IA Generativa general vs particular

¿Qué es una IA generativa?

Como el propio nombre indica es aquella inteligencia artificial capaz de generar contenido.

Dependiendo de como se halla entrenado podemos clasificarlas de distintas formas. La primera clasificación puede ser por como se ha “entrenado”:

Inteligencia artificial generativa: Con capacidad de generar textos, imágenes, vídeos…. (ChatGPT, Llama, Bard, DALL-E, Gemini….). Los modelos LLM (Large Language Model).

Inteligencia artificial generativa multimodal: Con capacidad de procesar distintos tipos de contenidos (imágenes, textos, vídeos…) para la obtención de respuestas más precisas (ChatGPT-4, Gemini, Autopilot de Tesla…). Los MLLM (Miltimodal Large Languaje Model)

Podemos hacer una segunda clasificación mirando el contenido usado para el entrenamiento o por como acotamos las respuestas de los LLM a un contenido específico. En esta segunda clasificación podemos hablar de inteligencia artificial general o particular.

Una inteligencia de carácter general es ChatGPT, Bart, Llama, etc. mientras que una inteligencia artificial particular es aquella que podemos basar o no en un LLM de caracter general y acotar las respuestas a un ámbito de conocimiento concreto y que muy probablemente no esté en el contenido usado para la generación del LLM.

 

La IA generativa en el mundo de la empresa

Desde mi punto de vista el uso de una IA generativa general en el mundo empresarial tiene más inconvenietes que ventajas. Un ejemplo comparando ChatGPT-4 con una IA particular:

En en ejemplo anterior podemos ver que una IA generativa general es incapaz de responder a preguntas concretas, en este caso sobre un seguro de automóvil. La respuesta analizada desde el punto de vista del idioma es impecable, pero como respuesta para una persona que tiene contratado un seguro de automóvil o para un profesional del ramo es inaceptable.

Conclusión

Creo que el ejemplo que hemos puesto demuestra como la IA puede ayudar en el mundo de la empresa, pero queda claro que no cualquier IA.

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