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La IA no funciona sin datos, funciona con la derecha dato
Cuando la mayoría de la gente piensa en la IA, se imagina resultados inteligentes: imágenes, texto, recomendaciones. Pero, ¿qué es lo que realmente impulsa esa salida? Heidi Anthonis explica:
Los datos son el combustible detrás del motor del razonamiento. Puedes hablar con ChatGPT todo el día, pero si no le das contexto, solo obtendrás respuestas intermedias».
Heidi Anthonis
Director de Innovación, Happy Horizon
Los modelos lingüísticos de gran tamaño, como el GPT-4, se entrenan en conjuntos de datos masivos y disponibles públicamente; piense en Wikipedia, Reddit o artículos de noticias. Si bien esto los convierte en excelentes para tareas generales, se quedan cortos cuando se trata de ofrecer resultados adaptados a la voz de su marca, a la gama de productos o a los procesos internos. Sin un contexto propio, la IA simplemente no puede entender su negocio lo suficientemente bien como para ofrecer resultados significativos.
Las limitaciones de los modelos genéricos de IA y la importancia de los datos patentados
Las voces confiables de la industria se hacen eco de este punto de vista. Según un blog reciente de IBM, los datos propios ofrecen una ventaja única: reflejan los picos de inventario, la lógica de facturación y la forma en que su equipo define las métricas clave. Las empresas que utilizan datos propios en la IA generativa obtienen resultados notablemente mejores, no solo al adoptar la IA, sino también personalización con los datos internos pertinentes. ¿En resumidas cuentas? Si bien las modelos públicas pueden saberlo lengua, tus datos lo saben tu negocio.
Forbes refuerza esta perspectiva, al señalar que los datos sintéticos y disponibles públicamente ya no son suficientes para diferenciar los modelos. A medida que el sector de la IA se va saturando, los conjuntos de datos exclusivos y de alta calidad se han convertido en la clave para lograr una verdadera diferenciación, ya que las empresas que perfeccionan los modelos de IA con conocimientos específicos de un dominio son capaces de superar a los modelos genéricos que utilizan datos públicos.
Cómo combinar modelos con sus datos: RAG y ajuste
Para convertir la IA genérica en algo realmente valioso para su empresa, debe conectarla a sus propios datos. De lo contrario, se quedará con respuestas predeterminadas que carecen de matices, precisión o relevancia. Hay dos enfoques establecidos para cerrar la brecha entre los modelos de uso general, como el GPT-4, y los datos patentados: la generación aumentada por recuperación (RAG) y el ajuste fino.
1. Generación aumentada por recuperación (RAG)
RAG es una de las formas más eficaces y accesibles de dar a la IA acceso a su conocimiento sin modificar el modelo subyacente. Funciona indexando los datos, como documentos, manuales, información de productos o preguntas frecuentes, y recuperando solo el contenido relevante en tiempo real cada vez que se solicita el modelo.
- Ventaja: No es necesario volver a entrenar el modelo, lo que ahorra tiempo y costos de procesamiento.
- Beneficio: Reduce en gran medida las alucinaciones y las respuestas fuera del tema al basar las respuestas en el contexto real.
RAG es especialmente útil para los chatbots de atención al cliente, las bases de conocimiento internas y los equipos de marketing que desean que la IA se mantenga fiel a la marca y sea precisa. Según Meta IA, los modelos RAG superan con creces a los LLM convencionales en las tareas de preguntas y respuestas cuando están respaldados por fuentes específicas del dominio.
2. Ajuste fino/GPT personalizados
El ajuste fino va un paso más allá. En lugar de simplemente hacer referencia a sus datos, tren el modelo que tiene. Esto significa proporcionarle ejemplos etiquetados, datos estructurados o instrucciones específicas de un dominio para que aprenda los patrones directamente relevantes para sus flujos de trabajo.
- Ventaja: Aumenta el rendimiento en tareas específicas o técnicas, como la redacción de contratos legales, los resúmenes de diagnósticos médicos o la automatización específica de ERP.
- Compensación: Requiere más esfuerzo, experiencia y una cuidadosa selección de datos para evitar la desviación o el sobreajuste del modelo.
OpenAI y otros proveedores ahora permiten ajustar con precisión las GPT personalizadas más pequeñas, lo que hace que este enfoque sea más accesible para las empresas medianas, especialmente las de industrias reguladas o de alto contexto.
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