El crecimiento explosivo de la IA generativa ha suscitado muchas preguntas y consideraciones no sólo dentro de los círculos tecnológicos, sino también en la sociedad en general. Tanto el avance de la tecnología como el fácil acceso significan que prácticamente cualquier persona puede aprovechar estas herramientas, y gran parte de 2023 se dedicó a descubrir nuevas formas en que la IA generativa podría usarse para resolver problemas o mejorar nuestras vidas. Sin embargo, en la prisa por aplicar esta tecnología transformadora, también debemos tener en cuenta el «martillo de Maslow». Atribuido a Abraham Maslow, mejor conocido por delinear una jerarquía de necesidades, Maslow’s Hammer destaca una dependencia excesiva de una sola herramienta, un concepto popularmente resumido como «Si todo lo que tienes es un martillo, todo parece un clavo». A medida que las corporaciones navegan por la continua evolución de la IA, debemos estar seguros de que la estamos aplicando donde tiene más sentido, y no solo porque podemos. En última instancia, esto ahorrará tiempo, dinero y energía que se pueden aplicar a la creación de herramientas y soluciones sólidas para casos de uso viables. Reconocer cuándo usar GenAI y cuándo no es un conjunto de habilidades necesario para los científicos, ingenieros y ejecutivos de datos de dominios específicos. Ejecutar GenAI es costoso y no está exento de compensaciones. A día de hoy, una planificación descuidada de una aplicación GenAI puede provocar un retorno de la inversión negativo (debido al excesivo coste operativo), problemas de escalabilidad y tiempo de inactividad (debido a los recursos informáticos limitados) y graves daños a la experiencia del cliente y a la reputación de la marca ( debido a la potencial generación de contenidos inapropiados, alucinaciones, información errónea/desinformación, consejos engañosos, etc.). Las organizaciones luchan por controlar estas variables en general, y los impactos negativos y las limitaciones deben compensarse con una propuesta de valor enorme. Un aspecto interesante que se puede observar en todas las industrias son los efectos secundarios inesperados (pero bienvenidos) de pasar por el viaje GenAI, como una especie de epifanía reveladora. ¿Cómo equilibramos este riesgo/recompensa? ¿Qué deberíamos mirar y cuáles son las preguntas que deberíamos hacernos para asegurarnos de que estamos aplicando (o no) la IA con éxito? Liberarse del sesgo de la complejidad: como seres humanos, tendemos a favorecer y dar crédito únicamente a las soluciones complejas (conocido como «sesgo de la complejidad»). Desafortunadamente, esto se aplica particularmente a las aplicaciones GenAI hoy en día, ya que estamos influenciados y “autoobligados” a usar GenAI para resolver todos los problemas. El hecho de que “parece funcionar” no significa que sea la mejor/óptima solución. Siguiendo esta lógica, algunos equipos pueden tener una gran posibilidad de descubrir que existen medios más simples (probablemente no GenAI) para resolver algunos de estos problemas del mundo real (¡o partes del problema!). Lograr esta revelación requiere una mente humilde y abierta a la posibilidad de considerar que no siempre necesitamos la solución más compleja o costosa, incluso si es sofisticada y podemos costearla. No siempre es todo o nada: un aspecto que funciona sólo para unas pocas empresas pero no para la mayoría es la necesidad de ejecutar GenAI todo el tiempo. Si su caso de negocio no tiene que ver con vender o respaldar la infraestructura GenAI, entonces probablemente esté utilizando GenAI como una herramienta para lograr objetivos específicos de un dominio. Si es así, lo que todos los actores de la industria querrían es maximizar el valor y minimizar los costos operativos. Al costo actual de ejecutar GenAI, la respuesta más obvia para lograrlo es evitar ejecutarlo tanto como sea posible, sin dejar de ofrecer la mayor parte del valor deseado. Esta delicada compensación es una forma inteligente y elegante de abordar el problema: no descartar el valor proporcionado por GenAI ni utilizarlo obsesivamente hasta el punto de generar un retorno de la inversión negativo. ¿Cómo se logra esto? Probablemente esa sea la salsa secreta del área de aplicación específica de su dominio. Reducción de personal ética: los modelos GenAI pueden ser (y suelen ser) bastante grandes. Si bien esto puede ser necesario para algunos escenarios, no es necesario para la mayoría de las aplicaciones específicas de dominio del mundo real, como están descubriendo varios autores de GenAI en toda la industria (por ejemplo, Phi-2). Como tal, no solo es importante para su negocio sino también para la humanidad que aprendamos a reducir y optimizar los modelos GenAI tanto como sea posible. No sólo aporta eficiencia a su caso de uso (ahorro de costes, velocidad de inferencia, menor huella, reducción de riesgos, etc.), sino que también logra un uso responsable de la tecnología que respeta los recursos humanos. Cada vez que ahorra un kilovatio o unos segundos de inferencia por usuario, está contribuyendo explícitamente a un futuro sostenible en el que se aprovecha la GenAI para maximizar el valor y minimizar el impacto ambiental, y eso es algo de lo que estar orgulloso. Cruce el arroyo por donde sea menos profundo… La clave es ser lo suficientemente humilde como para buscar el camino óptimo: mantenga la mente abierta para considerar primero soluciones que no sean GenAI para sus problemas. Si GenAI es realmente el mejor camino a seguir, entonces averigüe si realmente necesita ejecutarlo todo el tiempo o sólo algunas veces. Y finalmente, reducir el tamaño tanto como sea posible, no sólo por el costo y la velocidad, sino por responsabilidad social. GenAI claramente está atravesando un momento con potencial demostrado. Al mismo tiempo, ser capaz de reconocer las desventajas técnicas y financieras de GenAI es igualmente importante para el desarrollo saludable de la industria. De la misma manera, no usamos el martillo para todas las tareas en casa, debemos preguntarnos continuamente: ¿Vale la pena GenAI para este problema? ¿Y el valor proporcionado por esta tecnología (cuando se aplica a mi caso de uso específico de dominio) superará las deficiencias operativas? Es con esta mentalidad que la industria logrará avances significativos y responsables en la resolución de problemas con un conjunto de herramientas diverso pero eficiente. Sigamos explorando y construyendo el fascinante mundo de GenAI, sin olvidar cuáles son nuestros objetivos finales. 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