Deep Tech Talks: Presente y futuro de la IA Generativa

El pasado 26 de junio tuvimos la última sesión de las Deep Tech Talks sobre IA que nos permitió explorar las últimas innovaciones en tecnologías de inteligencia artificial (IA) y su aplicación en diversas industrias. Los ponentes compartieron sus conocimientos sobre cómo estas tecnologías están transformando la forma en que interactuamos con las máquinas y optimizando los procesos empresariales.

Innovación en modelos de lenguaje basados en IA

El primer ponente, José Luis Martín Pérez, managing director en Accenture, abordó las técnicas avanzadas basadas en IA tradicional para desarrollar nuevos modelos de lenguaje, en concreto, los agentes, los cuales permiten generar respuestas precisas a preguntas planteadas por los usuarios. Estas tecnologías también toman decisiones y realizan tareas complejas, mejorando la interacción entre humanos y máquinas.

Los agentes de Generative AI (GenAI) destacan por su orientación a objetivos, razonamiento lógico y planificación, además de una memoria a largo plazo. A diferencia del software pre-GenAI, que depende de instrucciones predefinidas y microservicios, los agentes de IA actuales se basan en intenciones descritas por el usuario, aprendiendo y mejorando continuamente a partir de estas interacciones.

El ponente nos detalló también ejemplos concretos de uso de estos agentes. Entre ellos destacan sectores como la fabricación, donde estos sistemas extraen información relevante para guiar y ayudar a los trabajadores, optimizando el proceso de producción; o en marketing, donde los agentes permiten cumplir objetivos mediante la automatización de tareas, aunque siempre es crucial la supervisión humana para asegurar la calidad de los resultados.

Por último, José Luis destacó que la visión de futuro para estos agentes de IA es lograr una autonomía completa o semiautónoma.

Retos de la IA en el mundo empresarial

En segundo lugar, los ponentes Carlos García Crespo y Mario García Puebla, manager y analyst, respectivamente, en el área de Data & AI en Accenture, discutieron la evolución de las tecnologías emergentes y su impacto en las empresas, desde el blockchain en 2019 hasta la actual IA Generativa.

Los ponentes nos hablaron sobre los desafíos a la hora de adoptar la IA Generativa: disponibilidad de datos en tiempo real, personalización y automatización, ya que los sistemas deben procesar grandes volúmenes de datos rápidamente, ofrecer servicios personalizados al usuario y aumentar la productividad mediante la automatización, permitiendo a los trabajadores enfocarse en tareas más valiosas.

También nos contaron ejemplos de aplicación práctica de la IA Generativa, presentando casos de uso en diversos sectores. Por ejemplo, el desarrollo de herramientas antifraude para el sector público, asistentes para reseñas en el sector hotelero y chatbots para atención al cliente en el sector bancario.

Sin embargo, subrayaron la necesidad de que todos los datos cumplan con las normativas de seguridad y consideraciones éticas, asegurando transparencia y autorización para el uso de datos sensibles.

Factores clave para una IA productiva

En último lugar intervino Elena González-Blanco, head of AI for EMEA Digital Natives, en Microsoft, que se centró en la relación, funcionamiento y aplicación de IA Generativa en el lenguaje.

Elena explicó que las máquinas aprenden a través de tokens (palabras), pero enseñar el lenguaje a una máquina es complejo debido a las variaciones coloquiales, acentos e ironías. En cuanto a los casos de uso, destacó que la IA puede analizar y leer documentos complejos si se le proporcionan datos específicos para extraer, ahorrando horas de trabajo; o en redes sociales, puede predecir el impacto de publicaciones.

La ponente cerró la sesión afirmando que la IA ha llegado para quedarse, no como sustituto de los humanos, sino como una herramienta que facilita nuestras tareas. Es esencial aprender a usarla de manera óptima en nuestro día a día y en el ámbito laboral, aprovechando sus capacidades para mejorar nuestra eficiencia y productividad.

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