DE MODELOS FUNDACIONALES A AGENTES DE IA
En esta presentación exploraremos la evolución desde los modelos fundacionales de inteligencia artificial hacia los emergentes agentes de IA, una transición de gran relevancia en el panorama tecnológico actual. El impacto de modelos como ChatGPT ha sido innegable, marcando un hito en la adopción masiva de la IA conversacional y demostrando la potencia de los modelos de lenguaje de gran tamaño. Su capacidad para generar respuestas y su reciente expansión hacia la multimodalidad, con la creación y búsqueda de imágenes, evidencian su potencial.
Es crucial distinguir entre la inteligencia artificial (IA), un campo multidisciplinar que abarca diversas áreas como el reconocimiento facial y el aprendizaje automático, y la IA Generativa, un subconjunto enfocado en la creación de contenido nuevo a través del “lenguaje”. Este “lenguaje” incluye texto, música, imágenes codificadas en bits, lenguaje de proteínas y código de programación. La IA Generativa se basa en redes neuronales, inspiradas en la estructura cerebral, arquitecturas específicas como la Transformer, que potencia modelos como ChatGPT, y el entrenamiento con vastas cantidades de datos, dando origen a los modelos de lenguaje (LLMs). Es fundamental recordar que estos son algoritmos informáticos sin consciencia propia.
La aplicación de la IA Generativa está transformando sectores como la programación, con incrementos significativos en productividad y calidad del software, y la consultoría, donde profesionales con menor experiencia pueden alcanzar niveles superiores de rendimiento. Se ha sugerido que la adopción masiva de la IA Generativa podría impulsar el crecimiento económico, aunque la falta de adopción podría generar una pérdida de competitividad.
Un agente de IA se define como una entidad de software con un objetivo específico, capaz de interactuar y tomar decisiones. Un ejemplo ilustrativo es la creación de múltiples agentes especializados para la toma de decisiones de inversión, como asesores financieros, analistas de riesgos y expertos en mercados, capaces de interactuar entre sí para generar análisis complejos de forma rápida.
Finalmente, es importante considerar que la tecnología, si bien hoy representa una ventaja competitiva, tiende a convertirse en un commodity con el tiempo. La adopción temprana y estratégica de la IA Generativa puede ofrecer una ventaja inicial, pero su generalización la transformará en una herramienta común. Resulta paradójico observar cómo, tras décadas buscando la eficiencia humana a través de la mecanización, la tendencia actual se dirige a la creación de agentes de IA con comportamientos similares a los humanos.
