Equipo editorial de Getronics
En este artículo:
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta empresarial innegociable en los últimos años. No toda la IA es igual y, a medida que su adopción se generaliza, las empresas que la utilizan buscan cada vez más mejorar su ventaja competitiva, para lo que recurren a modelos especializados.
Los modelos especializados de aprendizaje automático se adaptan a las necesidades empresariales específicas y a las preferencias de los clientes hasta un nivel de personalización que las soluciones genéricas de IA no pueden igualar. Cuando los modelos genéricos de IA son versátiles, sus aplicaciones potenciales son limitadas y puede ser necesario optimizarlos para una tarea o dominio específicos. En consecuencia, su rendimiento puede verse limitado en comparación con los modelos especializados diseñados para un caso de uso concreto.
A medida que las empresas confían cada vez más en las estrategias basadas en datos e implementan la IA en flujos de trabajo especializados, la adopción de IA especializada ha experimentado un repunte significativo, y una proyección reciente sugiere un crecimiento multimillonario del mercado en los próximos años.
IA híbrida
En el centro de este auge se encuentra la IA híbrida, que mezcla sistemas tradicionales basados en reglas y modernas técnicas de aprendizaje automático. Esto se remonta a los primeros días de la investigación en inteligencia artificial, cuando se hicieron evidentes las limitaciones de los enfoques puramente simbólicos o estadísticos.
Al combinar la explicabilidad y el determinismo de los sistemas basados en reglas con el poder predictivo y la adaptabilidad del aprendizaje automático, los modelos híbridos de IA ofrecen lo mejor de ambos mundos. Los modelos especializados, un subconjunto de la IA híbrida, se diseñan teniendo en cuenta un dominio o tarea concretos, mejorando el rendimiento y la eficiencia en contextos empresariales específicos.
Aunque los modelos preentrenados y la IA generativa han ayudado a reducir el tiempo de comercialización de nuevas aplicaciones, a menudo se quedan cortos a la hora de satisfacer casos empresariales únicos y no son la respuesta a todos los casos empresariales de IA. Por este motivo, la IA especializada se ha convertido en la opción preferida de muchas empresas, ya que promete revolucionar los sectores mediante la automatización y la oferta de soluciones inteligentes personalizadas, específicas, adaptables y escalables.
Los distintos tipos de modelo de IA
Modelos de cimentación
Los modelos básicos de IA son los que están detrás de los sistemas genéricos de IA que pueden adaptarse a una variedad de tareas que pueden o no haber sido previstas por el desarrollador del modelo, como el reconocimiento de patrones o la automatización de procesos básicos sin intervención humana. Funcionan aplicando algoritmos a las entradas de datos para realizar las tareas para las que han sido programados.
Los modelos de base a veces se denominan modelos tradicionales o IA de propósito general, y todos empiezan como modelos de entrada generales preempaquetados y pueden volverse más avanzados mediante formación adicional.
Modelos generativos
Los modelos de IA generativa se centran en la creación de nuevos contenidos o datos basados en su aprendizaje a partir de vastos conjuntos de datos. Por el contrario, la IA híbrida hace hincapié en la integración del aprendizaje automático con reglas o lógica específicas del dominio.
Esta distinción es crucial para las empresas que requieren no sólo la generación de datos, sino también la aplicación de una lógica compleja basada en reglas que la IA generativa por sí sola podría no abordar adecuadamente. La utilidad de la IA generativa en las aplicaciones empresariales también puede verse limitada por su naturaleza de "talla única", que a menudo carece de la flexibilidad necesaria para casos empresariales específicos.
Grandes modelos lingüísticos
Los modelos de lenguaje extensos (LLM) forman parte del aprendizaje profundo y también son un tipo de IA generativa. Un LLM es un modelo estadístico del lenguaje que estima la probabilidad de que una secuencia de palabras aparezcan juntas en un contexto determinado, que a menudo se proporciona como un diálogo hablado o a través de un texto escrito.
Modelos especializados
Los modelos especializados se diseñan y entrenan para realizar una tarea específica u operar en un ámbito concreto con eficacia y precisión. A diferencia de los modelos generales de IA, cuyo objetivo es manejar una amplia gama de funciones con diversos grados de competencia, los modelos especializados de IA se centran en un conjunto limitado de capacidades, a menudo adaptadas a las necesidades y desafíos únicos de una industria, aplicación o negocio específicos, para un rendimiento superior.
Algunos ejemplos de modelos especializados son SpaCy, una popular herramienta NER conocida por su capacidad para manejar una amplia gama de idiomas, e IBM Granite, un modelo básico sólo descodificador para tareas de IA generativa preparado para uso empresarial.
