1. Los modelos lingüísticos más pequeños facilitarán información hiperpersonalizada
Los modelos lingüísticos más pequeños se convertirán en el estándar. Seguirán existiendo algunas empresas que trabajen con Grandes Modelos Lingüísticos (LLM), pero en general la mayoría de los proveedores perfeccionará modelos más pequeños orientados a sectores verticales y casos de uso específicos. En el futuro habrá millones de modelos lingüísticos más pequeños, que operen a nivel de empresa o departamento y proporcionen información hiperpersonalizada basada necesidades específicas.
Estos modelos lingüísticos más pequeños requieren menos tiempo y recursos para su mantenimiento, pueden funcionar dentro del perímetro de seguridad existente en una empresa y suelen ser más rápidos y precisos porque están optimizados para un conjunto más limitado de tareas, en comparación con los LLM que han acaparado la mayor parte de la atención hasta la fecha. Cada vez hay más pruebas de que se puede conseguir que un modelo de 20.000 millones de parámetros haga la mayoría de las cosas que hacen los modelos lingüísticos, en comparación con el modelo de ~1,8 billones de parámetros de GPT-4 de OpenAI, y son igual de eficaces, o incluso más.
2. La creación de aplicaciones de IA generativa, como los chatbots, se convertirá en tareas cotidianas
Los grandes modelos lingüísticos no solo son una nueva forma de IA muy potente, sino que también son increíblemente fáciles de usar. El reciente informe State of LLM Apps 2023 analizó cómo más de 13.000 desarrolladores crearon más de 21.000 aplicaciones de IA generativa en cuestión de meses. Alrededor del 74% de esas aplicaciones se crearon con OpenAI, que ha democratizado el desarrollo de aplicaciones de IA generativa a través de su sencilla API, catalizando una nueva ola de innovación en la comunidad de código abierto. Las principales plataformas de datos y computación están llevando estas sencillas API a las empresas. De cara a 2024, el mismo nivel de creatividad, experimentación audaz y nuevas aplicaciones que hemos visto en el mundo del código abierto surgirá en el sector empresarial. La IA generativa se convertirá en una fuerza impulsora en las empresas, haciendo que las aplicaciones de IA sean una característica habitual para diversas operaciones y tareas empresariales diarias.
3. El problema de las alucinaciones se resolverá en gran medida
En 2023, las "alucinaciones" de los grandes modelos lingüísticos se citaron como uno de los principales obstáculos para su adopción. Si los modelos de IA generativa pueden simplemente inventar hechos, ¿cómo se puede confiar en ellos en entornos empresariales? Los diversos avances técnicos que se están produciendo eliminarán prácticamente el problema de las alucinaciones. Uno de ellos es la Generación Aumentada de Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), que prepara el gran modelo lingüístico con información real y contextualmente relevante justo antes de plantearle una consulta al usuario. Esta técnica, aún en pañales, ha demostrado reducir drásticamente las alucinaciones. Según el informe State of LLM Apps 2023, en el que se analizan más de 21.000 aplicaciones creadas por más de 13.000 desarrolladores diferentes, el 20% de las aplicaciones utilizan la recuperación vectorial, un ingrediente clave de la GAR. En el próximo año, la RAG, junto con modelos mejor entrenados, comenzará a resolver rápidamente el problema de la alucinación, allanando en última instancia el camino para la adopción generalizada de la IA generativa en los flujos de trabajo empresariales.
4. La IA será la mejor compañera de trabajo
Una de las propuestas más interesantes para aumentar la productividad en el trabajo es el despliegue de asistentes de IA que ayuden a los empleados a ser -y seguir siendo- eficientes y eficaces. De cara al futuro, podemos esperar que los asistentes de IA adaptados a departamentos y funciones específicos proporcionen orientación a las nuevas incorporaciones. A medida que los procesos y necesidades de una organización maduren, podrán entrenar al agente para que haga lo mismo una y otra vez. Y cuando se contrate a una nueva persona, recibirá todo ese caudal de conocimientos necesario. Yendo un paso más allá, estos asistentes de IA empezarán a contribuir al conocimiento más amplio de la empresa y se convertirán en los mejores compañeros de trabajo de todos los empleados, ya que asimilarán la nueva documentación y los comentarios exhaustivos de los empleados actuales, buscarán en Internet nuevas formas de optimizar los procesos, etc. Esto se convertirá rápidamente en la norma en el lugar de trabajo y en la clave para aumentar la productividad.
5. La IA finalmente se convertirá en una aliada para los equipos de seguridad
Los ciberdelincuentes se beneficiarán del despliegue generalizado de herramientas avanzadas de IA antes de que sus objetivos puedan establecer la IA en su propia defensa. Muchas empresas son cautelosas a la hora de adoptar y utilizar nuevas tecnologías debido a los costes, los requisitos regulatorios que hay que cumplir, el riesgo para la reputación, entre otros. En cambio, los delincuentes informáticos no esperan. Por ejemplo, el phishing sigue siendo un gran problema, y la mayoría de los correos electrónicos de phishing tienen una apariencia poco profesional. La IA generativa hará que este vector de ataque, ya de por sí eficaz, tenga aún más éxito. Dispondrán de toda la potencia de los grandes modelos lingüísticos y la IA generativa, y los equipos de seguridad tendrán que ponerse al día. Con el tiempo, el campo de juego se igualará, pero mientras tanto se prevé que aumentarán los ciberataques.
6. La cadena de suministro de datos de IA será blanco de ataques
La evolución de la IA está siendo muy rápida y no deja indiferente a nadie por su alcance y potencial. Su progreso supone un reto para los equipos de seguridad. El mal uso de la IA puede significar una vulnerabilidad potencial de los datos a largo plazo ya que se podría inyectar datos incorrectos o sesgados en los grandes modelos lingüísticos (LLM) fundacionales. Por ejemplo, en una campaña de propaganda política se podría introducir contenidos falsos sobre un conflicto entre un estado-nación, la integridad de unas elecciones o un candidato político. En el plano empresarial, la información inexacta sobre un mercado podría alterar la posibilidad de establecer una buena estrategia empresarial.
Hoy en día, los equipos de seguridad están trabajando para solucionar este tipo de problemas. Se pueden encontrar nuevos enfoques de seguridad para las nuevas herramientas de IA, pero la mejor defensa es una práctica recomendada desde hace mucho tiempo: asegúrese de que los partners y proveedores con los que se trabaja son de confianza.
7. Los desarrolladores y los ingenieros y científicos de datos asumirán nuevos retos
Las IA generativa aumentará también la productividad de los desarrolladores facilitando la creación de una parte del código que generan, de tal manera que tendrán más disponibilidad para el pensamiento creativo y la resolución de problemas necesarios con el objetivo de impulsar la innovación. Por su parte, los ingenieros de datos empezarán a trabajar en cómo consumir un modelo de IA y conectarlo a los pipelines de datos diseñados para automatizar la extracción de valor. Y, por último, los científicos de datos tendrán que aprender a trabajar con proveedores externos. Serán responsables de identificar a los proveedores adecuados de modelos de IA con los que relacionarse, determinar cómo introducir el contexto adecuado en un LLM, minimizar las alucinaciones o incitar a los LLM a responder correctamente a las preguntas mediante el contexto y la formalización de metadatos.
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