Una guía práctica para empresas que estén considerando la IA generativa

La IA generativa produce resultados cada vez más parecidos al contenido generado por humanos y con una eficiencia exponencialmente mayor.

Esta tecnología aún está en desarrollo, pero sus usos potenciales son enormes. Gen AI tiene habilidad para integrar el lenguaje natural en diversos procesos de trabajo. Las empresas pueden utilizar estas funciones a su favor, acelerando el análisis, resumiendo documentos grandes, generando nuevas ideas y aumentando la productividad y el rendimiento.

Si está listo para comenzar a utilizar modelos de lenguaje basados ​​en transformadores para resolver diversas tareas de lenguaje, descargue los primeros capítulos de este libro electrónico de O'Reilly, "Diseño de aplicaciones de modelos de lenguaje grandes". Con este libro, aprenderá las herramientas, técnicas y guías para crear productos útiles que incorporen el poder de los modelos de lenguaje.

La inversión inicial puede parecer desalentadora para las empresas que estén considerando utilizar la IA. Deben evaluar si vale la pena el costo y la emoción. Sin embargo, existen pautas prácticas disponibles para quienes deseen comenzar a explorar la IA generativa, que pueden ayudar a tomar la decisión correcta.

Comience por definir sus casos de uso

Incorporar Gen AI a su negocio no tiene por qué ser una tarea abrumadora. Para adaptarlo a sus necesidades específicas, siga estos pasos prácticos:

1. Empiece de forma sencilla: defina sus objetivos con precisión. La Ley de Gall enfatiza que un sistema complejo funcional generalmente evoluciona a partir de uno más simple. Comience con una base básica que pueda ampliarse más adelante en lugar de sumergirse en un sistema grandioso e intrincado desde el principio.
2. Sea práctico: opte por proyectos pequeños y realistas. Diseñar un sistema masivo sin la experiencia necesaria puede conducir al fracaso. Centrarse en objetivos alcanzables; por ejemplo, una firma de abogados podría automatizar la clasificación y el análisis de documentos para clientes potenciales.
3. Identifique objetivos específicos: divida sus metas en tareas y objetivos específicos. Comprender los pasos, entradas y resultados esperados necesarios para lograrlos. Ya sea que se trabaje con tecnologías de texto a imagen o de texto a texto, comprender el proceso es esencial.
4. Considere sus sistemas existentes: evalúe cómo su proyecto se integra con los sistemas o aplicaciones actuales de su empresa. Esta consideración meticulosa garantiza una alineación perfecta y agiliza la implementación.

Si sigue estos pasos, podrá desarrollar una estrategia Gen AI que sea alcanzable y beneficiosa para su organización. Se trata de empezar poco a poco, priorizar lo esencial y desarrollarlo progresivamente, centrándose siempre en los requisitos empresariales específicos.

Evaluar los riesgos para cada caso de uso

Utilizar Gen AI en su negocio es una perspectiva interesante, pero es esencial tener en cuenta varias consideraciones críticas.

La seguridad debe ser una prioridad, especialmente si está considerando soluciones Gen AI gratuitas o de código abierto. Estas plataformas pueden plantear riesgos para su información confidencial, ya que cualquier dato ingresado podría usarse para entrenar el modelo. Lo más seguro es evitar por completo el uso de datos comerciales confidenciales con estas plataformas. Incluso con soluciones empresariales creadas por expertos que ofrecen una seguridad más sólida, se requiere vigilancia para evitar el acceso no autorizado o el uso indebido.

La precisión es otra preocupación vital. El enfoque de la Generación AI a veces puede resultar en “alucinaciones” o resultados inexactos. Como explica Max Goff, consultor de ciencia de datos en Mission Cloud, Gen AI crea algo nuevo a partir de lo que no existía antes. Basa sus decisiones en probabilidades, lo que significa que podría "inventar algunas cosas". Comprender esta posibilidad ayuda a evaluar eficazmente los resultados.

También es necesario navegar con cuidado las consideraciones legales y regulatorias. La propiedad, las licencias, el cumplimiento y la regulación requieren una evaluación y comprensión exhaustivas. Identificar cómo cada uno de estos factores podría afectar su negocio y tomar las precauciones necesarias ayudará a mitigar los riesgos.

Por último, puede ser aconsejable comenzar con proyectos más pequeños. Al hacerlo, puede monitorear de cerca sus flujos de trabajo, evaluar riesgos, costos y rendimiento, y comprender el valor real que ofrece Gen AI. Esto permite tomar decisiones informadas a medida que potencialmente se amplía.

Evalúe el rendimiento de su IA

En Gen AI, la evaluación del desempeño trasciende las métricas numéricas que involucran un delicado equilibrio entre costo, valor, tamaño y efectividad.

Si bien alguna vez se consideró que los modelos más grandes eran superiores, los avances recientes desafían esta noción. El tamaño no siempre es indicativo de calidad; A menudo, las alternativas más simplificadas resultan igual de efectivas. Ajustar los modelos para abordar tareas, industrias o dominios de conocimiento específicos puede producir resultados comparables sin la necesidad de estructuras masivas.

Amazon Bedrock es un ejemplo de este enfoque, ya que ofrece modelos de base previamente entrenados, lo que elimina las complejidades y los costos de administrar modelos colosales. El acceso se simplifica a través de una API, evitando la necesidad de crear puntos finales. Es como tener una central eléctrica disponible.