Veamos cómo estos diferentes tipos de modelos se agrupan bajo el paraguas de la IA:
Analizar las ventajas, los inconvenientes y los puntos intermedios
A la hora de decidir si implantan modelos especializados de IA, las empresas deben sopesar diversos factores, incluidas las distintas ventajas e inconvenientes en el contexto de sus operaciones.
El análisis de tu caso de negocio específico para la IA especializada te ayudará a determinar si los siguientes puntos son aplicables en su caso. Como siempre, trabajar con un experto externo puede ayudarte a tomar la decisión correcta sobre si los modelos especializados son los más adecuados para ti.
Las ventajas
Los modelos especializados Los modelos se adaptan a las necesidades de las empresas
La ventaja más obvia es que la IA especializada se adapta a un caso de uso o necesidad empresarial más específicos. Ofrecen una personalización sin precedentes, lo que permite a las empresas ajustar los parámetros y las funcionalidades para que se ajusten perfectamente a sus retos. Este enfoque a medida garantiza que el sistema de IA pueda manejar los matices de las operaciones, la base de clientes o la oferta de productos de una empresa, lo que conduce a resultados más eficaces y eficientes.
Por ejemplo, una empresa minorista puede desarrollar un modelo de IA para predecir los patrones de compra de los clientes basándose en sus datos, lo que permite una gestión más precisa del inventario y estrategias de marketing específicas. Este nivel de personalización no es posible con las soluciones de IA estándar, que suelen estar diseñadas para una amplia gama de aplicaciones.
Los modelos especializados modelos son más ágiles
Los modelos de IA especializados suelen tener una arquitectura más simplificada y menos compleja que sus homólogos genéricos. Esta simplicidad se debe a que al modelo sólo se le exige que funcione bien en un conjunto de tareas o datos estrechamente definidos, lo que permite eliminar componentes y capas innecesarios que serían necesarios para un ámbito de aplicación más amplio. Una arquitectura más sencilla facilita la comprensión y el mantenimiento del modelo y reduce el tiempo de desarrollo y depuración, lo que permite ciclos de despliegue e iteración más rápidos.
Modelos especializados especializados son más rentables
El funcionamiento de modelos de IA especializados puede resultar mucho más barato que el de sus homólogos genéricos. Dado que estos modelos se adaptan a tareas específicas, requieren menos potencia computacional para entrenarse y ejecutarse, lo que se traduce en menores costes de computación en la nube y procesamiento de datos. Además, la eficiencia de los modelos especializados significa que pueden lograr los resultados deseados con menos recursos, lo que reduce aún más los gastos operativos. Este aspecto de ahorro de costes es especialmente beneficioso para las pymes con presupuestos limitados para la integración de la IA.
Los modelos especializados también tienen menores costes de infraestructura en comparación con la implementación de modelos grandes y genéricos como GPT-4. Los modelos de IA especializados están optimizados para tareas específicas, lo que les permite funcionar eficazmente en hardware menos potente o en entornos basados en la nube.
Esto puede reducir significativamente la necesidad de recursos informáticos caros y de alto rendimiento, haciendo la IA accesible a empresas de todos los tamaños. Por ejemplo, una IA de atención al cliente diseñada para comprender y responder a las consultas de un sector específico puede ser mucho más pequeña y consumir menos recursos que un modelo diseñado para abarcar todos los sectores posibles.
Aunque la introducción de modelos especializados puede resultar más cara al principio debido a sus requisitos de formación, estos costes se ven compensados por la rentabilidad a largo plazo.
Los modelos especializados tienen mayor longevidad
Los modelos especializados de IA proporcionan a las empresas una mayor agilidad y capacidad de adaptación a los avances tecnológicos. Cuando surge una nueva tecnología o metodología, las empresas pueden actualizar o sustituir más fácilmente partes de sus sistemas especializados en IA sin tener que revisar todo el modelo.
Este enfoque modular no sólo garantiza que la solución de IA se mantenga a la vanguardia, sino que también prolonga la longevidad del modelo al permitir mejoras continuas y adaptabilidad a entornos u objetivos empresariales cambiantes. Esta flexibilidad es una ventaja crucial en los negocios, donde adelantarse a las tendencias puede ser la diferencia entre liderar el mercado o quedarse atrás.
Los inconvenientes
Los modelos especializados necesitan una amplia formación
Los modelos especializados de IA requieren una formación considerable para alcanzar el nivel deseado de precisión y eficacia. Este proceso implica curar grandes conjuntos de datos muy relevantes para el caso de negocio específico o vertical para el que está diseñado el modelo.
