La Inteligencia Artificial (IA) ha irrumpido en el mundo de manera contundente; sin embargo, como en todo, hay cosas buenas y otras con áreas de oportunidad. Tal es el caso de las “alucinaciones en IA.
En menos de dos años, modelos de IA generativa (GenAI) como ChatGPT, Dall-e, Midjourney o Gemini, se han apoderado de la conversación.
Esto, gracias a su impresionante capacidad para producir textos o imágenes cada vez más cercanos —y en algunos casos indistinguibles— a aquellos hechos por humanos.
Lo que ha resultado en una ola de interés e inversiones considerables para el desarrollo de estas tecnologías.
¿Qué son las alucinaciones en IA?
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.
Estas pueden responder con datos, conceptos o recomendaciones falsas o imprecisas.
No significa que dichos modelos no sirvan, que proporcionen información equivocada a propósito o que deba evitarse su uso.
Sin embargo, es crucial entender el complejo proceso detrás de esta tecnología y las múltiples variables que pueden afectar sus resultados.
El reto
Para 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.
por el contrario, 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; completar ese objetivo de la mejor manera posible 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.
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.
¿Subirse a la IA o quedarse fuera?
Si 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.
Sin embargo, 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,
Otra opción es 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.
También deberán evaluar 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, adaptar hasta el más mínimo detalle.
Ofreciendo así, soluciones, plataformas y herramientas para las empresas, como es el caso de Oracle.
¿Las soluciones IA empresariales sufren de alucinaciones?
De acuerdo con Oracle, en sus soluciones empresariales de IA Gen, el fenómeno de las alucinaciones o imprecisiones en los resultados obtenidos es prácticamente inexistente.
Lo anterior, gracias a la información con la que se entrenan los modelos IA.
Mismos que 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.
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.
También será posible analizar los datos históricos del desempeño de la compañía para identificar tendencias y sugerir acciones estratégicas a los administradores.
Los beneficios
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.
Además de mejorar considerablemente aspectos como la eficiencia, la productividad y, como consecuencia, la rentabilidad.
Esto, 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.