Los modelos fundacionales de IA generativa permiten a las organizaciones abordar una amplia gama de tareas mediante un único marco de trabajo adaptable. Estos modelos están diseñados para generalizar entre aplicaciones, aprovechando conjuntos de datos extremadamente grandes y técnicas de entrenamiento avanzadas. Entre las características clave que definen los modelos fundacionales y los diferencian de los sistemas de IA tradicionales se encuentran las siguientes:

• Diseño escalable

  Los modelos fundacionales aprovechan los avances de hardware, como las GPU de alto rendimiento, la arquitectura de transformador eficiente y la abundancia de datos no estructurados, para respaldar su desarrollo y rendimiento.

• Métodos tradicionales de entrenamiento

  Una combinación de aprendizaje no supervisado, aprendizaje supervisado y técnicas como el aprendizaje de refuerzo a partir de comentarios humanos (RLHF) ayuda a perfeccionar sus resultados.

• Capacidades de aprendizaje transferibles

  Los conocimientos adquiridos durante el entrenamiento previo con datos generalizados se ajustan para tareas específicas, lo que permite a estos modelos gestionar de forma eficaz diversas aplicaciones.

• Comportamiento emergente

  Los modelos fundacionales demuestran comportamientos complejos que surgen de sus datos de entrenamiento en lugar de ser programados explícitamente, lo que da lugar a resultados sorprendentes y sofisticados.

• Aplicación homogeneizada

  Un único modelo fundacional puede servir de base para varias aplicaciones y agilizar el desarrollo con un enfoque de aprendizaje universal.

• Funcionalidad versátil

  Los modelos fundacionales están estructurados para manejar varios tipos de datos (texto, imágenes y código) dentro del mismo marco de trabajo, lo que amplía significativamente sus casos de uso.

Los modelos fundacionales varían mucho en sus capacidades, aplicaciones y resultados. Algunos están diseñados para tareas como el procesamiento del lenguaje natural, mientras que otros se centran en generar imágenes o apoyar el desarrollo de software. A continuación, se muestran algunos de los modelos fundacionales y plataformas más notables, cada uno de los cuales cuenta con sus propias características y puntos fuertes:

• GPT

  Desarrollado por OpenAI, el modelo "Generative Pre-Trained Transformer" o GPT (transformador generativo preentrenado) se encuentra entre los modelos fundacionales más conocidos. Con iteraciones como GPT-3 y GPT-4, estos modelos son la base de herramientas como ChatGPT, y ofrecen capacidades avanzadas de generación de texto, resumen y respuesta a preguntas.

• Stable Diffusion

  Este modelo de texto a imagen genera imágenes de alta calidad utilizando técnicas de ruido y eliminación de ruido. Conocido por su eficiencia, requiere unos recursos informáticos mínimos en comparación con la competencia y se puede ejecutar en dispositivos como smartphones.

• BERT

  BERT, abreviatura de "Bidirectional Encoder Representations from Transformers" (representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores), supuso un primer hito en los modelos fundacionales. Lanzado en 2018, destaca por su capacidad para comprender el contexto dentro de textos y se utiliza para tareas como responder a preguntas y clasificar textos.

• Claude

  Los modelos Claude de Anthropic (incluido Claude 3.5 Sonnet, Opus y Haiku) ofrecen capacidades completas de lenguaje natural. Han sido diseñados para tareas como la automatización de flujos de trabajo, la moderación de contenidos y la aceleración de investigaciones, y se centran en ofrecer respuestas rápidas y fáciles de usar.

• Serie Jurassic AI21

  Jurassic-1 y Jurassic-2 de AI21 Labs se especializan en la generación de texto similar al humano y en la resolución de tareas complejas de lenguaje. La serie Jurassic es comparable en funcionalidad a GPT y es conocida por sus avanzadas capacidades de seguimiento de instrucciones.

