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Columna

Aprovechar las capacidades de ChatGPT-4 requiere entrenamiento

Para sacar provecho a las posibilidades que la inteligencia artificial generativa puede traer a las empresas, hay que aprender a utilizar estas herramientas y conocer cómo aplicarlas, dice Baufest.

por
  • Sergio Richter, Baufest
Publicado:02 may 2023

Los avances recientes en torno a la inteligencia artificial generativa (IAG) dieron lugar a discusiones importantes, pero más allá de las regulaciones necesarias, es necesario comprender que la inteligencia artificial (IA) llegó para quedarse y que su crecimiento será exponencial.

A nuestro entender, las organizaciones deberían adoptar la IA, pero no con la idea de ahorrar costos, sino para potenciar las capacidades que las personas ya tienen. Para ello, es necesario capacitar a la gente para que aprenda a usar estas herramientas, que a futuro serán un commodity, como hoy lo es, por ejemplo, el Excel.

En la etapa actual, la clave es que los equipos que trabajan en las empresas sepan cómo aprovechar al máximo estas soluciones que, en definitiva, permitirán que las compañías se vuelvan más competitivas. Es decir, que las organizaciones deben entender que, gracias a las herramientas de IAG, sus colaboradores podrán hacer mucho más y ello requiere investigar cómo estas soluciones les pueden ayudar a agregar valor y potenciar las capacidades de los diferentes equipos de la empresa, ya sean especialistas en márketing o programadores, por mencionar solo algunos. 

Capacidades en desarrollo

El modelo ChatGPT-4 tiene numerosos aspectos que todavía se están trabajando y que traen cambios sustanciales. En tal sentido, podemos destacar cinco avances:

  • La ampliación de la ventana de contexto: que pasará de los actuales 4 mil tokens (unas 3 mil palabras) de GPT 3, a los  32 mil tokens de GPT 4. De esta manera, podrá tener presentes unas 25 mil palabras o 50 páginas de documento en simultáneo cuando deba responder algo. Esto generará un salto importante cuando se requiere mucha información contextual para resolver una tarea, como la comparación de varios documentos académicos o el análisis de grandes proyectos de programación.
  • La multimodalidad: pronto, ChatGPT-4 tendrá la capacidad de procesar imágenes, lo que de alguna manera “le dará ojos a la interacción” que hasta ahora era solo por prompt. Esta nueva habilidad de GPT-4 permite a la IA razonar sobre lo que ve en imágenes y documentos, por ejemplo, explicando un diagrama o analizando el resultado de determinada acción sobre una imagen.
  • Interacción intuitiva a través de interfaces gráficas: esta capacidad ahora se está automatizando y facilitará la conexión con otras herramientas (como las de Office). Esto marcará un cambio importante en cómo la IA y el software tradicional interactúan y coexisten.
  • Ampliación de las capacidades de GPT con herramientas externas o con otros modelos de IA: se podrá instalar plugins para resolver tareas que GPT hace mal, como, por ejemplo, las operaciones matemáticas. Microsoft ha ampliado esta idea al crear un "marketplace" de plugins dentro del chat de GPT, lo que permite conectar el modelo con aplicaciones externas para, por ejemplo, gestionar la compra de un vuelo o reservar un restaurante. Un estudio reciente, titulado "Hugging GPT", explora la idea de ampliar aún más su potencial utilizando GPT como un cerebro coordinador para acceder y utilizar diferentes modelos disponibles en Hugging Face. Con acceso a todas estas capacidades, GPT-4 será mucho más potente que hoy en día.
  • Metacognición: el modelo podrá establecer un bucle en el que analiza su objetivo, planifica los pasos a seguir, los ejecuta y, de manera iterativa, corrige errores, analiza sus outputs, genera tests y planifica los siguientes pasos hasta completar un objetivo fijado vía prompt. Un ejemplo de este enfoque es el trabajo experimental llamado "AutoGPT”.

Es momento de capacitar al personal de las empresas para entender cómo podrían aprovechar estas herramientas y extraerles el máximo potencial para su negocio.

Sobre el autor: Sergio Richter es arquitecto líder de IA Aplicada en Baufest. Fue director del programa para posgraduados de Innovación y Economía del conocimiento en la Universidad Favaloro, así como CTO en el Centro de Innovación Tecnológica Empresarial y Social CITES. También participó en las juntas de Epiliquid, iMVALV, Cloverlife, Bionirs Arg y Selectivity Life. Es ingeniero en bioingeniería por la Universidad Nacional de Entre Ríos de Argentina y tiene un MBA en Gestión de Negocios Tecnológicos por la Universidad de San Andrés.

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