Ahora que la IA generativa forma parte de la agenda de la mayoría de los directivos de alto nivel, la Banca de Mercados Globales de Scotiabank organizó recientemente un evento sobre "Desmitificación de la IA" para líderes de negocio deseosos de aprender sobre esta tecnología tan esperada.
Con el llamativo y novedoso tema, “¿Son los LLM una realidad para todos?”, los asistentes a la conferencia no tuvieron que esperar mucho para conocer la respuesta del panelista principal, b, de Cohere, una plataforma de IA líder en el suministro de grandes modelos de lenguaje (LLM) para empresas.
“En unos años, ninguno de nuestros trabajos será igual, y todos interactuaremos con asistentes inteligentes todos los días a través de múltiples puntos de contacto”, afirmó Jonathan Rosenbluth, Director de Estrategia de Producto de Cohere. “Ya estamos observando cómo puede implementarse esta tecnología en las organizaciones. No solo cambiará la forma en que las empresas actuales se relacionan con sus clientes y empleados, sino que también impulsará modelos de negocio totalmente nuevos y transformará los sectores de actividad.”
De ser un concepto a tener innumerables aplicaciones
Rosenbluth tiene un amplio y codiciable conocimiento sobre las oportunidades y aplicaciones en el mundo real para los LLM, en los últimos tres años, ayudó a Cohere a desarrollar su innovadora plataforma LLM, que muchas grandes empresas están adoptando ahora en sus operaciones.
Rosenbluth contó cómo el año pasado se aceleró el interés por la IA generativa y cómo en el siguiente año evolucionarán las aplicaciones, a medida que los modelos se conecten con las fuentes de datos y las aplicaciones de negocio, con lo que su utilidad e impacto aumentarán drásticamente.
Eso es exactamente lo que está haciendo Cohere, construir modelos y plataformas de IA generativa agnósticos a la nube, que sean seguros y adaptables a las necesidades de las empresas a nivel global. Enfocados en resolver problemas del mundo real, Cohere entrena grandes modelos de lenguaje, que recopilan texto y producen resultados como ChatGPT, y modelos integrados que realmente comprenden el texto, semántica compleja y los significados matizados del lenguaje, adaptándolo para el uso de negocios más personalizados.
La innovación en IA al alcance de todos
La moderadora de este evento, Divya Goyal, Directora, Análisis de Mercado Accionario Global de Scotiabank, le preguntó a Rosenbluth cómo prevé el aceleramiento el despliegue de la tecnología a corto plazo, teniendo en cuenta el camino evolutivo de los LLM y la democratización de esta tecnología que contribuirá a redefinir nuestra forma de trabajar.
“Hoy en día se ha democratizado tanto la tecnología, que se ha vuelto mucho más accesible, con gran rapidez. Estamos ayudando a democratizar esta tecnología proporcionando a un ingeniero de software o a una empresa en crecimiento la capacidad de crear aplicaciones poderosas con IA que antes estaban [fuera de su alcance]”, respondió Rosenbluth. Señaló la propia oferta de chat de Cohere, Coral, que puede conectarse a fuentes de datos de una empresa para obtener sofisticadas capacidades de búsqueda y recuperación y generar agentes inteligentes que puedan conversar y que puedan ofrecer respuestas precisas y realizar tareas rutinarias.
“En la actualidad, es imposible para muchos de nosotros imaginarnos trabajar sin Internet, y así es como nos sentiremos respecto a la IA dentro de un par de años. Tendremos asistentes con IA en cada momento del día, para responder preguntas, redactar y revisar documentos, y recordarnos las tareas que tenemos que hacer”, explicó Rosenbluth. “Como trabajadores especializados, transformará nuestra forma de funcionar cognitivamente, ya que tendremos mucha información al alcance de la mano. Esto tendrá un enorme impacto en el compromiso de empleados y clientes, y puede transformar sectores como el financiero, el comercio minorista, los servicios jurídicos y médicos.”
Listos para luchar contras posibles riesgos
Goyal de Scotiabank pidió a Rosenbluth hablar de algunos de los posibles riesgos de la IA generativa. Entre ellos, la inquietud por los riesgos para la seguridad cibernética y la privacidad de los datos, así como el temor a que los LLM produzcan respuestas inexactas y sesgadas debido a un diseño defectuoso o a datos de negocio confusos e incompletos.
Rosenbluth respondió que Cohere, ubicada en Toronto, es la única empresa que ha firmado tanto los compromisos voluntarios actualizados de la Administración estadounidense para gestionar los riesgos de la IA como el Código de Conducta de la IA voluntario de Canadá. Además, la empresa colabora activamente con el Ministerio de Innovación, Ciencia y Desarrollo Económico de Canadá para la elaboración de una regulación eficaz y mantiene políticas estrictas de seguridad de los datos, invierte fuertemente en la seguridad de la plataforma y realiza implementaciones privadas, de modo que los datos de los clientes no quedan expuestos. Insiste que “es importante que una organización sea capaz de proteger su información confidencial y privada.”
“En cuanto a las “alucinaciones”, el término para referirse a la generación de información errónea, estamos trabajando para mejorar la precisión de los modelos, en parte aplicando la “generación aumentada por recuperación”. Permitimos a nuestros clientes conectar nuestros modelos a una amplia gama de fuentes externas y proporcionar citas claras para que la información pueda verificarse”, explicó Rosenbluth.
Además, haciendo ajustes, una organización puede aplicar sus propios datos para seguir capacitando al modelo, incluyendo temas técnicos muy específicos de su sector. Esto permite al modelo aprender sobre dominios específicos. Con el tiempo, la práctica y ciclos continuos de retroalimentación hacen que el modelo mejore cada vez más en las tareas que se le asignan.
Rosenbluth hace hincapié en que la eficacia de los LLM depende de que las empresas puedan acceder a diversos bancos de datos de alta calidad: “Hoy en día, organizaciones responsables se enfocan en crear herramientas de recopilación de datos de sus fuentes internas y ponerlos en la forma adecuada, de modo que puedan capacitar y ajustar los modelos de IA generativa para obtener los mejores resultados.”
Comenzar de inmediato para probar nuevos usos y resolver riesgos
A pesar de los desafíos, Rosenbluth sostiene que sumergirse hoy en las aguas de los LLM dará sus frutos mañana: “Algunos líderes de empresas encontrarán infinitas razones por las que no están preparados para emprender algo, pero no obtendrán nada con esta tecnología si se quedan al margen. Tienen que comenzar a usarla hoy. Lo más importante es encontrar un caso de uso, y empezar a construir la plataforma asegurando en el proceso proteger los datos”.
Agregó que, desde el punto de vista de un inversionista que intenta evaluar qué empresas pueden beneficiarse más de la IA generativa, “Es fantástico que una empresa tenga una estrategia de IA, pero es necesario preguntarse cuáles son los productos reales que han creado o que se están creando, aunque sólo sea en pruebas beta. Las empresas que se enfoquen en desarrollar estas capacidades son las que ganarán en un futuro.”
Al concluir el evento, los participantes tuvieron una idea más clara del potencial y el impacto de la IA para las empresas y las diferentes industrias. Como señaló Rosenbluth “Estamos realmente en las primeras fases de esta tecnología. Es un momento tremendamente interesante para invertir en este espacio o adoptar esta tecnología para impulsar productos y servicios.”