• Amazon Titan

  Los modelos Titan de Amazon pueden realizar diversas tareas, como generar texto, resumir información y realizar búsquedas semánticas a través de incrustaciones. Estos modelos se pueden ajustar para casos de uso específicos, lo que ofrece una mayor flexibilidad.

• Cohere

  Cohere ofrece modelos de generación y representación. Aunque su tamaño es menor que el de algunos competidores, destaca por su comprensión lingüística y su análisis semántico.

• BLOOM

  BLOOM, un modelo multilingüe desarrollado de forma colaborativa por investigadores, puede generar texto en 46 idiomas y código en 13 lenguajes de programación. Su eficiencia y su diseño de acceso abierto hacen que destaque en el desarrollo de IA colaborativa.

 

 

El valor principal de los modelos fundacionales en GenAI reside en su versatilidad. Estos modelos son capaces de abordar una amplia gama de tareas en varios sectores diferentes, entre los que se incluyen, por ejemplo:

Procesamiento del lenguaje

Los modelos fundacionales sobresalen en el procesamiento de lenguaje natural (NLP), lo que posibilita capacidades como la traducción de idiomas, el análisis de sentimiento y la creación de contenido automática. Pueden generar texto coherente, resumir documentos y responder a preguntas complejas, por lo que son muy útiles para tareas como la atención al cliente y la gestión del conocimiento.

Comprensión visual

Los modelos fundacionales pueden analizar y generar datos visuales (elementos clave en la visión artificial). Pueden identificar objetos, detectar patrones y crear imágenes a partir de mensajes de texto, funciones que se pueden aplicar a vehículos autónomos, obtención de imágenes médicas, moderación de contenido, etc.

Generación de código

Al llevar el concepto de desarrollo sin código y de bajo código a su conclusión lógica, estos modelos pueden traducir mensajes de lenguaje natural a lenguajes de programación funcionales, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para crear aplicaciones de software. Más allá de la creación de código, pueden depurar y optimizar los programas existentes, proporcionando a los desarrolladores potentes herramientas para la automatización y la innovación.

Compromiso centrado en el ser humano

Los modelos fundacionales son muy eficaces para mejorar la toma de decisiones y las interacciones humanas en todo tipo de aspectos, desde el diagnóstico clínico hasta los chatbots de IA para el servicio de atención al cliente y el soporte. Al aprender de las aportaciones humanas, estos modelos pueden perfeccionar continuamente sus predicciones y respuestas.

Voz a texto

Gracias a sus avanzadas capacidades de comprensión lingüística, estos modelos pueden transcribir audio a texto en aplicaciones que implican la creación de subtítulos para vídeos, la transcripción de diálogos e interpretaciones lingüísticas en tiempo real.

En pocas palabras, los modelos fundacionales están cambiando la forma en que las organizaciones utilizan la inteligencia artificial. Al servir como potentes modelos entrenados previamente, eliminan la necesidad de crear sistemas de IA especializados. Al mismo tiempo, su versatilidad permite a las empresas aplicar la IA en una gama más amplia de tareas y sectores. Esto ofrece varias ventajas significativas:

Mejora en la eficiencia y la productividad

Los modelos fundacionales optimizan las operaciones mediante la automatización de tareas repetitivas que requieren mucho tiempo. Por ejemplo, pueden clasificar los datos, dirigir las consultas de los clientes y generar informes con una intervención humana mínima. Estas funciones permiten a las organizaciones ampliar sus operaciones al tiempo que reducen el esfuerzo manual. Los desarrolladores pueden escribir y depurar código con mayor rapidez utilizando herramientas generativas, y los ejecutivos se benefician de los resúmenes generados por IA de documentos extensos, lo que agiliza los procesos de toma de decisiones.

Creación de contenido acelerada

Los equipos de marketing y contenido se benefician en gran medida de las capacidades de generación rápida de contenido de los modelos fundacionales. Pueden producir texto de alta calidad sobre varios temas, traducir materiales a varios idiomas e incluso crear imágenes o vídeos para apoyar campañas. Esta aceleración se traduce en una respuesta más rápida a las demandas de los mercados en constante cambio.

