La Inteligencia Artificial (IA) ha irrumpido en el mundo de manera contundente y con una evolución más rápida de la esperada. En menos de dos años, modelos de IA generativa (GenAI) como ChatGPT, Dall-e, Midjourney o Gemini, se han apoderado de la conversación gracias a su impresionante capacidad para producir textos o imágenes cada vez más cercanos —y en algunos casos indistinguibles— a aquellos hechos por humanos, resultando en una ola de interés e inversiones considerables para el desarrollo de estas tecnologías.
Pero toda moneda siempre tiene dos caras, y los destacados logros de estas innovaciones han traído consigo áreas de oportunidad, principalmente en la forma de “alucinaciones”.En pocas palabras y explicado de manera muy simple, las alucinaciones en IA son los errores o imprecisiones en los contenidos generados por los modelos de Inteligencia Artificial. Hablando del caso específico de las soluciones dedicadas a producir textos, tras recibir una instrucción o petición de sus usuarios, éstas pueden responder con datos, conceptos o recomendaciones falsas o imprecisas. Esto no significa que dichos modelos no sirvan, que proporcionen información equivocada a propósito o que deba evitarse su uso, sino que es crucial entender el complejo proceso detrás de esta tecnología y las múltiples variables que pueden afectar sus resultados.
EntrenamientoPara explicarlo en términos sencillos, imaginemos que un modelo de IA es un niño. El aprendizaje del modelo, al igual que el del niño, depende de la información a la que tenga acceso. Si el niño crece en una comunidad en la que todos a su alrededor hablan español, aprenderá ese idioma, y si le pedimos hablar alemán, japonés, o inglés, no podrá hacerlo o lo hará de manera imprecisa. A diferencia de los niños, los modelos IA tienen una tarea principal por cumplir, que es generar textos con base en las peticiones o instrucciones que reciba, y completar ese objetivo de la mejor manera posible siempre será su prioridad.
Asimismo, se debe considerar que esos modelos GenAI especializados en texto y con opciones de acceso al público en general, han sido entrenados con una amplia gama de información, que usualmente son fuentes disponibles en internet. Es decir, están expuestos a recibir información real/verificada, opiniones sin fundamento, noticias falsas e incluso sarcasmo o bromas. Para el modelo, toda esta información es válida y no necesariamente realiza un juicio de valor para dar prioridad a datos de fuentes confiables. Este es el gran reto que las compañías detrás de estas innovaciones están trabajando para resolver.
La dudaSi bien estas alucinaciones no se presentan en todos los resultados arrojados por la IA, tampoco se les debe restar importancia. Para mucha gente estas imprecisiones son el principal motivo para rechazar la adopción de esta tecnología, pero el tema cobra aún más importancia para las empresas, que dudan entre resistirse al cambio bajo el riesgo de quedarse rezagadas frente a sus competidores, o apostar por estas nuevas tecnologías que cuentan con el potencial de transformar sus operaciones y mejorar su eficiencia, por ejemplo.En este sentido, es importante destacar que lo más recomendable es que las empresas evalúen a consciencia las áreas de oportunidad en las que la IA puede ayudarles, sus necesidades y posibles casos de uso para la implementación en sus operaciones.
La buena noticia es que la industria tecnológica cuenta con una amplia gama de soluciones que pueden satisfacer sus necesidades, por más específicas que sean. Incluso existen grandes organizaciones tecnológicas, de alcance global, que se especializan en desarrollar —o adaptar hasta el más mínimo detalle— soluciones, plataformas y herramientas para las empresas, como es el caso de Oracle.¿Las soluciones IA empresariales sufren de alucinaciones?Hablando específicamente de las soluciones empresariales de Inteligencia Artificial generativa de Oracle, el fenómeno de las alucinaciones o imprecisiones en los resultados obtenidos es prácticamente inexistente y la clave se encuentra, precisamente, en la información con la que se entrenan los modelos.
Los modelos IA de Oracle están diseñados para las necesidades de las empresas y se les proporcionan todos los detalles de la operación del cliente. Al tratarse de datos sensibles y esenciales para el funcionamiento de la organización, los usuarios pueden contar con la robusta infraestructura de nube para gestionar esta información de la manera más segura, con atención superior en la privacidad.Debido a que el modelo sólo recibe información específica de una operación, es prácticamente imposible que invente datos o incorpore fuentes dudosas.
Por ejemplo, una solución impulsada por IA que se implemente en una compañía de logística sería capaz de elaborar reportes operativos, con información actualizada y precisa, en cuestión de minutos, o incluso analizar los datos históricos del desempeño de la compañía para identificar tendencias y sugerir acciones estratégicas a los administradores.El potencial transformador que representa incorporar soluciones de IA en las operaciones de las empresas representa una oportunidad para aprovechar al máximo los recursos con los que cuentan, mejorar considerablemente aspectos como la eficiencia, la productividad y, como consecuencia, la rentabilidad, siempre y cuando las herramientas seleccionadas sean las adecuadas para las características de cada sector.
Esta tarea se dice fácil, pero en la realidad puede ser un panorama abrumador, sobre todo para organizaciones que se encuentran en las etapas iniciales de su digitalización. Sin embargo, en el mercado también encontramos toda una industria especializada y dedicada a ayudarles en su camino hacia la era de la IA, acompañándolas en cada paso y ajustando las herramientas a su medida exacta.
