Expert.ai, empresa líder en inteligencia artificial (IA) para la comprensión del lenguaje natural, ha hecho público un informe donde analiza la situación actual y el futuro de los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés). Bajo el título “Large Language Models: Opportunity, Risk and Paths Forward”, el informe es el resultado de una encuesta realizada el pasado mes de abril entre más de 300 expertos en IA para identificar las oportunidades y los riesgos asociados a su implantación en la empresa.
El informe de expert.ai analiza en primer lugar cuáles son los casos de uso más comunes de los modelos de IA lingüísticos, y en base al input recibido establece cuatro categorías principales:
· Interacción entre personas y máquinas. Acceso rápido y sencillo a información y soporte. Los casos de uso más mencionados son los chatbots (54,4%), los sistemas de preguntas/respuesta (52,6%) y las soluciones de atención al cliente (22,5%).
· Generación de lenguaje. Generación de contenido nuevo, imágenes realistas, composición de música, generación código. Los ejemplos más populares son el resumen de contenidos existentes (51,1%) y la generación de nuevos contenidos (44,6%).
· Extracción de información. Lectura automática de texto para identificar temas o entidades. Como casos de uso más mencionados, minería de conocimiento (48,6%), creación de metadatos (38,1%), categorización de contenido (27,2%) y extracción de entidades (20,1%).
· Búsqueda. La búsqueda general (39,0%), la búsqueda semántica (30,7%) y las recomendaciones (28,8%) son las herramientas preferidas por los expertos.
Desafíos clave para la adopción de la IA generativa y los LLM
A pesar de todos los casos de uso ya disponibles en la actualidad, existen diversos desafíos a los que las organizaciones se enfrentarán a la hora de adoptar los LLM en su negocio.
· Seguridad y gobernanza (73,1%). Los LLM generalmente requieren gran cantidad de datos para formarse, incluyendo información confidencial. Las empresas deben asegurarse de contar con las medidas de seguridad y privacidad adecuadas para proteger sus datos de accesos o explotaciones no autorizados.
· Falta de precisión y/o calidad (51,2%). Un buen ejemplo son las alucinaciones, proceso por el cual el LLM genera texto sin basarse en conocimientos o experiencias del mundo real, lo que le lleva a inventar o fabricar respuestas ficticias o imposibles.
· Escasez de profesionales calificados (40,7%). Los LLM son una tecnología relativamente nueva y existe un déficit de profesionales con experiencia para desarrollarla e implementarla. Como alternativa, los encuestados consideran buscar expertos externos para ajustar e implementar los modelos en producción (51,2%) y para la selección inicial del modelo LLM principal (31,7%).
· Grandes necesidades de computación (37,7%). Los LLM requieren una gran cantidad de recursos para ejecutarse, lo que puede resultar costoso y complejo de configurar y mantener.
El futuro: modelos de lenguaje específicos para cada organización
Alrededor de un tercio de las empresas ya están considerando la creación de modelos de lenguaje específicos para su negocio (37,1%). Una gran mayoría (78,5%) consideran importante formar de forma eficaz un modelo lingüístico específico utilizable y preciso. Un 17,4% han asignado ya presupuesto este año, un 17,7% planean asignarlo y un 39,5% lo está considerando para el presupuesto del año próximo.
