Inteligencia Artificial multimodal, evolución de modelos actuales y un avance acelerado en ese mercado tecnológico es lo que se espera para 2024
Por Ricardo Treviño | Redacción Nacional CONECTA - 03/01/2024 Fotos Shutterstock

Una evolución acelerada y multimodalidad en nuevos modelos de lenguaje son parte de los avances y desafíos para el mercado de la Inteligencia Artificial (IA) en 2024.

Así lo consideró Carles Abarca, vicepresidente de Transformación Digital del Tec de Monterrey, quien también afirmó que esta tecnología ya está transformando el mundo.

Pese a que el 2023 fue un año de mucha intensidad y crecimiento, señaló que apenas fue el principio de lo que viene a futuro para estas tecnologías y su ecosistema.

“Estamos experimentando los primeros resultados de una tecnología que se va a seguir desarrollando en los próximos años a un ritmo de vértigo”, comentó.

Abarca compartió su visión para el futuro de la IA durante una entrevista con el periodista EXATEC, Rodrigo Pacheco, en el programa Imagen Empresarial.

 

La Inteligencia Artificial generativa seguirá evolucionando de manera acelerada en 2024.
La Inteligencia Artificial generativa seguirá evolucionando de manera acelerada en 2024.

Modelos de IA orientados a multimodalidad

Abarca consideró que para 2024 el ‘gran fenómeno’ será la IA multimodal; como ejemplo, mencionó el reciente anuncio de la empresa Google sobre el lanzamiento de su modelo Gemini.

Este modelo, que podría llegar a sustituir a PaLM 2 en la plataforma Bard, es capaz de entender diferentes tipos de información en tiempo real, más allá del lenguaje en texto, puede reconocer imágenes, audio y video.

2024 va a ser el año de la IA multimodal; inteligencias artificiales con las que ya no solo interactuamos vía texto, como ha sido hasta ahora el caso de ChatGPT”, aseveró.

El directivo Tec señaló que los usuarios podrán interactuar de nuevas maneras con estos modelos, por ejemplo, a través de una cámara en tiempo real donde la IA pueda reconocer, describir y procesar contenidos a partir de imágenes.

Esto será posible debido a que ahora los modelos de IA serán capaces de procesar una gama de datos entrantes más amplia y de manera simultánea.

 

En diciembre, Google lanzó Gemini, su modelo de Inteligencia Artificial orientado a la multimodalidad.
Google lanzó recientemente Gemini, su modelo de Inteligencia Artificial multimodal.

Evolución de modelos a ritmo 'vertiginoso'

Para el líder de la Transformación Digital del Tec, el año que culmina tuvo mucha intensidad en cuanto al desarrollo y evolución de modelos de IA, e indica que 2024 podría resultar similar.

Vamos a ver un ritmo equivalente a lo que vivimos estos primeros 12 meses, donde hubo 3 versiones de modelos de OpenAI y otros participantes en la guerra de la IA”, comentó.

Esta evolución se verá impulsada por la incorporación de nuevos actores quienes, al igual que empresas como Google y Microsoft, invertirán billones de dólares en el desarrollo de tecnologías.

El resultado de estas apuestas también se podrá reflejar en más evoluciones de los modelos actuales, mencionó Abarca; por ejemplo, nuevas versiones de ChatGPT.

Asimismo, otros modelos de IA como Bing Chat de Microsoft, que evolucionó a Copilot, se han ido integrando a nuevos ecosistemas de productos y herramientas para los usuarios.

 

 "Estamos experimentando los primeros resultados de una tecnología que se va a seguir desarrollando en los próximos años a un ritmo de vértigo" 

 

IA generativa más sofisticada en imágenes

La evolución que alcancen los modelos de IA generativa, se verá en la calidad de contenidos que puedan procesar; por ejemplo, en los modelos basados en Stable Diffusion para crear imágenes más sofisticadas.

Stable Diffusion es capaz de generar imágenes digitales de alta definición a partir de texto, al igual que herramientas como Midjourney.

Estamos en el año de los modelos 3D, donde la IA no solo creará imágenes fotorrealistas a partir de nuestra descripción; ahora, podemos crear objetos tridimensionales que después, incluso, podremos imprimir en 3D”.

De esta manera, la IA se va a expandir a nuevos formatos de expresión que van más allá del dominio del lenguaje, consideró Abarca.

 

Modelos para generar imágenes serán capaces de crear contenido tridimensional.
Modelos para generar imágenes serán capaces de crear contenido tridimensional.

IA en camino de adopción por empresas 

Para el directivo, las empresas que buscan adoptar soluciones o desarrollar sus propios modelos de IA se enfrentan a varios desafíos.

“En primer lugar, hay que identificar claramente cuál es el problema que vas a solucionar en tu empresa con IA”, señaló.

Asimismo, comentó que la solución tecnológica para ese problema no necesariamente tiene que estar relacionada con compartir contenidos o información privada con un modelo público.