Innovación rentable

Mediante el uso de modelos fundacionales previamente entrenados, las empresas ahorran costes significativos asociados al entrenamiento de sistemas de IA desde cero. Estos modelos constituyen un punto de partida sólido, que solo requiere algunos ajustes para adaptarse a tareas o sectores específicos. Este enfoque hace que la IA sea más accesible, lo que reduce los recursos computacionales y la experiencia necesarios para el desarrollo.

Mejora del análisis de datos y la toma de decisiones

Los modelos fundacionales destacan en el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos, incluida información no estructurada. Los líderes empresariales pueden utilizar estas capacidades para tareas como el análisis de mercado, el seguimiento de opiniones y la interpretación de comentarios. Al proporcionar información procesable de forma más rápida y precisa que los métodos tradicionales, estos modelos mejoran el proceso de toma de decisiones estratégicas.

Mejora de la interacción con los clientes

Las herramientas de IA generativa basadas en modelos fundacionales mejoran la comunicación con los clientes al ofrecer interacciones personalizadas y eficientes. Esto puede incluir la gestión de las consultas de los clientes y la ayuda para crear respuestas personalizadas. Así, las organizaciones pueden mejorar la satisfacción del cliente y reducir la carga de trabajo de los equipos de atención.

Innovación y creatividad óptimas

El potencial creativo de los modelos fundacionales es un aspecto que a veces se pasa por alto, pero que sigue siendo valioso desde el punto de vista empresarial. Permiten desarrollar arte, diseños y contenidos multimedia multifacéticos innovadores generados por IA. Al ampliar los límites de lo que la IA puede hacer, estos modelos abren nuevas oportunidades en el sector del entretenimiento, el marketing, el diseño de productos y cualquier otro sector que se beneficie de un nuevo enfoque de la creatividad.

Aunque los modelos fundacionales ofrecen capacidades flexibles y casos de uso amplios, la tecnología no está exenta de desafíos. Estos retos pueden plantear cuestiones importantes que las organizaciones tendrán que abordar a medida que adopten soluciones basadas en la IA generativa. A continuación, se muestran algunas de las cuestiones clave que deben tenerse en cuenta:

Seguridad

Los modelos fundacionales, como sistemas centralizados, presentan algunos riesgos para la seguridad digital. Actúan como puntos únicos de fallo, lo que los convierte en objetivos atractivos para los atacantes. Una vulneración exitosa podría poner en peligro datos confidenciales, interrumpir las operaciones o incluso alterar el comportamiento de un modelo para producir resultados perjudiciales. Estas vulnerabilidades son especialmente preocupantes para los sectores que habitualmente manejan información confidencial.

Para abordar estos riesgos, las organizaciones deben invertir en medidas de ciberseguridad exhaustivas, incluidos protocolos de cifrado, evaluaciones periódicas de vulnerabilidades y controles de acceso. El desarrollo de enfoques descentralizados, en los que los sistemas críticos se distribuyen entre varios nodos, también puede reducir los peligros de los fallos de un solo punto. Además, los proveedores de IA pueden mejorar la seguridad mediante la adopción de arquitecturas de modelo seguras y el establecimiento de un programa coherente para auditar sus sistemas.

Sesgos

Debido a que los modelos fundacionales se entrenan con grandes conjuntos de datos, a menudo reflejan los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Desde estereotipos de género hasta prejuicios culturales, este tema se vuelve especialmente problemático cuando se utilizan modelos sesgados en sistemas de toma de decisiones, como plataformas de contratación o evaluaciones de crédito.

Los desarrolladores deben dar prioridad a conjuntos de datos diversos e inclusivos durante el proceso de entrenamiento para minimizar los sesgos inherentes. Las auditorías periódicas y las revisiones externas de los resultados de los modelos garantizan la rendición de cuentas, y la integración de algoritmos centrados en la imparcialidad durante el entrenamiento puede conducir a resultados más equitativos.

