Inteligencia Artificial y nuevas técnicas que impulsan su potencial
Resulta curioso cómo a través de la imitación de cualidades humanas, los/las científicos/as y técnicos/as que están desarrollando la Inteligencia Artificial están siendo capaces de lograr resultados que de media se asemejan a los que podemos proporcionar las personas. Todo comenzó con la invención de las redes neuronales y se ha ido ampliando con técnicas como el aprendizaje por refuerzo, hasta llegar a las dos técnicas de las que hoy te queremos hablar aquí: La ‘cadena de pensamiento’ y la técnica ‘contrastar o evaluar’.
Cadena de pensamiento: Haciendo que la Inteligencia Artificial trabaje paso a paso
Todo comenzó con la aparición de los primeros LLM y los experimentos de unos/as científicos/as que comprobaron que cuando usaban las indicaciones “piensa paso a paso”, la mejora de los resultados era significativa. A esa técnica que habían descubierto la denominaron “cadena de pensamiento” y desde entonces, se ha convertido en una de las formas de escribir prompts más populares. Ahora, los últimos modelos de lenguaje desarrollados por OpenAI, incorporan dentro de su diseño esta forma de trabajar, de ir paso a paso en lugar de precipitarse para dar un resultado lo más rápido posible.
Lo que es curioso es que las personas también funcionamos exactamente así, ya que hasta la sabiduría popular lo ha reflejado con dichos como “vísteme despacio que llevo prisa” o “voy a meditarlo con la almohada”. Aquí podemos ver que la Inteligencia Artificial funciona igual que el ser humano si le damos tiempo para pensar. En el caso de la GenAI al incluir más elementos en el proceso de pensamiento y sobre todo contrastar los resultados con otra Inteligencia Artificial, se evitan muchos de los errores a los que llamamos alucinaciones y correspondientemente se obtienen resultados más precisos.
Razonamiento estructurado y reducción de errores
La técnica de razonamiento paso a paso en la IA no solo se basa en un procesamiento más lento, sino en una división del problema. Por ejemplo, al recibir una pregunta compleja, un modelo LLM puede dividirla en subproblemas más manejables y resolver cada uno antes de consolidar una respuesta final. Esta técnica disminuye las probabilidades de error y aumenta la precisión, especialmente en tareas complejas que requieren análisis profundo.
Contrastar o evaluar resultados
Contrastar o evaluar los resultados es el siguiente elemento que se está haciendo cada vez más popular en el desarrollo de la Inteligencia Artificial Generativa. Especialmente cuando hablamos de Agentes Inteligentes, que no funcionan como una única entidad, sino que están formados por varios LLM que trabajan de manera colaborativa.
De esta forma, al igual que en los equipos de trabajo, la colaboración entre las personas resulta fundamental para alcanzar los objetivos de la organización. En el caso de los Agentes Inteligentes, se puede llegar a la misma conclusión, ya que dentro de un único Agente, encontramos una serie de LLMs que colaboran para lograr el objetivo para el que ha sido diseñado. Esta colaboración se pone de manifiesto cuando, por ejemplo, un LLM piensa qué tareas deben hacerse para lograr el objetivo, otro LLM evalúa cuáles de estas tareas pueden ofrecer mejores resultados y un tercer LLM, ejecuta dichas tareas. Si conectamos todo esto y lo ponemos a funcionar de manera iterativa, obtenemos un Agente que funciona de forma autónoma siempre que se le indique correctamente el objetivo que debe alcanzar.
Conciencia artificial
El uso de múltiples modelos de IA en paralelo ha abierto puertas hacia la creación de una especie de conciencia artificial que conoce y corrige sus propios límites y errores. En este proceso, los modelos revisan y evalúan la calidad de sus propias respuestas antes de presentarlas al usuario. Con el tiempo, este tipo de técnicas podrían conducir al desarrollo de una IA que no solo sea precisa, sino también consciente de sus limitaciones y capaz de ajustar sus respuestas en función de sus propios errores.
IA crítica y consciente de sus límites
Si lo piensas, no es tan diferente a como funcionamos los humanos, cuando trabajamos en solitario, necesitamos contrastar nuestras ideas con otras personas o disponer de diferentes técnicas para verificar nuestros resultados. Incluso el propio mercado se encarga de realizar esa validación de nuestro trabajo.
Llevando todo esto a la práctica, veremos cómo los Agentes Inteligentes ayudan a las organizaciones a automatizar tareas complejas de planificación y tomar de decisiones, maximizando la eficiencia de sus operaciones, con la capacidad de contrastar resultados entre sí. Estos sistemas reducen los errores y permitir que las empresas operen de manera más ágil y precisa. Si quieres formarte en Inteligencia Artificial y dominar estas técnicas, en TecnoFor, te acompañamos en el camino.
