Economía digital

No es trivial ni el concepto ni la necesidad de la explicabilidad aplicada a la Inteligencia Artificial generativa, pero voy tratar de exponerlo de una forma sencilla.

PROBLEMA: La IA generativa se fundamenta en dos gran pilares: (1) Los algoritmos de GenAI están basados en redes neuronales con una arquitectura muy particular denominada “Transformer” que hace que no sabemos que ocurre en su interior cuando nos ofrecen una salida. Es lo que llamamos algoritmos de caja negra. Sabemos diseñarlos, pero no podemos saber qué ocurre en su interior cuando se ejecutan; (2) La gran cantidad de datos que necesita GenAI para ser entrenada contienen sesgos. Por tanto, el problema que tenemos con los algoritmos de GenAI es que no podemos explicar su comportamiento, o dicho de otra forma, cuando nos dan información no sabemos en base a qué criterios lo hacen.

Puede que estés siguiendo a influencers que no existen o viendo anuncios en redes o TV con modelos que tampoco existen. Mango ha sido una de las primeras marcas de moda en adoptar Inteligencia Artificial de manera significativa para la creación de modelos virtuales. En su campaña “Sunset Dream” para la línea de moda joven, Mango utilizó modelos creadas enteramente por IA con rendas reales pero sobre modelos virtuales. Entre las ventajas de esta estrategia podemos decir que: (1) permite mostrar sus productos de manera innovadora (2) más rápido y (3) potencialmente más económicamente.

La proyección de Gartner sobre el HypeCycle for Artificial Intelligence, #2023 nos dibuja un emocionante y complejo paisaje de las tecnologías emergentes de Inteligencia Artificial. La gráfica nos guía el camino que toda tecnología sigue en su complejo viaje desde la chispa inicial de innovación hasta la adopción generalizada y el reconocimiento de su valor intrínseco.

Comenzamos con el ‘Innovation Trigger‘ (disparador de la innovación), cuna de las tecnologías disruptivas, y ascendemos al ‘Peak of Inflated Expectations‘ (Pico de Expectativas Infladas), un monte Everest de anticipación donde la imaginación a menudo supera a la realidad. Pero lo que sube, inevitablemente debe descender al ‘Trough of Disillusionment‘ (Valle de Desilusión), donde la realidad nos pone los pies en el suelo y solo las tecnologías verdaderamente resilientes y adaptables sobreviven. Aquellos que perseveran se elevan por la ‘Slope of Enlightenment‘ (Cuesta de Iluminación), donde el refinamiento y la comprensión maduran las aplicaciones prácticas, antes de asentarse en la ‘Plateau of Productivity‘ (Meseta de Productividad), donde la tecnología se convierte en un compañero de trabajo confiable y valorado.