La era de los modelos de IA a gran escala: oportunidades, desafíos y la necesidad de especialización

20 de junio de 2023by info@grabit.ai

En los últimos años, el panorama de la IA ha presenciado un aumento sin precedentes en el desarrollo e implementación de modelos de IA a gran escala como ChatGPT, impulsados por gigantes tecnológicos como Google, OpenAI y Microsoft. Estos modelos, alimentados por enormes cantidades de datos y algoritmos complejos, están ampliando los límites de lo que la tecnología puede lograr, desbloqueando un potencial significativo en numerosos sectores.

Sin embargo, con el cambio hacia estos modelos gigantes se advierten ciertas limitaciones y desafíos, siendo el más destacado los costes asociados con el desarrollo y despliegue de dichos modelos. Los inmensos requisitos computacionales y la necesidad de enormes conjuntos de datos hacen que estas tareas sean, por el momento, casi exclusivas de las grandes corporaciones.

Históricamente, las universidades jugaron un papel fundamental en liderar la investigación de IA, una realidad que ahora se ve cada vez más eclipsada por las altas barreras financieras de entrada. Con la democratización de la IA siendo una preocupación, este fenómeno plantea la pregunta de cómo garantizar que los avances en IA sigan siendo accesibles para las instituciones académicas y las pequeñas empresas por igual.

Simultáneamente, por impresionantes que sean estos grandes modelos de IA, son por naturaleza genéricos y no están diseñados para abordar necesidades específicas. Un modelo de IA diseñado para entender y generar texto similar al humano, por ejemplo, puede no ser la mejor opción para un negocio minorista con un amplio catálogo, alta rotación, o requerimientos complejos de detección de productos frescos.

El comercio minorista necesita modelos de IA que puedan administrar, analizar y extraer información muy específica. Los modelos de IA genéricos, aunque robustos, a menudo carecen de la comprensión detallada de la industria que los modelos especializados podrían proporcionar.

Además, hay una limitación significativa relacionada con la latencia. Estos modelos de IA a gran escala suelen estar alojados en la nube, lo que lleva a inevitables retrasos en la transmisión y el procesamiento de datos. En escenarios donde el análisis en tiempo real es crucial, como es el caso del comercio minorista, hace obligatorio el uso de otra arquitectura.

La solución a este problema radica en la computación en el Edge, que traslada la potencia de procesamiento más cerca de la fuente de datos. Al desplegar IA en el Edge, las organizaciones pueden evitar el problema de latencia asociado con los modelos alojados en la nube, asegurando un procesamiento de datos y una toma de decisiones inmediatos. Sin embargo, la computación en el borde requiere que los modelos de IA estén optimizados para dispositivos de baja potencia, añadiendo una nueva capa de complejidad al despliegue de la IA.

El futuro de la IA debe ser uno en el que los modelos de IA especializados, adaptados a las necesidades específicas de la industria, puedan ser desarrollados y desplegados de manera efectiva y eficiente. Esto no sólo asegurará que la IA siga siendo una tecnología accesible, sino que también aportará un valor tangible y significativo en todos los sectores de nuestra economía.

En este sentido, las universidades, las pequeñas empresas tecnológicas y las startups deben recibir las herramientas y los recursos para contribuir a la evolución de la IA. Los esfuerzos colaborativos, las asociaciones público-privadas y la financiación específica podrían ayudar a derribar las barreras financieras que actualmente excluyen a muchos de la carrera de la IA a gran escala.

Fuente: www.economist.com

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