La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado desde su conceptualización en los años 50 hasta convertirse en un tema de conversación global a finales de 2022, impulsada por avances significativos en aprendizaje automático. Estos avances están comenzando a impactar prácticamente todos los aspectos de nuestra vida cotidiana. Para entender mejor estos cambios, es crucial familiarizarse con algunos de los términos más comunes asociados con la IA.
1. Inteligencia Artificial (IA)
La IA es esencialmente un sistema informático superinteligente capaz de imitar comportamientos humanos como comprender el habla, tomar decisiones, traducir idiomas, analizar sentimientos y aprender de la experiencia. Aunque a veces se habla de sistemas de IA como si tuvieran «cerebros digitales», en realidad son programas que operan en computadoras, automatizando tareas que generalmente requieren inteligencia humana.
2. Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático es un subcampo de la IA donde se enseña a los sistemas informáticos a identificar patrones y hacer predicciones basadas en ellos, entrenándolos con grandes cantidades de datos. Es fundamental para desarrollar modelos que reconozcan imágenes, traduzcan idiomas y más.
3. Modelos de Lenguaje Amplio
Los modelos de lenguaje amplio (LLM, por sus siglas en inglés) utilizan técnicas de aprendizaje automático para procesar el lenguaje y simular la comunicación humana. Entrenados con textos extensos, aprenden patrones de lenguaje que les permiten usar palabras humanas de manera convincente.
4. IA Generativa
La IA generativa utiliza LLM para crear nuevos contenidos, como imágenes, textos, videos y código. Aprende estructuras y patrones para generar productos similares pero nuevos. Aunque ofrece posibilidades creativas, también plantea riesgos de uso indebido, como la creación de noticias falsas.
5. Alucinaciones
En el contexto de la IA, las alucinaciones se refieren a respuestas inexactas generadas por sistemas de IA generativa. Los desarrolladores buscan resolver estos problemas mediante «grounding», proporcionando información adicional de fuentes confiables para mejorar la precisión.
6. IA Responsable
La IA responsable se centra en diseñar sistemas seguros y justos, considerando todas las etapas, desde el modelo de aprendizaje automático hasta la interfaz de usuario. Es crucial, ya que estos sistemas a menudo ayudan a tomar decisiones importantes, pero pueden reflejar sesgos inherentes si no se manejan cuidadosamente.
7. Modelos Multimodales
Los modelos multimodales pueden trabajar con diferentes tipos de datos al mismo tiempo, como imágenes, sonidos y palabras, combinando esta información para realizar tareas complejas, como responder preguntas sobre imágenes.
8. Prompts
Un prompt es una instrucción que se ingresa en un sistema, en forma de lenguaje, imágenes o código, que le indica a la IA qué tarea realizar. Diseñar prompts efectivos es esencial para obtener los resultados deseados de los modelos de lenguaje amplio.
9. Copilotos
Un copiloto es como un asistente personal que colabora contigo en diversas aplicaciones digitales, ayudando en tareas como escribir, codificar, resumir y buscar. Los modelos de lenguaje amplio recientes han hecho posible los copilotos, permitiéndoles comprender el lenguaje humano natural y proporcionar respuestas o crear contenido.
10. Plugins
Los plugins permiten que las aplicaciones de IA realicen más funciones sin necesidad de modificar el modelo subyacente. Actúan conectando los sistemas de IA con el resto del mundo digital, permitiéndoles acceder a nueva información, realizar cálculos complejos o interactuar con otros programas.
Entender estos términos no solo nos ayuda a participar en la conversación global sobre IA, sino también a comprender cómo estas tecnologías están redefiniendo la transformación digital en todas las industrias, incluidas las telecomunicaciones, prometiendo un futuro de innovación y eficiencia impulsado por la IA.
