El Palacio Miramar acogió el pasado miércoles el curso de verano ‘IA Generativa para Innovar en la Empresa’, organizado por la alianza BRTA (Basque Research & Technology Alliance) en colaboración con UIK (Cursos de Verano de EHU) y con la participación de los centros de la alianza, como Ikerlan, Tecnalia y Vicomtech.

La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que es capaz de crear contenido nuevo y ofrecer asistencia automática y conversaciones, así como de automatizar tareas. En el departamento de IA de Ikerlan, dirigido por Marco González, trabajan en cómo controlarla para que funcione como quieran. «Llevo más de diez años en la IA y nadie me preguntaba nada. Ahora, todos me preguntan», comentó sonriente Diana Manjarrés, responsable del grupo de IA en Tecnalia.

«Es una manera fácil e intuitiva de interactuar con la tecnología –explicó–. Es muy accesible, y eso tiene sus beneficios y sus riesgos. Te ayuda en tareas repetitivas, pero es una máquina y no te lo tienes que creer todo».

Añadió que todas las empresas les piden IA generativa, pero que tal vez no hace falta. «Hay que discernir qué problemas quieren resolver y ver las posibilidades. No todo es IA generativa».

Falta talento asociado a esta tecnología. «Son perfiles muy demandados. Vamos incorporando la IA generativa en el día a día», señaló Manjarrés.

González apuntó que en la mayoría de los casos se requiere una alta privacidad. «ChatGPT es lo que mejor funciona, pero es de OpenAI. En Ikerlan trabajamos en entornos controlados para que la información no salga fuera. Lo que más estamos utilizando son los sistemas multiagentes y los agentes especializados. Eso está permitiendo que pasemos a sistemas más inteligentes. El modelo te predice la probabilidad de la siguiente palabra. Es así como funciona», explicó.

Hay una limitación: los precios son altos. Por eso, para las pymes proponen en Ikerlan pequeños modelos en hardware más barato. En Tecnalia, ofrecen a las pequeñas y medianas empresas la opción de probar en la infraestructura del centro tecnológico para que vean qué necesitan.

Europa, ¿mero usuario?

En la digitalización, EEUU tiene un papel dominante y Europa va por detrás. «El reto que tenemos es cómo coger estos modelos y especializarlos para nuestros clientes. Por ejemplo, en la robótica o la automatización especializada», sostuvo González. Manjarrés puso en valor el potente ecosistema de universidades, centros tecnológicos y empresas que tenemos en Euskal Herria. «Desde Tecnalia apoyamos la implantación de estas tecnologías en las empresas».

La legislación es diferente en Europa y EEUU. «En Europa se mira que la IA sea confiable, transparente y explicable. Eso frena el avance conscientemente, haciéndonos responsables y buscando la robustez de los modelos», indicó.

A gran velocidad

«La evolución desde el GPT3 al 5 es brutal. ¿Dormís bien por las noches?», les preguntó medio en broma medio en serio el director del curso y el responsable científico-tecnológico de BRTA, Jon Kepa Gerrikagoitia. «Ha llegado superrápido. ChatGPT ha conseguido en dos o tres meses el mismo número de usuarios que logró Facebook en cinco años. Hace tres años, cuando un amigo me lo enseñó, no me lo creía», admitió Manjarrés.

Subrayó que falta talento asociado a esta tecnología. «Son perfiles muy demandados. Las universidades comienzan a impartir asignaturas. A diferentes niveles –como desarrolladoras o usuarias– vamos incorporando la IA generativa en el día a día».

La ingeniera de Telecomunicaciones recordó que el miedo a perder el puesto de trabajo estaba antes de la IA generativa. «Además de ser un apoyo, esta tecnología puede ayudar a que no se pierda el conocimiento de las generaciones que se van a jubilar. Seguiremos haciendo las cosas de más valor y las de menos valor se automatizarán».

«La IA me ha hecho ganar tiempo, pero debo llenar la jornada laboral. Esa ‘vidilla’ de tener un problema y solucionarlo yo me cansaba menos», reconoció Moreno.

En palabras del Teleco de Ikerlan, en esta ola de la IA es normal que haya humo y la labor de los centros tecnológicos es poner cordura y acompañar a las empresas.

