La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una realidad que impacta a diversas profesiones y roles en la actualidad. La clave no está necesariamente en ser un experto en IA, sino en comprender cómo aprovechar esta tecnología para aumentar la productividad y causar un mayor impacto en nuestro trabajo. Para comprender mejor este panorama, es esencial considerar tres perfiles clave que trabajan con inteligencia artificial.
Perfil 1: Investigadores en IA
Los investigadores en IA son aquellos que se sumergen en el mundo de la creación de nuevos modelos, algoritmos y arquitecturas de IA. Constantemente publican sus hallazgos en revistas académicas y son los verdaderos pioneros que revolucionan la industria. Su trabajo es fundamental ya que están creando las innovaciones que impulsan el progreso de la IA.
Perfil 2: Desarrolladores de Productos e Ingenieros de Software
El segundo perfil lo conforman los equipos que conocen lo suficiente sobre desarrollo de productos y de ingeniería de software. Estos profesionales toman los modelos e innovaciones desarrolladas por los investigadores y los convierten en aplicaciones prácticas que otras personas pueden utilizar. Son los encargados de dar vida a la IA y hacerla accesible a un público más amplio.
Perfil 3: Usuarios Cotidianos de la IA
El tercer perfil está compuesto por los usuarios cotidianos de la IA. Estas personas utilizan la inteligencia artificial en su vida diaria, de la misma forma en que utilizan cualquier otra aplicación. Entender cómo funciona la IA es valioso para comprender el panorama general y aprovechar las herramientas que esta tecnología ofrece.
En la base de la IA se encuentra el concepto de entrenamiento. La IA se entrena exponiendo al sistema a una gran cantidad de datos, lo que le permite aprender y realizar tareas que se asemejan a las del intelecto humano. Este proceso es esencial para que la computadora pueda realizar relaciones entre los datos, clasificar y hacer predicciones. Dos enfoques comunes de entrenamiento son el aprendizaje supervisado y el no supervisado.
El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para ayudar a la computadora a encontrar patrones, mientras que el aprendizaje no supervisado se basa en datos sin etiquetar. Ambos enfoques son fundamentales para la creación de modelos de IA que son capaces de realizar tareas complejas.
Dentro del campo del aprendizaje profundo, se utilizan redes neuronales para simular el funcionamiento de las redes en nuestro cerebro. Cada neurona se activa, desactiva y transmite información a otras neuronas de acuerdo a los datos que se le proporcionan. Este enfoque ha dado lugar a los “transformers”, una arquitectura crucial en la creación de modelos de IA, como el popular ChatGPT. Estos modelos generativos son capaces de generar contenido en función de su entrenamiento previo y pueden ser de gran utilidad en aplicaciones diarias, como la generación de texto experto en campos como la ciencia de datos, el machine learning y el desarrollo backend y cloud engineering.
Uno de los logros más destacados en el procesamiento de lenguaje natural es la función de atención, que permite a las computadoras entender el contexto de las palabras en diferentes oraciones o textos largos. Esto es esencial para que la IA pueda comprender y generar texto coherente.
Los modelos fundacionales, conocidos como LLM, son grandes modelos de IA que se crean a partir de una amplia gama de datos y se ajustan para realizar tareas específicas. Estos modelos son como cerebros digitales que aprenden de una gran cantidad de información y la utilizan para diversas tareas. La IA generativa, como ChatGPT, es un ejemplo de cómo se pueden utilizar estos modelos fundacionales para crear herramientas que nos ayuden a resolver problemas en nuestra vida cotidiana.
En resumen, la inteligencia artificial está transformando la forma en que trabajamos y vivimos. Desde investigadores que crean innovaciones hasta usuarios cotidianos que se benefician de estas tecnologías, la IA está presente en diversos aspectos de nuestra sociedad. Comprender cómo funciona y cómo se aplican estos conceptos es esencial para aprovechar al máximo el potencial de la IA en el mundo actual. La función de atención, las redes neuronales y los modelos fundacionales son solo algunos de los elementos clave que hacen posible este avance tecnológico.