La formación de estos modelos puede requerir muchos recursos, no sólo una gran capacidad de cálculo, sino también tiempo y experiencia para gestionar eficazmente el proceso de formación. Esto puede suponer un obstáculo para su rápida implantación en empresas que necesitan más conocimientos internos o acceso a los datos.
Los modelos especializados los modelos tienen especificidad vertical
Dedicarse a un sector vertical específico tiene la ventaja de una gran especialización, pero también la limitación de una menor flexibilidad. Los modelos de IA especializados están diseñados para sobresalir en un ámbito limitado, lo que significa que pueden no funcionar bien fuera de su ámbito previsto.
Esta especificidad vertical obliga a las empresas a invertir en múltiples modelos especializados para cubrir distintos aspectos de sus operaciones, lo que aumenta la complejidad y los costes. Adaptar cada modelo a una vertical específica implica un ciclo de desarrollo más largo, ya que cada modelo debe diseñarse, formarse y optimizarse individualmente.
Los modelos especializados requieren programación
El desarrollo y mantenimiento de modelos especializados de IA requiere conocimientos especializados de programación y una profunda comprensión tanto de las tecnologías de IA como del ámbito específico al que se destina el modelo. Esta especialización puede suponer un reto para las empresas que carecen de experiencia interna en el desarrollo de modelos de IA.
Esta brecha puede salvarse contratando a consultores o proveedores de servicios externos. Aunque este enfoque puede aumentar el coste y la complejidad de la implantación de soluciones de IA especializadas, trabajar con el socio adecuado que tenga experiencia en el espacio especializado de la IA puede ayudarle a superar cualquier laguna de conocimientos o experiencia que exista en su organización.
La asociación entre Getronics y WATsNEXT, que analizaremos con más detalle, es un ejemplo de cómo la experiencia especializada de terceros puede utilizarse para implantar modelos especializados que den buenos resultados.
Los modelos especializados de dependen en gran medida de los datos
La dependencia de los datos de modelos especializados de IA es un arma de doble filo. Por un lado, permite a estos modelos ofrecer soluciones altamente personalizadas; por otro, requiere sólidas prácticas de gobernanza de los datos para garantizar su calidad, privacidad y seguridad.
La eficacia de los modelos especializados de IA está directamente vinculada a la disponibilidad e integridad de los datos pertinentes, por lo que la gobernanza de los datos es un componente crítico de su despliegue. Las empresas deben invertir en sistemas y procesos para gestionar la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de los datos, garantizando el cumplimiento de los requisitos normativos y las normas éticas. Esto añade una capa adicional de complejidad y coste a la implantación de la IA personalizada.
Los intermedios
Modelos especializadostardan más en aplicarse
La creación de sistemas especializados de IA puede ser un proceso largo porque requiere un análisis y una comprensión detallados de las tareas específicas que se pretende automatizar. Esta granularidad en el diseño y la implementación requiere una inmersión más profunda en los matices del proceso que se pretende mejorar, lo que lleva a fases preliminares más largas.
Sin embargo, la otra cara de este enfoque detallado es que la infraestructura necesaria para dar soporte a la IA especializada suele ser menor y estar más centrada que la necesaria para aplicaciones de IA más amplias. De hecho, esta especificidad puede reducir el tiempo y los recursos necesarios para la entrega y la implementación una vez completada la configuración inicial.
Asociarse con un proveedor con amplia experiencia en la implantación de IA especializada puede acelerar significativamente este proceso al aprovechar sus conocimientos y experiencia para agilizar el proceso de configuración.
Los modelos especializados no siempre funcionan
Los modelos generalizados de IA ofrecen una amplia base de aplicación, pero pueden quedarse cortos cuando se trata de satisfacer las necesidades específicas de organizaciones concretas. Si un modelo generalizado resulta inadecuado, no siempre es posible modificarlo para adaptarlo a requisitos específicos, lo que a menudo obliga a empezar de cero.
Aquí es donde destacan los modelos especializados de IA; están diseñados intrínsecamente para personalizarse y adaptarse a las necesidades específicas de una empresa. Sin embargo, esta adaptabilidad es un arma de doble filo. Si bien permite que la IA se ajuste con precisión a las necesidades actuales de una empresa, garantizando un alto grado de relevancia y eficacia, también significa que la empresa debe estar preparada para actualizar y ajustar continuamente el sistema de IA para seguir el ritmo tanto de los cambios internos como del rápido desarrollo de la propia IA.
