Durante los últimos años, el experto en inteligencia artificial y aprendizaje automático ha desempeñado un papel fundamental en la escena tecnológica de Boston, después de haber trabajado en ciudades como Glasgow y Toronto y en compañías de renombre como Amazon y Best Buy. Su experiencia le ha enseñado que las aplicaciones más efectivas de la inteligencia artificial suelen surgir al abordar problemas cotidianos, como la limpieza de datos de clientes o el análisis de decisiones de compra.

En su actual puesto en Best Buy, el especialista ha implementado el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) para afrontar estos desafíos. Sin embargo, enfatiza que el uso de LLMs debe estar basado en necesidades comerciales concretas, y no solo por su popularidad. «El caso de uso empresarial debe ser la prioridad», afirma.

La utilización de LLMs en el tratamiento de datos suscita debates en el campo tecnológico. Según este experto, el uso adecuado de estos modelos depende del contexto. Muchos equipos, atraídos por sus capacidades generativas, olvidan la importancia de tener un caso de uso claro. Aunque las LLMs son efectivas en la síntesis de texto y razonamiento, no siempre son la solución ideal.

No obstante, trabajar con estas tecnologías presenta retos. Si se usan excesivos datos en una consulta, los modelos pueden confundirse o generar «alucinaciones», como se denomina a la creación de información incorrecta. El especialista considera que este fenómeno es una manifestación del potencial de extrapolación de los modelos y no un defecto en sí. «La extrapolación es lo que los hace poderosos, pero necesitan ciertas restricciones», explica.

El coste de implementación de estas tecnologías ha disminuido, aumentando su accesibilidad para nuevos usos. Sin embargo, el experto subraya la importancia de contar con procesos de aseguramiento de calidad y un equipo técnico que garantice el mantenimiento. Describe las LLMs como «mascotas de alto mantenimiento» que requieren atención continua, a diferencia de herramientas autónomas que pueden operarse y luego olvidarse.