Cuestiones éticas

Los modelos fundacionales plantean cuestiones éticas, sobre todo cuando se utilizan en aplicaciones que tienen el potencial de influir considerablemente en la vida de las personas. En áreas como el diagnóstico médico o la toma de decisiones legales, estos modelos pueden producir inadvertidamente decisiones que violan los derechos fundamentales. También pueden causar problemas debido a la falta de rendición de cuentas, sobre todo por su naturaleza de "caja negra".

Para abordar las preocupaciones éticas, las organizaciones deben establecer unas pautas claras para el uso responsable de la IA. Las juntas de revisión ética y la colaboración interdisciplinaria pueden ayudar a evaluar el impacto potencial de estos modelos antes de su implementación. La transparencia también es crucial: los proveedores de IA deben documentar claramente los datos de entrenamiento, las limitaciones y las aplicaciones previstas de los modelos para que los interesados puedan tomar decisiones informadas sobre su uso.

Preocupaciones medioambientales

El entrenamiento y el funcionamiento de los modelos fundacionales requieren enormes recursos computacionales, lo que genera una importante huella medioambiental. El alto consumo de energía durante el entrenamiento genera grandes emisiones de carbono y plantea preocupaciones sobre la sostenibilidad de esta tecnología.

Las organizaciones pueden mitigar el impacto medioambiental optimizando las arquitecturas de los modelos para que requieran menos potencia computacional. Utilizar hardware eficiente desde el punto de vista energético y priorizar las fuentes de energía renovables en los centros de datos también puede ayudar a reducir la huella de carbono. Los esfuerzos colaborativos para desarrollar modelos más pequeños pero igualmente eficaces pueden reducir aún más el impacto medioambiental sin sacrificar el rendimiento.

Dada su adaptabilidad y escalabilidad inherentes, las posibles aplicaciones de los modelos fundacionales son casi ilimitadas. Dicho esto, algunos sectores están en una posición especialmente ventajosa para beneficiarse de esta tecnología, debido a la naturaleza de sus retos y a los datos que generan. A continuación, se muestran algunos sectores clave y la forma en que pueden utilizar los modelos fundacionales:

• Atención sanitaria

  Los modelos fundacionales pueden ayudar en el descubrimiento de fármacos (por ejemplo, generando compuestos potenciales para el tratamiento) y en el diseño de medicamentos innovadores. También permiten realizar tareas como el análisis de imágenes médicas y la atención personalizada al paciente.

• Derecho

  Los profesionales del derecho podrían utilizar modelos fundacionales para tareas como la redacción de documentos, el análisis de contratos y el resumen de jurisprudencia. Con los avances en la precisión y trazabilidad de los hechos, su utilidad podría ampliarse aún más.

• Educación

  Estos modelos podrían ayudar en el aprendizaje personalizado; por ejemplo, generando problemas prácticos, elaborando planes de lecciones y ofreciendo comentarios personalizados a los estudiantes según sus estilos de aprendizaje individuales.

• Finanzas

  Los modelos fundacionales mejoran la detección de fraudes, analizan las tendencias del mercado y generan información predictiva que respalda la toma de decisiones, por lo que son activos muy valiosos para la gestión de riesgos financieros y la interacción con los clientes.

• Fabricación

  Estos modelos pueden optimizar las cadenas de suministro, predecir las averías de los equipos y diseñar nuevos productos a partir de prototipos generados por IA.

• Comercio minorista

  En el sector minorista, los modelos fundacionales refuerzan el marketing personalizado y optimizan la interacción con los clientes mediante chatbots basados en IA y sistemas de recomendación.

