Selección semanal 14 de Noviembre – INTELIGENCIA ARTIFICIAL: El difícil reto de hacer negocio con la Inteligencia Artificial

• • ¿Puede la Inteligencia Artificial escribir como un humano?

• El bombo publicitario en torno al modelo de lenguaje GPT-3 pone de relieve por qué las empresas deben saber qué preguntas hacer para sacar partido a la inteligencia artificial.

Algunos avances recientes en la inteligencia artificial (IA), aunque son sorprendentes, pueden tener un interés principalmente teórico. Una cosa es generar resultados impresionantes en un entorno de investigación y otra muy distinta aplicarlos en la práctica. Muchas empresas no han podido poner en práctica los usos teóricos del aprendizaje automático porque hacerlo es a menudo más difícil de lo que parece.

Pero la IA también tiene el poder de sorprender, y los avances en este campo pueden ser impredecibles. Saber cómo aprovechar estas nuevas capacidades e integrarlas en los procesos de trabajo de una empresa se está convirtiendo rápidamente en una habilidad esencial para cualquiera que aspire a tener una posición de liderazgo en el mundo de los negocios.

El avance más sorprendente de este año ha sido el modelo de lenguaje GPT-3, lo que es una señal de que los progresos en este campo se están acelerando. También demuestra que los productos resultantes de la investigación avanzada pueden estar disponibles fácilmente para las empresas mucho antes de lo que se pensaba. En septiembre, sólo tres meses después de que se publicara el artículo en el que se explicó por primera vez en qué consistía la tecnología, Microsoft consiguió una licencia exclusiva del GPT-3 para generalizar su uso, un proceso notablemente rápido que pone de manifiesto su potencial.

GPT-3 es un modelo de lenguaje parecido a un sistema que sugiere palabras automáticamente

El GPT-3 es un modelo de lenguaje a gran escala parecido a un sistema de sugerencias automáticas de palabras. Al tener una base de casi 500.000 millones de palabras, ofrece sugerencias para la siguiente palabra más probable en cualquier frase. Y si se le dan pistas o indicaciones concretas, puede generar una respuesta coherente en palabras, frases e incluso párrafos enteros, aunque cuanto más larga sea la respuesta, más probable es que el texto tenga errores y sea incoherente.

Una de las cosas más interesantes del GPT-3 es su capacidad de aplicar reglas a partir de un número relativamente pequeño de ejemplos, como el uso de reglas gramaticales básicas. Los desarrolladores del sistema también han conseguido que aprenda por sí mismo a resolver problemas de matemáticas y elaborar códigos sencillos.

Pero al igual que sucede con todas las herramientas de IA, el GPT-3 tiene sus limitaciones: carece de contexto y no tiene un modelo general del mundo en el que basarse. Tampoco puede razonar y, como todas las redes neuronales, es frágil: a pesar de su aparente brillantez, puede cometer errores en tareas aparentemente muy sencillas.

Pero el GPT-3 genera resultados muy utilizables yes probable que entre en el mundo empresarial mucho más rápidamente que otras tecnologías de IA. OpenAI, la empresa de San Francisco que lo desarrolló, lo ha puesto a disposición de un número limitado de desarrolladores a través de una interfaz de programación de aplicaciones, lo que ha permitido hacer pruebas con el sistema rápidamente.

HACER LAS PREGUNTAS CORRECTAS

Lo que tendrán que saber los líderes empresariales del futuro para aprovechar al máximo tecnologías como esta será cómo hacer las preguntas correctas y cómo depurar las respuestas; es decir, cómo eliminar lo irrelevante y cómo centrarse en lo verdaderamente útil. Aún es demasiado pronto para saber cuáles serán los principales usos del GPT-3 en las empresas. Pero como sucede con todas las herramientas de IA, es probable que tenga tres usos básicos.

El primero consiste en la automatización de tareas sencillas: generar textos habituales a partir de un gran número de datos. Los desarrolladores que ya han probado el modelo han conseguido resultados lingüísticos interesantes, como transformar un texto jurídico denso en un texto de lenguaje más sencillo. También se ha utilizado para obtener información financiera de un texto e introducirla en una hoja de cálculo.

El GPT-3 puede ayudar a los expertos a ser más productivos y contribuir a generar nuevos conocimientos

El segundo es mejorar el trabajo de los expertos, haciendo así que sean más productivos. En el caso del GPT-3 esto se puede conseguir gracias a su capacidad de búsqueda de lenguaje natural; por ejemplo, encontrar información útil en una gran cantidad de textos jurídicos o de investigación que no puede encontrarse fácilmente con los sistemas de búsqueda existentes actualmente.

Y el tercero es que, a largo plazo, los sistemas de IA como éste podrían generar nuevas ideas y conocimientos que de otro modo se desconocerían. En particular, cuando se introduzcan datos específicos de un sector o de una empresa concreta, los resultados que generen podrían ser verdaderamente novedosos, aunque por ahora el GPT-3 sólo se ha usado con bases de datos de información general.

El interés que ya ha generado el GPT-3 recuerda que pocas tecnologías han sido tan sobrevaloradas como la IA. Pero al mismo tiempo, pocas tecnologías tienen tantas posibilidades de transformar el futuro de las empresas como la IA. Saber si una tecnología está sobrevalorada o es realmente útil será una labor esencial de los directivos.

Fuente: Richard Waters, Financial Times, Expansión, 11 de Noviembre