El auge de la inteligencia artificial: cómo las empresas aprovechan la potencia de los grandes modelos de lenguaje (LLM)

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son una clase de sistemas de IA especialmente capacitados para generar y comprender el lenguaje natural. Los LLM son un tipo de IA generativa, es decir, modelos de aprendizaje automático capaces de crear nuevos datos sintéticos como texto, imágenes, audio o vídeo.

Mediante técnicas como el aprendizaje no supervisado de conjuntos de datos de texto masivos y arquitecturas de redes neuronales transformadoras, los LLM han desarrollado rápidamente capacidades como el diálogo conversacional, la respuesta a preguntas contextuales, el resumen, la traducción y el análisis de sentimientos.

LLM como Claude de Anthropic, LaMDA de Google, Open AI GPT-4 y modelos de código abierto como LLaMA-13B demuestran una capacidad similar a la humana para comprender y generar lenguaje natural. Esto crea oportunidades para impulsar eficiencias empresariales como:

• Mantener conversaciones indistinguibles de las de un agente humano.
• Resumir informes extensos en viñetas concisas.
• Responder a las consultas del servicio de atención al cliente basándose en el contexto y el historial.
• Redactar mensajes de correo electrónico de marketing o publicaciones en redes sociales adaptadas a diferentes públicos objetivo.
• Traducción de documentos entre idiomas en tiempo real
• Generación de código basado en instrucciones de lenguaje natural.

Grandes empresas como IQVIA, Anthropic y otras como SAP, que ha invertido recientemente en Anthropic, están probando activamente los LLM en distintos casos de uso para aumentar la productividad, impulsar la eficiencia y mejorar la satisfacción del cliente. Por ejemplo, IQVIA logró más de un 90% de precisión al resumir información clave de largos informes de ensayos clínicos utilizando un LLM. Los chatbots impulsados por LLM, como Claude, pueden resolver las consultas de atención al cliente más rápido que los agentes humanos.

"Generative Al nos proporciona toda una nueva caja de herramientas que abre muchas oportunidades para simplificar y mejorar nuestras vidas laborales", dijo Juergen Mueller, Director de Tecnología, Miembro del Consejo Ejecutivo de SAP SE.

Las LLM ofrecen oportunidades significativas para las organizaciones de todos los sectores al automatizar tareas cognitivas monótonas, interactuar con los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana y descubrir perspectivas a partir de los datos. Sin embargo, para minimizar los riesgos y los sesgos, siguen siendo esenciales un desarrollo y una adopción responsables.

Gestión de riesgos y sesgos

Como cualquier tecnología potente, las LLM conllevan riesgos si se aplican de forma imprudente:

• Potencial para difundir contenidos nocivos que pongan en peligro la seguridad de los usuarios o de los grupos marginados.
• Amplificación de sesgos históricos incorporados a los datos de formación
• Exposición de datos sensibles de clientes durante el entrenamiento
• Comportamientos impredecibles fuera de la distribución de datos de entrenamiento

Para mitigar estos riesgos, las empresas deben tomar medidas proactivas para desarrollar LLM de forma responsable:

• Técnicas como la IA constitucional de Anthropic ayudan a los LLM a autocorregir posibles sesgos y problemas de seguridad mediante una retroalimentación continua.
• Las pruebas y simulaciones de adversarios identifican problemas como la generación de contenidos nocivos antes de su despliegue.
• El seguimiento continuo, la retroalimentación diversa y la supervisión humana reducen los riesgos.
• La evaluación del impacto en distintos grupos de población ayuda a minimizar los sesgos.
• Cumplimiento de normativas como la próxima Ley de Inteligencia Artificial de la UE.
• Garantizar el acceso a los datos de formación mediante el cifrado, los controles de acceso y la minimización de datos.

Las empresas pueden obtener importantes beneficios de un LLM y, al mismo tiempo, proteger a todas las partes interesadas mediante una gobernanza sólida y salvaguardias adecuadas. La clave es un desarrollo responsable centrado en los beneficios para la sociedad.

Recomendaciones para los líderes empresariales

• Para pilotar e integrar con éxito los LLM, las principales recomendaciones para los líderes empresariales incluyen:
• Empezar con un proyecto piloto definido con precisión, como los chatbots de atención al cliente. Medir la precisión, la satisfacción del usuario y el retorno de la inversión.
• Desarrolle o aproveche LLM preentrenados y adaptados a su sector.
• Establecer revisiones responsables de la IA en relación con los datos, la transparencia y la comprobación de sesgos.
• Perfeccione al personal en capacidades complementarias como la ciencia de datos, la analítica y la supervisión humana.
• Supervise continuamente la precisión de los LLM, los comportamientos no deseados y los comentarios de los usuarios.

Las actualizaciones de la infraestructura, la integración de las operaciones, la formación adecuada de los modelos, el cambio de los canales de comunicación y el cumplimiento de la normativa también aportan muchas ventajas.

Las empresas centradas en la adopción responsable pueden utilizar los LLM para revolucionar la experiencia del cliente, aumentar la productividad en un 30% o más, automatizar tareas repetitivas, crear nuevas oportunidades de ingresos y obtener una ventaja competitiva duradera.

El futuro pertenece a los reflexivos

Los grandes modelos lingüísticos son un avance tecnológico similar a los inventos de la electricidad, los ordenadores e Internet. Sus capacidades de lenguaje natural perturbarán prácticamente todos los negocios en los próximos años. Los líderes que adopten los LLM de forma cuidadosa y ética influirán en el panorama del futuro.

Se espera que estas empresas con visión de futuro reduzcan costes automatizando los procesos habituales, aceleren la innovación produciendo nuevas ideas, complazcan a los clientes con interfaces receptivas y respondan con rapidez, sean altamente interactivas y desarrollen nuevas perspectivas de negocio basadas en datos.

Por otra parte, los rezagados que ignoran los avances de los LLM corren el riesgo de quedarse rezagados con respecto a los primeros en adoptarlos. Las empresas deben dar prioridad al desarrollo ético basado en valores humanos para prosperar en los LLM. La gobernanza estricta de los datos, la supervisión continua de las desviaciones y la formación proactiva cuando cambian las funciones forman parte de ello.

Como diferenciadores importantes, surgirán modelos independientes entrenados con datos propios. Cuando los LLM se combinan con otras tecnologías, como el vídeo y las capacidades multilingües, surgen nuevas aplicaciones. La estrecha integración con la analítica mejorará aún más los conocimientos.

Para las organizaciones que busquen capitalizar el potencial de los LLM a través de un enfoque medido y centrado en las personas, el futuro está ante nosotros. Si se aplican enérgicamente, el potencial revolucionario de los LLM puede hacerse realidad en todos los sectores. Las empresas que adopten la transformación tecnológica con cautela alterarán el panorama comercial durante las próximas décadas.