ChatGPT y la carrera del mercado para perfeccionar los LLM y la IA Generativa

Fenómeno que estalló en el gusto popular y es, fácilmente, el tema más explorado en el universo de la tecnología en la actualidad, la IA Generativa ganó espacio y atrajo a los curiosos. Tanta atención también motivó a otras gigantes a moverse lo más rápido posible, como Adobe, con el lanzamiento de Express y Firefly, nuevas aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial para diseño gráfico en la nube, o Google, con Gemini, su chatbot de IA, similar a la herramienta de OpenAI, que ahora está integrada al Bing de Microsoft.

En todo ese universo, hay una expresión detrás: la IA Generativa. Inteligencia Artificial capaz de crear nuevos textos, imágenes o incluso algoritmos, – como el GitHub Copilot, una especie de plugin capaz de analizar, completar o hasta escribir código fuente, herramienta que también ya está integrada a ChatGPT – la IA Generativa se alimenta de la información que los usuarios son capaces de proporcionar, junto a las grandes bases de datos utilizadas en su entrenamiento, creando una enorme cadena de cooperación para luego generar contenido. Sin embargo, es importante recordar que aún son herramientas en fase de pruebas, que tienen como principal apoyo para el enriquecimiento y el perfeccionamiento de las plataformas a las miles de personas que las utilizan diariamente, ya sea para búsquedas serias o por mera curiosidad.

Tanto la IA Generativa como los LLM (Large Language Model) son formas de utilizar la Inteligencia Artificial para crear texto, imágenes y mucho más. Cuando hablamos de LLM, abordamos la estructura de IA y deep learning que utiliza una base gigantesca de datos en diferentes formatos y que, mediante entrenamiento, recurre a esa base para construir respuestas e información, como lo hace ChatGPT, que calcula la “siguiente palabra más probable” para lograr elaborar un razonamiento lógico, todo con base en estadística. Los LLM usan bases gigantescas de texto y un gran número de parámetros.

Para los más veteranos del mundo virtual, quizá sea un gran misterio lo que el genio de la web, Akinator, es capaz de hacer. A partir de preguntas y respuestas, consigue descubrir en quién estaba usted pensando, desde una supercelebridad hasta el padre o la madre del propio retador. Ese es un bello y sencillo ejemplo de machine learning, o aprendizaje automático, ya de amplio conocimiento popular. Podemos entender el LLM como un “Akinator gigantesco”, que va mucho más allá de personajes o personas.

Sin embargo, todo el perfeccionamiento y la evolución de esa información están dentro de un universo aún muy nuevo, que las personas están descubriendo poco a poco – y chocando con sus desdoblamientos. Circularon por la Internet, también en los últimos días, fotos del expresidente estadounidense Donald Trump siendo detenido por la policía e incluso un papa Francisco moderno, vistiendo una enorme chaqueta junto a un gran crucifijo, al mejor estilo rapero. Ambas imágenes impresionaron a las personas… pero no pasan de creaciones a partir de IA.

Y todo ese nuevo mundo de tecnologías trae también una serie de dudas, principalmente cuando el asunto es la propiedad intelectual. Ahora bien, ¿será ChatGPT capaz de construir trabajos académicos completos, textos periodísticos u otros contenidos que requieren la capacidad de razonamiento y la creatividad humana? La respuesta es no. Por más avanzadas que sean, herramientas como ChatGPT aprenden con base en un gran centro de información, muchas veces inconexa, fuera de contexto o incluso equivocada. Son herramientas mucho más “reproductivas” que propiamente “generativas”, ya que generan contenidos cimentados en ese banco de datos.

¿Y en cuanto a los empleos, se perderán? Bueno, es sabido que, desde la Revolución Industrial, la tecnología sustituye el empleo humano. Hoy ya no tenemos telefonistas en las centrales, listos para transferir una llamada, ni faroleros, que encendían el alumbrado público al final de la tarde y lo apagaban con la llegada de un nuevo día, por ejemplo. Hoy tenemos el autoservicio, en el transporte público o en los supermercados, lo que también pone en jaque algunas profesiones, como la de cobrador (o boletero) y operador de caja, entre otras. Los empleos no serán sustituidos de un momento para otro. El mercado de trabajo tendrá tiempo para adaptarse a las nuevas profesiones que surgirán, principalmente dentro del universo de la tecnología, como programadores del propio LLM o de la IA Generativa.

Para Gartner, hasta 2025 esa vertiente de la IA será usada por el 50% de las iniciativas de descubrimiento y desarrollo de medicamentos, lo que puede representar una ganancia espectacular para la salud y, yendo más lejos, hasta 2027, el 30% de los fabricantes usará la tecnología para perfeccionar la eficacia del desarrollo de productos.

Es importante ver todos esos avances con una mirada crítica, pero positiva. Es la modernidad ocurriendo, con las tareas simples y programáticas perdiendo espacio frente a la ganancia de productividad y a la concentración de esfuerzos en otras áreas. La tecnología puede parecer demasiado rápida, pero el ser humano, a lo largo de los últimos siglos, demostró que sí es capaz de adaptarse a ella.