La parte humana, clave

Jon Imaz, Pedro Moreno y Patxi Iriarte, expertos desarrolladores de Ikerlan, Tecnalia y Vicomtech, respectivamente, relataron cómo es ese toma y daca con la herramienta. «Cuando vimos una oportunidad con el ChatGPT, lo primero que hicimos fue una consulta de información interna dentro de Ikerlan», rememoró Imaz.

Moreno contó que le ponía un problema al ChatGPT y le respondía de manera amigable. Ahora lo utiliza en lugar de Google, tanto para aprender conceptos nuevos como para tareas de desarrollo de software. «Voy aprendiendo a la vez que lo utilizo. Me da vértigo, no sé quién puede seguir esto en el día a día», admitió.

Cuando desarrolla códigos, el 80% pone la máquina y el 20% él, pero ese 20% es clave.

Cuidar la sostenibilidad

Iriarte aclaró que usar la IA generativa no significa que no tengan que leer artículos, pero su forma de condensar y dirigir es increíble. «Tenemos más claro lo que tenemos que hacer y desarrollamos el prototipo más rápido. Si sabes lo que estás haciendo y la IA te acelera el proceso, bien. Pero si no entiendes algo, tienes que parar. Si no, el error es fatal». Al bueno lo hace mejor; al mediocre, peor.

A corto plazo, Imaz cree que las arquitecturas de la IA se enfocarán más a cómo piensa el cerebro humano. En opinión de Moreno, la clave será tener varios agentes bien orquestados abordando problemas más complejos. Iriarte subrayó la importancia de la sostenibilidad de los modelos. «En EEUU, zonas de campos rurales se han quedado sin agua porque esa agua va a Data Centers. Hay que tener cuidado».

Desde el público, una desarrolladora de IA reconoció que ahora se agota mucho más en el trabajo. «Hago las cosas mucho más rápido y acabo agotada. ¿A vosotros también os pasa?». Moreno respondió que sí. «La IA me ha hecho ganar tiempo, pero debo llenar la jornada laboral. Esa ‘vidilla’ de tener un problema y solucionarlo yo de manera creativa me cansaba menos».

¿Cómo hablar con la IA?

Jon Imaz dio algunas claves sobre cómo hablar con la IA. Lo que le solicitamos (el prompt) debe ser específico, claro y conciso. Los pasos a seguir son: definir un contexto, asignar un rol, explicar una acción, definir el formato y marcar un tono. Existen diferentes técnicas. Le podemos pedir al modelo que explique su proceso de pensamiento. Le podemos dar un ejemplo o más de cómo responder, así como unas reglas.

Pedro Moreno remarcó que hay que utilizar modelos especializados, ya que los modelos generalistas son buenos en todo y expertos en nada y no cubren las necesidades del mundo real. Habló del RAG (Retrieval Augmented Generation) y del Fine-tuning. Haciendo un símil gastronómico, el RAG sería como aportar a un chef un nuevo libro de recetas. El Fine-tuning, en cambio, sería enseñarle una nueva manera de cocinar. Ambos modelos son complementarios.

La IA puede inventar datos o dar respuestas incoherentes. No comprende realmente. Si los datos tienen sesgos, los resultados también

Imaz definió a un agente como un programa de software que puede interactuar de forma autónoma para cumplir unos objetivos predeterminados. Es capaz de percibir lo que estamos diciendo y su entorno. Un sistema multiagente serían varios agentes de IA que trabajan de forma colectiva para realizar tareas en nombre de un usuario.

Hay agentes reactivos, que responden directamente a los estímulos; deliberativos, que razonan y planifican; otros que requieren intervención humana para decidir y otros basados en códigos. «Muchas veces somos nosotros quienes programamos estos agentes», dijo Imaz. En Ikerlan han construido una arquitectura completa con agentes.

Lecciones aprendidas

Diana Manjarrés, de Tecnalia, compartió algunas lecciones aprendidas, empezando por una idea: «No todo se resuelve con IA generativa».

«Define claramente el propósito de uso; diseña prompts precisos y contextuales; valida, revisa los resultados, incluye la supervisión humana; protege los datos sensibles; especializa los modelos y datos; y mide su impacto», enumeró.

Añadió que hay que tener en cuenta que la IA puede inventar datos o dar respuestas incoherentes con total seguridad. Además, no comprende realmente. Genera texto coherente, pero no ‘sabe’ de lo que habla. Si los datos tienen sesgos, los resultados también.