“Hay muchas formas de solucionar un problema, o de mecanizar o automatizar un proceso utilizando IA que no pasan por compartir o exponer datos; puedes decirle a un modelo cómo consultar esos datos sin que salgan de tu perímetro de control.

Abarca también comentó que, hoy, las posibilidades que ofrece la IA ya están disponibles para instituciones y empresas; sin embargo, señaló que el reto más importante para ellas, es encontrar a profesionales que puedan ayudarles en ese rubro.

 

Al igual que el Tec de Monterrey, con TECgpt, otras instituciones adoptarán modelos propios de Inteligencia Artificial.
Al igual que el Tec de Monterrey, con TECgpt, otras empresas adoptarán servicios y modelos propios de Inteligencia Artificial.

Consumo energético; un desafío para la IA

Para Abarca, el consumo de energía de los centros de datos que corren modelos de IA es uno de los desafíos que quizás menos se ha tratado en esta revolución tecnológica.

Esto se debe a que la tecnología y la infraestructura que se utiliza actualmente, no fue diseñada para usarla en modelos de IA, señaló el directivo.

Se trata de unidades de procesamiento de gráficos o GPU, como la GDX-A100, diseñada por la empresa Nvidia para consolas de videojuegos, pero con una arquitectura apta para el cálculo vectorial similar al que demanda un modelo de IA.

“El consumo energético no es crítico en una consola de videojuegos, pero al acumular muchas GPU en equipos de cómputo para IA y multiplicarlo por la capacidad necesaria en un Data Center para correr un modelo, el consumo de energía se vuelve preocupante”.

Se estima que, para 2027, Nvidia habrá fabricado 1 millón y medio de unidades GPU, que llevarían a un consumo por hora similar al de un país de tamaño medio como Irlanda, aseveró.

“Los Data Centers suponen un 1.5% del consumo de electricidad en el mundo, pero están creciendo a ritmos compuestos del 25%. Se convierte en un problema, es el principal costo de suministro para los operadores de IA”.

Aunado a esto, dijo que las búsquedas que hoy se realizan en plataformas como Google, se trasladarán a modelos de IA, por lo que la demanda energética podría ser aún mayor.

 

El consumo de energía que requieren los Data Centers para modelos complejos de IA se está incrementando en el mundo.
El gasto energético se está incrementando para operadores de IA.

Otro gran reto; regulación de IA

Para el líder de la Transformación Digital del Tec es imprescindible que exista una ‘cierta’ regulación, debido a que si se implementa en exceso podría detener la innovación.

“Con este tipo de modelos, corremos el riesgo de entregarles decisiones que pueden afectar a personas y tener impactos trascendentes, como limitar un crédito o no aceptar un candidato a un puesto de trabajo”, señaló Abarca.

Son decisiones que hasta la actualidad eran tomadas por personas, pero que de manera progresiva se van a ir delegando a modelos de IA. Por ello, habló sobre la necesidad de regulaciones claras sobre en quién caerá esa responsabilidad.

También, dijo que las regulaciones deben proteger el acceso a los datos con los que se entrenan los modelos de IA.

Por ejemplo, recientemente The New York Times demandó a Microsoft y Open AI argumentando que violan derechos de autor al usar su contenido periodístico para entrenar a ChatGPT, sin autorización, sin pagar y sin dar crédito al medio.

“La privacidad y la confidencialidad de los datos es un aspecto fundamental que ya estaba recogido en las leyes; en el caso de la IA necesita un ajuste en los reglamentos para garantizar que esa protección siga siendo efectiva”, dijo Abarca.

Además, ve como un reto complicado que haya una regulación mundial, ante la falta de coordinación entre países y a que muchos reglamentos llegan a ser simplistas y sesgados, pese a sus buenas intenciones.

 

La Unión Europea lanzó en 2023 la primera regulación para el uso de la Inteligencia Artificial.
Actualmente, la Unión Europea tiene una regulación para el uso de la Inteligencia Artificial.

Sigue apuesta del Tec por la IA

El vicepresidente dijo que el Tec continúa con el plan para implantar IA en todos los procesos que se puedan beneficiar de estas tecnologías, como operativos o de atención a usuarios.

“Hoy somos capaces de responder en conversaciones mucho más efectivas de lo que, hasta ahora, los bots eran capaces de hacer”, destacó.

Tras presentar su modelo propio de IA, TECgpt, la institución lanzará en los primeros meses de 2024 una app móvil para estudiantes que integra ese motor y microapps con diferentes funcionalidades.

Abarca también dijo que, en el Tec, en la sociedad en general y en las instituciones de educación superior, ve el reto de preparar a estudiantes para un mundo que se transforma.

“Los estudiantes que ahora se integran en una institución como el Tec van a salir graduados a un mundo que todavía nos cuesta imaginar cómo va a ser”, comentó.


 

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