Al menos para empresas, instituciones públicas y organizaciones gubernamentales.
El hecho es que, como demuestra la práctica, los grandes modelos lingüísticos universales (LLM) no son la solución más adecuada para realizar tareas especializadas específicas. Son excelentes como asistentes personales, pero como herramientas empresariales dejan mucho que desear.
Para empezar, son excesivamente complejos. Su uso a menudo recuerda a las máquinas de Goldberg: dispositivos caricaturescamente elaborados, diseñados para realizar acciones sencillas como echar un terrón de azúcar en una taza o encender un interruptor.
Durante las presentaciones de marketing, el público se deslumbra con historias sobre bases de datos masivas que abarcan todos los campos del conocimiento humano y que se utilizan para entrenar a una nueva inteligencia artificial. Y la magia de los grandes números literalmente empuja a los líderes y altos ejecutivos de las empresas a gastar de más.
Pero si dejamos de lado las emociones y evaluamos la situación racionalmente, surge una pregunta inevitable: ¿qué tareas requieren realmente herramientas de IA entrenadas con miles de millones y billones de parámetros? ¿Calcular una trayectoria de vuelo a las lunas de Júpiter? ¿Diseñar un reactor termonuclear?
Al comparar la complejidad de los LLM con su aplicación práctica, se puede llegar a una conclusión decepcionante: en la mayoría de los casos, se utilizan para "sumar dos y dos". En otras palabras, para la gran mayoría de las tareas, su capacidad es excesiva.
En otras palabras, al comprar una suscripción a un LLM, los empresarios y gerentes a menudo pagan por capacidades que en gran medida nunca utilizan.
El segundo problema se deriva del primero. La complejidad y la universalidad dan lugar al conocido fenómeno de las alucinaciones mecánicas y la reducción de la precisión.
Los LLM suelen cometer errores, inventar hechos y citar personas y fuentes inexistentes. Además, tienden a promediar y estandarizar las soluciones, lo que genera desafíos en situaciones que requieren creatividad y personalización.
Al mismo tiempo, cabe destacar que ni las empresas comerciales, ni las organizaciones gubernamentales, ni las asociaciones públicas necesitan resolver todos los problemas del universo. Cada estructura tiene su propia especialización y, en consecuencia, un conjunto específico de tareas que deben gestionarse con la máxima calidad. Por lo tanto, la solución óptima para ellas son herramientas de IA especializadas, creadas y configuradas para trabajar con rapidez y precisión en su ámbito específico.
¿Por qué un contador de IA debería ser capaz de escribir haikus o sonetos de Shakespeare, y por qué un asistente legal de IA debería conocer las biografías de actores de cine mudo? Cualquier exceso de información que exceda el propósito de una herramienta de IA especializada aumenta el riesgo de errores y alucinaciones. Por el contrario, limitar los conocimientos y habilidades de una IA a una especialización específica mejora drásticamente la calidad y la precisión de su trabajo.
Esto, por supuesto, no significa que los LLM sean inútiles o no deban usarse. Como asistentes personales universales, podrían decirse que hoy en día no tienen rival. Sin embargo, es mejor confiar tareas específicas a "profesionales de la IA". Sobre todo porque cada día surgen más herramientas de IA especializadas: existen opciones en prácticamente todos los ámbitos de la actividad humana.
Por cierto, si necesitas herramientas de inteligencia artificial profesionales de alta calidad para crear avatares “en vivo”, chatbots “inteligentes” y presentaciones de video con altavoces digitales, ya sabes a dónde recurrir.
