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    Desmitificando la IA y viendo m谩s all谩 de las exageraciones

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    En una presentaci贸n en Exposici贸n mundial de inteligencia artificial y big dataAdam Craven, director de Alineaci贸n Yarrojan luz sobre las aplicaciones pr谩cticas de la IA y los peligros que a menudo se pasan por alto en el revuelo que la rodea.

    Craven, con una amplia experiencia en funciones de ingenier铆a y liderazgo en McKinsey & Company, HSBC, Nokia, entre otros, comparti贸 sus experiencias como consultor que ayuda a los ejecutivos de nivel C a navegar por el complejo panorama de la adopci贸n de la IA. El mensaje central giraba en torno a comprender la IA m谩s all谩 de las exageraciones para tomar decisiones informadas que se alineen con los objetivos de la organizaci贸n.

    Rompiendo el revuelo sobre la IA

    Craven introdujo un enfoque sistem谩tico para desmitificar la IA, enfatizando la necesidad de dividir el concepto general en componentes m谩s peque帽os y manejables. Describi贸 los atributos clave de las redes neuronales, las incrustaciones y los transformadores, centr谩ndose en los grandes modelos de lenguaje como base compartida.

    • Redes neuronales 鈥攄escritas como probabil铆sticas y adaptables鈥 forman la columna vertebral de la IA, imitando los procesos de aprendizaje humano.
    • Incrustaciones permiten a las computadoras navegar entre niveles de abstracci贸n, algo similar a la cognici贸n humana.
    • transformadores (el mecanismo de 鈥渁tenci贸n鈥) son el eje de la revoluci贸n de la IA, ya que permiten a las m谩quinas comprender el contexto y el significado.

    Los LLM como motores de b煤squeda e investigaci贸n

    Craven eval煤a si los LLM por s铆 solos son buenos motores de b煤squeda. Entienden excepcionalmente bien la intenci贸n de b煤squeda, pero no tienen acceso a una gran cantidad de datos, no brindan resultados precisos ni fuentes de referencia, todos los cuales son requisitos clave de b煤squeda.

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    Sin embargo, Craven destac贸 que los modelos de lenguajes grandes (LLM) son potentes motores de resumen para la investigaci贸n. Destac贸 su capacidad para resumir datos, traducir entre idiomas y servir como asistentes de investigaci贸n:

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    Craven advirti贸 que no se debe confiar 煤nicamente en los LLM para tareas complejas, y mostr贸 un estudio en el que los consultores que utilizaron modelos ling眉铆sticos tuvieron un desempe帽o inferior en an谩lisis matizados.

    Desvalorizar la IA: establecer expectativas realistas

    La presentaci贸n concluy贸 con casos de uso pr谩cticos para organizaciones, como herramientas de documentaci贸n, toma de decisiones de alto nivel, herramientas de revisi贸n de c贸digo y tomadores de decisiones multimodales. Craven recomend贸 una evaluaci贸n cuidadosa de cu谩ndo los LLM son 煤tiles, asegur谩ndose de que se alineen con los valores y principios de la organizaci贸n.

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    Sin embargo, Craven advierte contra las afirmaciones infladas sobre el desempe帽o de la IA, citando ejemplos en los que los modelos de lenguaje mejoraron ciertas tareas pero fallaron en otras. Inst贸 a la audiencia a considerar el contexto y los matices al evaluar el impacto de la IA, evitando expectativas injustificadas.

    Craven ofreci贸 informaci贸n 煤til para la implementaci贸n, instando a las organizaciones a capturar datos para uso futuro, crear casos de prueba para casos de uso espec铆ficos y aplicar un marco sistem谩tico para desarrollar una estrategia. El 茅nfasis permaneci贸 en ver m谩s all谩 de las exageraciones, ahorrando millones mediante la incorporaci贸n estrat茅gica de IA en los flujos de trabajo existentes.

    En un mundo inundado de promesas de IA, el enfoque pragm谩tico de Adam Craven proporciona una hoja de ruta para que las organizaciones aprovechen el poder de la IA y eviten los errores comunes.

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    Fuente: Desmitificando la IA y viendo m谩s all谩 de las exageraciones

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