Los modelos fundacionales de IA generativa se basan en arquitecturas de red neuronal avanzadas y técnicas de entrenamiento para procesar datos y generar resultados. Su funcionamiento implica la comprensión de patrones, relaciones y contextos dentro de grandes conjuntos de datos, lo que les permite realizar tareas que van desde la generación de texto hasta la creación de imágenes. A continuación, se ofrece un desglose de los procesos clave que sustentan estos modelos:

Arquitectura del transformador

En el núcleo de los modelos fundacionales se halla la arquitectura del transformador, que fue introducida por los investigadores de Google en 2017. A diferencia de las redes neuronales recurrentes y convolucionales tradicionales, los transformadores utilizan un "mecanismo de atención" diseñado para ponderar la importancia de los diferentes elementos en los datos secuenciales. Esto les permite procesar entradas complejas (como texto o imágenes) y predecir con precisión el siguiente elemento de una secuencia.

Aprendizaje autosupervisado

Los modelos fundacionales utilizan el aprendizaje autosupervisado para entrenarse con grandes cantidades de datos sin etiquetar. Al crear etiquetas a partir de los datos de entrada, estos modelos eliminan la necesidad de etiquetar manualmente los conjuntos de datos, lo que hace que el proceso de entrenamiento sea más escalable y eficiente. Este enfoque es un diferenciador clave de los métodos tradicionales de aprendizaje automático (ML).

Entrenamiento previo

Durante el entrenamiento previo, los modelos fundacionales se exponen a vastos conjuntos de datos, a menudo obtenidos de Internet, para aprender los patrones estadísticos del lenguaje u otros tipos de datos. Esta etapa requiere muchos recursos computacionales y se centra en la comprensión general. El objetivo es dotar al modelo de amplias capacidades en lugar de conocimientos específicos para una tarea.

Ajuste

Después del entrenamiento previo, los modelos se ajustan mediante conjuntos de datos más pequeños y específicos de un dominio. Esta fase adapta el modelo para tareas especializadas mediante el perfeccionamiento de sus resultados, centrándose en la pertinencia y la precisión. El ajuste a menudo incorpora comentarios humanos para acercar aún más el comportamiento del modelo a los resultados deseados.

Los modelos fundacionales son el núcleo de la IA generativa. Su capacidad para adaptarse y realizar una amplia gama de tareas garantiza su relevancia continua a medida que evoluciona la tecnología de IA. Y, aunque el objetivo final de la inteligencia artificial general (AGI) sigue estando lejos, el desarrollo de modelos fundacionales es un paso fundamental para conseguir sistemas de IA más avanzados y adaptables.

A medida que los modelos fundacionales se vuelven más potentes, es crucial que las empresas, los organismos reguladores y la sociedad se comprometan a abordar los desafíos asociados a estos avances. Garantizar el desarrollo y la implementación responsables de los modelos fundacionales maximizará sus beneficios y minimizará los riesgos. La formación continua y los recursos serán esenciales para mantener informados a los profesionales y las partes interesadas sobre los avances en este campo en rápida evolución.

ServiceNow es la solución de IA empresarial líder en la actualidad. Ofrece a las empresas las herramientas que necesitan para aprovechar todo el potencial de los modelos fundacionales. Todo esto es posible gracias a las capacidades de IA de Now Platform®.

Now Platform está diseñada para integrar la IA en los flujos de trabajo de IT, servicio de atención al cliente, RR. HH. y más allá. Además, gracias a las capacidades nativas de IA, como la comprensión del lenguaje natural, la automatización inteligente y el análisis de datos avanzado, esta completa solución permite a las organizaciones optimizar las operaciones en toda su empresa, mejorando la productividad y ofreciendo experiencias de usuario superiores. El Controlador de IA generativa amplifica aún más estas capacidades, lo que permite a las empresas conectarse, configurar y controlar modelos de lenguaje extensos, incluidos OpenAI, Azure OpenAI y Now LLM de ServiceNow, sin la complejidad de los scripts personalizados.

Desde la automatización de tareas repetitivas hasta la generación de información procesable y la mejora del self service, ServiceNow ayuda a las empresas de todos los sectores a alcanzar nuevos niveles de innovación. Solicita una demostración de ServiceNow hoy mismo y redefine lo que la IA puede hacer por ti.