Dos años de avances de la IA Generativa: ¿Cómo lograr los resultados esperados?

Bogotá D.C., julio de 2024. Desde su aparición en público, la Inteligencia
Artificial Generativa ha mostrado importantes avances, que han permitido
revolucionar las relación entre las personas y la tecnología. En dos años, hemos
visto cómo el avance de esta nueva tecnología es imparable. Miles de empresas
alrededor del mundo han empezado a implementar procesos usando la IA
Generativa, logrando de esta forma diferencias competitivas.
Algunos de los principales hitos, como el lanzamiento del ChatGPT, sumado al
uso de herramientas como Dall-E (modelo es capaz de generar imágenes
completamente nuevas y originales a partir de descripciones de texto) o
soluciones que pueden entender y generar código de programación, incluyendo
la traducción de lenguaje natural a código, la propuesta de Azure OpenAI Service
para que las empresas pudieran acceder a modelos avanzados de IA e
incorporarlos en sus proyectos corporativos, o la puesta en el mercado de dos
nuevos modelos de lenguaje de IA de Amazon para que las empresas puedan
construir sus propios bots, llegaron para revolucionar el mundo empresarial.
Detrás del fenómeno: definiciones y tecnología
Para lograr los resultados esperados en la aplicación de la IA Generativa es
necesario contar con algunas de las tecnologías antes mencionadas, y aplicar
otra serie de herramientas y conceptos que, al final, permiten desarrollar las
soluciones que cada empresa requiere. Nubiral seleccionó los aspectos más
relevantes que permiten lograr grandes resultados:
· Transformers: Es una arquitectura de modelos de aprendizaje automático que
inicialmente se utiliza para el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus
siglas en inglés), aunque han desarrollado aplicaciones aplicadas en el análisis
de otros tipos de datos como imágenes. Está específicamente diseñada para
procesar secuencias de datos y capturar las relaciones entre ellas.
· LLM: Siglas en inglés por large language models, o modelos de lenguajes
grandes. Es un modelo de IA muy grande que utiliza arquitecturas avanzadas de
aprendizaje profundo generalmente empleando la arquitectura transformer para
procesar enormes cantidades de datos de lenguaje natural. Pueden interpretar
y producir textos (“entender” y “razonar”) en diferentes idiomas y contextos.
Ejemplos: GPT (Generative Pre-trained Transformer) en sus diferentes
versiones, LLAMA (Large Language Model Meta AI) y Claude.
· Embeddings: Representaciones numéricas (vectores) de palabras o frases
generadas por modelos de aprendizaje profundo que capturan el significado
semántico y la relación entre ellas. Se almacenan en bases vectoriales y sirven
para poder aplicar técnicas de búsqueda avanzada.

· Ventana de Contexto: Es la cantidad de tokens que un LLM puede tomar como
entrada al generar respuestas. El modelo lo utiliza para comprender el
significado y generar respuestas coherentes y relevantes. El modelo de GPT 4o,
por ejemplo, acepta hasta 128.000 tokens (1.000 tokens equivalen a
aproximadamente 750 palabras).
· Tokens: Un token es la unidad básica de información que un LLM puede
procesar. Puede ser una palabra, un símbolo, un carácter o incluso una oración
completa. Los tokens se utilizan para representar el lenguaje de una manera que
el modelo pueda entender y manipular.
· Entendimiento del contexto: A diferencia de generaciones anteriores de
chatbots, esta IA utiliza la información contextual en las conversaciones para
generar respuestas más precisas e informadas.
“Para obtener los resultados deseados por el usuario, es fundamental el diseño
de las instrucciones o de las consultas que se realizan al modelo. A esta actividad
se la conoce como “prompt engineering” (o “ingeniería de prompts”). Su
importancia radica en que el modelo de lenguaje interpreta y genera texto
basándose en las instrucciones o consultas que se le presentan. Si se formula
correctamente el prompt, la respuesta será más precisa, oportuna y adecuada”
señaló Ignasi Puit, gerente de ventas de Nubiral para Colombia.
Nubiral ha identificado que la combinación de todas estas herramientas y
tecnologías, con los métodos de entrenamiento adecuados, ha aportado
cualidades únicas como:
· Entregar respuestas generativas: desde el punto de vista del usuario, la
sensación es que la máquina está “pensando” antes de entregar su texto.
· Guardar el contexto. A diferencia de generaciones anteriores de chatbots, esta
IA utiliza la información contextual para generar nuevas respuestas.
· Capacidades que se traducen en aplicaciones concretas como mejoras en la
traducción automática, mayor comprensión del lenguaje natural, generación de
texto más “real” y una mayor automatización de tareas de procesamiento
vinculadas precisamente al lenguaje natural. La mayor eficiencia en el
procesamiento del lenguaje natural que proveen las diferentes versiones de GPT
tiene implicaciones significativas para una amplia gama de aplicaciones,
incluyendo la atención al cliente, el análisis de sentimientos, la generación de
contenido o la automatización de procesos de negocio.
De acuerdo con los expertos de Nubiral, la tendencia es imposible de frenar, por
lo cual las organizaciones deben tomar las ventajas que ofrece la IA Generativa
y los servicios cognitivos ligados a herramientas como ChatGPT o GPT-4. En este

camino, es muy importante entender bien las necesidades de cada negocio y
qué valor aportaría el uso de la IA Generativa.
Acerca de Nubiral:
Nubiral es una compañía de tecnología con alcance global, especializada en innovación y transformación digital
empresarial. Con más de 12 años en el mercado y más de 200 colaboradores, brinda soluciones personalizadas
y servicios profesionales orientados a Data & Innovation, DevOps & App Evolution, Hybrid Multi Cloud,
Monitoring & Intelligence y Cybersecurity para brindar una experiencia digital 360° y potenciar la evolución
del negocio de sus clientes. Cuenta con oficinas en Argentina, Chile, Colombia, México, Perú, Uruguay y Estados
Unidos.
En 2023 inauguró un centro de excelencia regional de profesionales especializados en IA Generativa, al cual
está asignado el 30% del talento de la compañía y para el que se prevé invertir en I+D más de un millón de
dólares cada año.
Nubiral ha establecido alianzas estratégicas con reconocidos socios tecnológicos como AWS, Microsoft, Google
y Zabbix, y cuenta con el reconocimiento de GPTW (Great Place To Work), tanto en Argentina como
en Colombia.

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