero, ¿qué hace que esto sea posible? La respuesta radica en los datos. Desde imágenes hasta textos, los datos son el combustible que alimenta a modelos como Gemini de Google.

Durante el Webinar Stef talks realizado por Stefanini, empresa global de servicios de automatización, nube, e IoT; Guilherme Schneider, Operation director Latam en Stefanini; y Abelardo Colunga, Sales AI Specialist México en Google, realizaron una ponencia sobre la IA.

La IA Generativa es el futuro, he aquí cómo funciona

La calidad y cantidad de datos son fundamentales para el éxito de los modelos de inteligencia artificial generativa. Estos modelos, como Gemini, aprenden a partir de los datos que se les proporcionan, y su capacidad para generar resultados precisos y confiables depende directamente de la calidad y representatividad de esos datos.

Al igual que una persona aprende de las experiencias y conocimientos que adquiere, un modelo de IA aprende de los datos con los que es entrenado. Si los datos son erróneos, incompletos o sesgados, el modelo también lo será. Por ejemplo, un modelo de IA entrenado para identificar defectos en la pintura de automóviles solo podrá hacerlo de manera efectiva si se le proporcionan una gran cantidad de imágenes de vehículos tanto con defectos como sin ellos.

Es importante destacar que contar con una gran cantidad de datos no es suficiente. Los datos deben estar bien estructurados, limpios y etiquetados correctamente para que el modelo pueda aprender de ellos de manera efectiva. Además, es necesario contar con un equipo de expertos que comprendan tanto la tecnología como el dominio del negocio para garantizar que los datos sean relevantes y adecuados para el problema que se quiere resolver. En resumen, los datos son el combustible que alimenta a la inteligencia artificial, y su calidad determina la calidad de los resultados.
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¿Por qué se necesita seguir suministrando datos a un modelo pre-entrenado como Gemini?

Al respecto, Abelardo Colunga comentó que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) como Gemini vienen preentrenados con cantidades masivas de datos, lo que les permite realizar tareas de lenguaje natural de manera general. Sin embargo, para aplicar estos modelos a tareas específicas dentro de una empresa o industria, es necesario seguir entrenándolos con datos adicionales. Estos datos deben ser relevantes para el dominio en cuestión y estar cuidadosamente seleccionados y preparados.

“Por ejemplo, dos bancos, aunque tengan el objetivo común de otorgar créditos, pueden tener procesos y datos internos muy diferentes. Para que un modelo de lenguaje pueda apoyar de manera efectiva las operaciones de cada banco, es necesario entrenarlo con los datos específicos de cada institución. De esta manera, se garantiza que el modelo comprenda el lenguaje y los conceptos utilizados en ese contexto particular y pueda ofrecer resultados precisos y relevantes”, aseveró.
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La IA marcará una nueva era en la productividad

Guilherme Schneider comentó que en Stefanini, se ha decidido adoptar esta tecnología de manera integral, tanto en los servicios ofrecidos a los clientes como en los procesos internos de la empresa.

En el ámbito externo, Stefanini utiliza la IA para diversas aplicaciones, como el análisis de datos, la creación de asistentes virtuales y el desarrollo de software personalizado. Internamente, la IA se emplea para optimizar procesos en áreas como marketing y recursos humanos. Un ejemplo concreto es el uso de la IA para analizar rápidamente grandes volúmenes de currículums y identificar a los candidatos más adecuados para un puesto determinado.

Este cambio hacia la IA representa una transformación profunda en la forma en que las empresas operan. Al automatizar tareas repetitivas y permitir el análisis de grandes cantidades de datos, la IA puede aumentar la eficiencia y la productividad, además de abrir nuevas oportunidades de negocio. Sin embargo, es importante destacar que la implementación exitosa de la IA requiere una adaptación constante y un profundo conocimiento de las tecnologías involucradas.

Guilherme agregó que Stefanini ha demostrado un fuerte compromiso con la Inteligencia artificial al realizar una inversión significativa en un nuevo centro de investigación y desarrollo en Estados Unidos; así como en Brasil, Latam y Europa. Este equipo especializado, junto con los centros que se están estableciendo en otras regiones, trabajarán en estrecha colaboración con socios tecnológicos como Google para desarrollar soluciones de IA innovadoras y personalizadas. Estas iniciativas consolidan la posición de Stefanini en la adopción y aplicación de la Inteligencia artificial en la industria.
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La IA ya es una realidad, ¿qué sigue?

Abelardo Colunga concluyó que la IA se podrá adecuar a las distintas necesidades de negocio. Se sigue invirtiendo en el desarrollo de mejores capacidades de infraestructura para poder desarrollar este tipo de modelos, y se van a desarrollar más modelos o más servicios Out of the box. “(La IA) Es un mundo tan apasionante y tan nuevo que quién sabe hasta dónde lleguemos. Yo creo que lo que hemos ido viendo en películas de ciencia ficción ya se está plasmando”, concluyó.