De datos a respuestas: Lo que necesitas para utilizar la IA Generativa

La tecnología está aquí, las posibilidades son infinitas y herramientas como ChatGPT, Copilot y Gemini han convertido la IA en un tema de actualidad. Sin embargo, muchas organizaciones aún tienen dificultades para pasar de la experimentación a un uso práctico y fiable.

Machine learning y la IA generativa

La IA generativa crea contenido nuevo a partir de datos existentes. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que clasifican o detectan patrones, los modelos generativos pueden escribir texto, generar imágenes o producir código.

En el corazón de la mayoría de las soluciones de IA generativa se encuentra en los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM por sus siglas en inglés). Estos modelos se entrenan con enormes cantidades de datos de texto y pueden comprender y producir lenguaje humano. Piensa en herramientas como ChatGPT, Google Gemini o Microsoft Copilot. “entienden” el contexto, pueden razonar a partir de una pregunta y formular respuestas en lenguaje natural.

¿Cuál es la principal diferencia con respecto al aprendizaje automático clásico? Los modelos tradicionales se entrenan para una única tarea específica, como predecir fallos en las máquinas. Los LLM, por su parte, pueden realizar múltiples tareas: responder preguntas, resumir documentos, escribir código o analizar informes.

Aplicaciones prácticas de la IA generativa

El verdadero poder de la IA generativa se hace evidente cuando se trabaja con datos no estructurados. Los sistemas tradicionales tienen dificultades con los matices del lenguaje y el formato, pero los LLM se desenvuelven perfectamente con ellos.

• La gestión del conocimiento es un claro punto de partida. En lugar de pasar veinte minutos buscando la configuración adecuada de una máquina, basta con preguntar a un sistema entrenado con los manuales técnicos, los informes y los documentos de resolución de problemas de su empresa. La respuesta llega en segundos, con referencias de las fuentes de consulta para su validación.
• El control de calidad también se beneficia. Un LLM puede analizar y resumir miles de informes de inspección, identificar patrones recurrentes y sugerir mejoras. No sustituye la experiencia humana, sino que la amplifica al acelerar la obtención de información basada en datos.
• La búsqueda semántica va un paso más allá. Las herramientas de búsqueda tradicionales buscan palabras exactas. La búsqueda semántica entiende el significado. Si alguien escribe «la pantalla no funciona», también encuentra «sin alimentación» o «la pantalla permanece en negro». Esto supone un gran avance para la resolución de problemas y el intercambio de conocimiento.
• El desarrollo de software es otra área en la que los LLM destacan. Pueden escribir código, encontrar errores e incluso generar documentación. Los desarrolladores los utilizan como asistentes inteligentes, disponibles en cualquier momento y que responden a preguntas en tiempo real.

El éxito comienza con los datos

Para que la IA generativa funcione, los datos son la base. No solo su calidad, sino también cómo se organizan y cómo se accede a ellos.

Para muchas organizaciones, los chatbots internos son un punto de entrada atractivo. Estos sistemas, impulsados por la Generación Aumentada por Recuperación (RAG por sus siglas en inglés), pueden responder a preguntas relacionadas con los procesos utilizando datos internos. Pero para que eso funcione, el sistema necesita acceder a todos los documentos relevantes, que a menudo se encuentran dispersos en sitios de SharePoint, carpetas y hojas de cálculo antiguas.

Antes de entrenar cualquier modelo, es necesario saber dónde se encuentran los datos y cómo hacerlos accesibles. Luego vienen los permisos. Un sistema RAG bien diseñado solo debe dar a los empleados acceso a la información que están autorizados a ver. Eso significa replantearse toda la arquitectura de la información, desde las restricciones de los documentos financieros hasta los flujos de datos operativos.

Y, por supuesto, la privacidad y la seguridad siguen siendo fundamentales. ¿Qué datos se pueden conectar de forma segura a APIs externas como OpenAI o Google? ¿Qué información debe permanecer dentro de su propio entorno? ¿Cómo se evita que los datos confidenciales de la empresa acaben en una respuesta no deseada?

Consideraciones clave para la implementación

Los costos suelen ser manejables. Cada solicitud de API a ChatGPT o Gemini cuesta solo unos centavos, una cantidad insignificante en comparación con las horas que se ahorran en búsqueda de información entre manuales.

La evaluación, sin embargo, es más compleja. ¿Cómo se mide si el resultado de un modelo es “bueno”? Los modelos tradicionales de IA pueden puntuarse según su precisión; la IA generativa requiere una evaluación humana. Algunas organizaciones utilizan otro modelo de IA para cotejar los resultados, mientras que otras se basan en revisiones de expertos o métodos de muestreo.

La escalabilidad plantea nuevos retos. Cuando se trata de unas pocas docenas de consultas al día, la revisión manual es factible. Cuando se escala a miles, se necesitan controles de calidad automatizados y una comprensión clara de qué errores son aceptables y cuáles no.

En casos de uso de alto riesgo, es esencial extremar la precaución. Un pequeño error en una guía de mantenimiento es un inconveniente; en los procedimientos de seguridad, puede ser crítico. Clasifica tus casos de uso por riesgo y diseña tus controles en consecuencia.

Por dónde empezar

Empieza con un caso de uso específico, no con la tecnología en sí. Muchas empresas comienzan con la idea de que “deberían hacer algo con IA”, solo para descubrir que su problema en realidad no necesita un modelo de lenguaje.

Si tu proceso extrae datos de documentos de formato fijo, la comparación de patrones podría ser más rápida y económica. Los LLM son más eficaces cuando se trata de datos no estructurados, situaciones en las que se buscan conocimientos que no se pueden definir fácilmente de antemano.

Empieza poco a poco y repite el proceso. Trabaja con un conjunto de datos limitado y una pregunta concreta. Pruebe con expertos en la materia, perfecciona tus indicaciones y amplía gradualmente. La fuerza de los LLM reside en este enfoque iterativo: experimentación rápida sin necesidad de volver a entrenar desde cero.

La IA generativa abre un enorme potencial, pero su implementación exitosa requiere más que el acceso a un modelo potente. Comienza con datos bien estructurados, procesos claros y expectativas realistas. Las organizaciones que se centren en estos fundamentos serán las que aprovechen al máximo el valor de esta tecnología transformadora.