¿Por qué las grandes empresas deberían adoptar la IA para sus tareas más complejas?

Que un negocio destaque en el mercado necesita de un manejo de datos rápido, preciso y acertado, y un ecosistema con herramientas de IA puede brindar la ayuda necesaria.

Colombia, noviembre de 2023. Las empresas actuales tienen un gran desafío hoy: procesar grandes cantidades de información, resolver tareas de gran complejidad en tiempo récord y con gran nivel de precisión. Tener cientos de herramientas, a veces disociadas o duplicadas para procesos individuales, solo acrecienta el problema. Pero la IA puede ser una respuesta óptima.

Aunque la discusión sobre el empleo de la IA generativa como Chat GPT sigue levantando polvo, es cierto que los últimos avances de los modelos de lenguaje grandes (LLM) ofrecen muchas ventajas a las empresas que decidan acogerla. Ya esta tecnología ha demostrado su eficacia. Por supuesto, el máximo potencial a la hora de manejar tareas complejas, multinodales, de muchos pasos, requiere de armar ecosistemas de IA que puedan responder conjunta y armoniosamente a las necesidades de las empresas..

Así lo explican los expertos de la multinacional tecnológica EPAM, con presencia en Colombia. En su artículo, explican cómo las empresas necesitan de un ecosistema adecuado, tecnologías habilitadoras y activos de datos para que la IA orquesten toda esa complejidad y desarrollen tareas valiéndose de las capacidades analíticas y de comunicación de los LLM, así como de la abundancia de modelos de aprendizaje automático (ML), que funcionan siguiendo estos cuatro pasos esenciales: planificación de la tarea, selección del modelo, ejecución de la tarea y generación de respuestas.

La IA como especialista en gobierno de datos para las empresas

Los datos son el alma de cualquier empresa que desee posicionarse en el mercado, destacar entre la competencia y ofrecer productos o servicios de manera focalizada. No obstante, aprovechar dichos datos, especialmente si es una empresa grande, depende de tener un catálogo de estos completo y actualizado, un almacén de características y un repositorio de modelos. Y hacer esto es desafiante, consume recursos y tiempo. El volumen de información, la calidad de los datos, la privacidad, las regulaciones… un mal manejo de estas variables genera respuestas o soluciones inexactas o incompletas. 

Ahí es donde entran los LLM como como especialistas en gobierno de datos en su organización para realizar las siguientes tareas: 

Creación de descripciones y metadatos para conjuntos de datos, sus dependencias y características, así como para modelos en el repositorio de modelos: Para los conjuntos de datos, los LLM pueden obtener información de la fuente del conjunto de datos, su estructura, dependencias y las características que contiene. Para los modelos, los LLM pueden aprovechar las áreas de experiencia del modelo, métricas de rendimiento y precisión, conjuntos de datos utilizados en el entrenamiento y pruebas, y el control de versiones para generar descripciones.

Evaluación de la calidad y actualidad de los datos: Los LLM pueden utilizar algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para extraer información de fuentes de datos no estructurados, como comentarios de clientes o publicaciones en redes sociales.

Control de redundancia de datos y modelos: Los LLM pueden identificar y eliminar datos y modelos adicionales en el catálogo y el repositorio, asegurando que los datos y modelos estén actualizados y que los recursos no se desperdicien.

Vectorización de tareas, conjuntos de datos, características e información del modelo: Esto permite capacidades de búsqueda eficientes y precisas basadas en consultas en lenguaje natural u otros criterios de búsqueda.

Los LLM también pueden beneficiar a los motores de decisión de varias maneras. Una de las principales ventajas es su capacidad para proporcionar información contextual en tiempo real que puede informar las decisiones y mejorar la precisión y eficiencia del motor de decisión. 

Con la capacidad de analizar fuentes de datos no estructurados (como redes sociales, artículos de noticias y comentarios de clientes) en tiempo real, los LLM pueden identificar tendencias emergentes, sentimientos y otros factores que pueden incidir en la toma de decisiones.

El desarrollo de la IA está en constante evolución y la cantidad de modelos de MLL disponibles podría aumentar rápidamente a cientos o miles. Para diferenciar los negocios en el mercado, se deben orquestar múltiples componentes, modelos y tecnologías para aprovechar el poder de la IA. Alcanzar los objetivos más rápidamente es la discusión reina en un momento en que el tiempo es de suma importancia.