Amazon SageMaker JumpStart ofrece una ruta similar con distinciones matizadas, como el requisito de funciones de SageMaker en la configuración de endpoints. Para aquellos que se aventuran más allá de AWS, alojar modelos de código abierto en una instancia EC2 o implementar un punto final a través de SageMaker presenta opciones arquitectónicas adicionales.

En esencia, el panorama de la Generación de IA es diverso y adaptable, y ofrece soluciones personalizadas en lugar de un enfoque único para todos. Se trata de seleccionar la herramienta adecuada para la tarea, ya sea un modelo robusto o una maravilla perfeccionada. Aproveche la versatilidad, explore las opciones y permita que Gen AI optimice sus operaciones de manera eficiente.

Comprender el contexto

Una vez que haya elegido un modelo Gen AI y haya determinado su alojamiento, comienza el verdadero proceso de personalización. Esta fase requiere una delicada interacción de ajustes, ingeniería rápida y comprensión del contexto.

El contexto es primordial en el trabajo de Gen AI, especialmente porque estos modelos están entrenados en idiomas como el inglés y pueden especializarse para tareas como conversaciones o funciones específicas de la industria. Piense en ello como una herramienta especializada: un modelo de lenguaje diseñado para una conversación informal diferirá en vocabulario y enfoque de uno perfeccionado para la atención médica.

Max Goff enfatiza la comprensión de este continuo de contexto en las interacciones de modelos. Por un lado, tiene interacciones sencillas y rentables, como el uso de interfaces prefabricadas como MidJourney o Dall-E. “Lo que ves es con lo que puedes interactuar. Es un método económico, fácil y un buen camino a seguir”, sugiere Goff. En el extremo opuesto, existen implementaciones complejas y de alto costo, como entrenar un modelo completamente desde cero, que exigen mucho tiempo de GPU y recursos de datos.

Lo interesante reside en el punto medio equilibrado, un punto óptimo que ofrece funcionalidad personalizada sin costes extravagantes. En lugar de empezar desde cero, puede perfeccionar un modelo existente para adaptarlo a sus necesidades específicas. Técnicas como la ingeniería rápida o la generación aumentada de recuperación (RAG) le permiten mejorar un modelo con datos adicionales, esculpiéndolo hasta convertirlo en la herramienta perfecta para el resultado deseado.

Ya sea que necesite algo rápido y sencillo o altamente especializado, existe un método para satisfacer sus necesidades. El arte radica en comprender el contexto, conocer las herramientas disponibles y darles forma para que funcionen exactamente como lo imagina. Este proceso abre vías de innovación, eficiencia y potencial ilimitado para su proyecto o negocio.

Esté consciente de las políticas gubernamentales

Los gobiernos de todo el mundo están intensificando su supervisión del desarrollo y uso de la IA con políticas en evolución que abordan la seguridad, el sesgo y la responsabilidad de los datos. Mantenerse al tanto de las leyes actuales y anticiparse a la legislación pendiente es imperativo para afrontar los posibles impactos en su negocio.

La gobernanza de la IA varía según las fronteras, lo que requiere conocimiento de las regulaciones específicas de cada país. Ciertas industrias, como los sectores legal o de atención médica, pueden tener restricciones adicionales. El rápido crecimiento de la Generación IA a menudo ha superado los marcos regulatorios, creando complejidades en la interpretación. Esto ha llevado a las empresas a asumir roles de autorregulación.

Incluso en ausencia de políticas explícitas, las empresas deben priorizar las consideraciones éticas en las iniciativas de la Generación de IA. Esto abarca una sólida seguridad de los datos, salvaguardias de la privacidad y medidas para mitigar el sesgo y la discriminación. Todas las implementaciones de sistemas deben respetar los derechos y la privacidad de las personas con el máximo respeto.

Asóciese con expertos experimentados en IA

Liberar todo el potencial de la Generación AI implica algo más que seguir un conjunto de reglas; se trata de utilizar esta poderosa herramienta con sabiduría e intención. El objetivo no es forzar a los modelos a realizar procesos engorrosos, sino aprovecharlos de manera efectiva y responsable.

Estos grandes modelos de lenguaje pueden parecer mágicos, pero no están exentos de desafíos, y retirarse no es una opción ante la primera señal de fracaso. El seguimiento, la adaptación y la vigilancia son fundamentales. Recuerde, los poderosos modelos de hoy pueden ser un vistazo de lo que vendrá mañana.

¿Necesita orientación en este emocionante viaje? Mission Cloud está listo como socio de servicios de primer nivel de AWS con competencias reconocidas de datos, análisis y aprendizaje automático.

Durante el año pasado, Mission Cloud trabajó con IA generativa, explorando modelos y profundizando en casos de uso. Con nuestra dilatada experiencia en IA/ML, podemos ayudarle a definir sus objetivos, separar las exageraciones de la realidad y alcanzar sus objetivos comerciales con los modelos y la infraestructura que se ajusten a sus objetivos cuando reserve esta consulta gratuita de 60 minutos.

Este artículo patrocinado se proporciona en colaboración con Mission Cloud y no refleja necesariamente las opiniones del personal editorial de ECT News Network.