¿Qué va a pasar con las IAs generativas en 2024?

Con todo lo que se está moviendo el panorama de la IA, es difícil hacer predicciones… Si nos ponemos en enero de 2023 ¿hubiéramos predicho que las IAs generativas iban a ser tan potentes? ¿nos hubiéramos creído bulos que ahora ya no nos creemos?

En el pasado primer viernes tocamos el tema de los errores de concepto y falsas expectativas alrededor de las IAs generativas con nuestros amigos “expertos” Ver el vídeo.

A una boutique de software y datos como la nuestra nos toca estar atentos y no dejar de aprender.

Uno de las formas de estar al día es con nuestra suscripción a DataCamp (no es publicidad, es que nos gusta esta gente).

DataCamp es una plataforma de formación en ciencia de datos y programación que nos permite estar al día en las últimas técnicas y herramientas de análisis de datos y de IA.

Además certifican tus conocimientos y te permiten demostrar a tus clientes que estás al día (a pesar de los años, que van cayendo)

Vamos a por ello:

Previsiones en IA generativa para 2024 según taniwa (y DataCamp en gran parte y dando por supuesto que esto se calienta cada vez más):

Se recrudece la batalla entre modelos privados y open source:

Hay quien está preocupado porque chatGPT (y otros modelos como BardGemini, Anthropic, Coehere, EleutherAI) sean los que dominen las respuestas de sus IAs y controlen la información que se genera desde los usuarios.

Hay quien responde que son los modelos abiertos los que nos van a salvar de los peligros de los intereses comerciales de las grandes corporaciones.

Hay quien cree que la regulación será la que nos proteja, pero también hay quien piensa que la regulación va a ser un lastre para la innovación.

Yo pienso que los modelos abiertos como LlaMA2 van a ayudar a evitar monopolios y a democratizar el acceso a la IA, pero no del todo: No todo el mundo tiene los recursos para entrenar un modelo de IA y ejecutarlo a tutiplén.

Atentos a HuggingFace, muchos modelos para usar y muchos datasets. Si quieres hacer algo con AI no lo puedes obviar. Habrá un post sobre Huggingface en breve.

Los modelos “aburridos” son los que van a triunfar:

Estamos todo el rato flipando con las nuevas capacidades de los modelos generativos, pero la realidad es que la mayoría de los problemas de las empresas se resuelven con modelos más “aburridos” como los de clasificación, regresión, clustering, resúmen, Q&A, pero aplicados a los datos de la empresa y a unas necesidades concretas.

Más allá de las mejoras en productividad personal de los modelos generativos, las empresas pondrán el foco en mejora de procesos, automatización de tareas, ahorro de tiempos y recursos usando entre otras tareas:

• Clasificación de datos, como las quejas de los clientes, de forma automática.
• Resúmenes de textos, como los de documentación de proyectos y temas legales.
• Detección de anomalías, como las de fraude en transacciones.

Modelos pequeños y especializados:

Ya lo hemos comentado: “hazte tu propio MiGPT”. Utilizas un modelo genérico pero lo reducer a las parte que te interesa. Es como si a chatGPT le quitas todo lo que “sabe” de biología marina para quedarte con lo que sabe de programación.

Además puedes especializar un modelo con BERT o PALM en un dominio concreto, o hacer un fine-tuning de un modelo general con tus datos: Por ejemplo Med-PaLM 2 que es un modelo de lenguaje médico con corrección en respuestas similar a un especialista.

Mira esto A responsible path to generative AI in healthcare

La importancia de los datos:

La explosión de las AI hace que las empresas se intereses por este mundo, sólo para darse cuenta de lo importante son los datos.

Lo importante son los datos o la gobernanza de éstos. Si no lo has hecho ya investiga sobre DataMesh, que es una forma de gestionar los datos de una empresa de forma descentralizada y segura.

Una AI generativa es tan buena como la calidad de tus datos.

Aprende, experimenta, equivócate y vuelve a empezar:

Con tanto ruido mediático y tantas expectativas hay mucho pescador superficial. Es difícil diferenciarse si te quedas en las capas suaves de todo esto, en los titulares y en las obviedades, que son curiosos para un tertuliano pero no para un profesional que quiere dar respuestas a problemas de negocio.

Algunas cosas que hacemos en taniwa:

• Copilot per tutti y reuniones de intercambio de conocimiento y experiencias.
• Formación continua en DataCamp y otras plataformas. Certificado mejor todavía (yo estoy al 70% de mi certificado de Data Scientist)
• Acceso de todo el mundo a los libros y vídeos de PacktPub.
• Pruebas de concepto: Ahora mismo estamos con un proyecto de clasificación de titulares como jactanciosos o no (clickbait que lo llaman)
• Jugar con plataformas: ollama, HuggingFace, Kaggle, Snorkel (buenas pistas ésas)
• Organizamos los primeros viernes para invitar a expertos y aprender de ellos.

Si quieres saber más sobre cómo podemos ayudarte con tus datos y tus proyectos de IA, no dudes en contactar con nosotros en hola@taniwa.es

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