Esta necesidad continua de adaptación puede requerir una importante inversión en tiempo y recursos, pero también ofrece la oportunidad de que el sistema de IA se mantenga a la vanguardia de la tecnología, proporcionando una ventaja competitiva y garantizando que las inversiones de la empresa en IA sigan aportando beneficios tangibles.
¿Es la IA especializada la solución adecuada? Depende del contexto
Un ejemplo especialmente interesante de IA especializada en acción es un reciente proyecto de inteligencia de mercado de la empresa energética alemana ABO Wind, que desarrolla fuentes de energía renovables.
Con el objetivo de duplicar la capacidad eólica para 2028, ABO necesitaba un mejor seguimiento de las oportunidades de proyectos eólicos y fotovoltaicos, pero esto se estaba volviendo complejo y lento debido al sistema de subastas de contratos en Francia y a la gran competencia con los gigantes de la energía.
Para conseguir una mejor inteligencia de mercado, ABO Wind se asoció con WATsNEXT -un socio comercial de IBM-, cuya solución incluye el software IBM Watson Discovery e IBM Watson Knowledge Studio para captar información sobre la competencia.
Automatiza la recopilación de todos los documentos de los sitios web institucionales, agilizando el proceso de extracción, estructuración y presentación de los datos. El sistema está diseñado para agregar y organizar la información de manera eficiente, presentándola a través de una interfaz fácil de usar que simplifica el acceso y el análisis. La implantación de la solución de IA de WATsNEXT también ofrece a ABO Wind una importante ventaja competitiva al permitir una capacidad de respuesta única y proporcionar una visión global del mercado.
La eficacia de este sistema se basa en técnicas avanzadas de inteligencia artificial. En concreto, la solución emplea dos modelos distintos de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) para extraer con precisión los datos críticos de los documentos. Un modelo se dedica a extraer datos de capítulos de texto, mientras que el otro está especializado en el tratamiento de datos dentro de tablas.
A pesar de haber sido entrenados con sólo unas docenas de documentos, los modelos especializados alcanzan un alto nivel de eficiencia, lo que anula la necesidad de LLM, confiando en su lugar en dos modelos Transformer preentrenados sin necesidad de recursos de GPU durante la inferencia. Desde la implantación de la solución, ABO Wind ha mejorado su eficiencia en un 80%, eliminando tareas como la exploración y extracción manual de datos.
Cómo empezar
El primer paso en cualquier proyecto de AI es identificar cuáles de sus procesos necesitan realmente ser automatizados. ¿Qué procesos son recurrentes y requieren mucho tiempo y mano de obra? Estos son los que están maduros para la automatización, al igual que los que son repetitivos, consumen mucho tiempo y requieren un esfuerzo humano significativo, pero son relativamente rutinarios por naturaleza.
Una vez identificados los procesos adecuados para la automatización, el siguiente paso es determinar el modelo de IA más apropiado para automatizarlos. Este proceso de toma de decisiones es matizado y requiere una cuidadosa consideración de varios factores clave:
- Volumen dedatos: La cantidad de datos disponibles y necesarios para el proceso influye significativamente en la elección del modelo de IA. Por ejemplo, los procesos con un bajo volumen de datos podrían no justificar el gasto de entrenar un modelo altamente especializado debido a consideraciones de rentabilidad.
- Alojamientoy accesibilidad de los datos: Las decisiones sobre dónde deben alojarse los datos y cómo de accesibles deben ser también son importantes. La organización de los datos y la compatibilidad de la plataforma con los sistemas existentes en la empresa desempeñan un papel crucial en la selección de un modelo de IA. Algunos modelos pueden requerir que los datos se alojen en plataformas específicas o en determinados formatos para un rendimiento óptimo.
- Seguridad y cumplimiento dela normativa : Los requisitos normativos y de seguridad pueden reducir considerablemente las opciones. Por ejemplo, si los datos son muy sensibles, pueden preferirse modelos que ofrezcan funciones de seguridad mejoradas o que puedan implantarse in situ en lugar de soluciones SaaS para cumplir la normativa y proteger la integridad de los datos.
Getronics trabaja con socios de confianza para ofrecer IA especializada
Como hemos mencionado antes, trabajar con el proveedor externo adecuado puede ayudarle a determinar si los modelos especializados son los adecuados para su empresa. También puede marcar la diferencia entre un despliegue de IA especializada exitoso y uno fallido.
Cuando se trabaja con un proveedor externo, es importante que tenga las habilidades y la experiencia necesarias para pilotar el proyecto de IA desde la idea inicial hasta su finalización. Ahí es donde entra en juego la colaboración entre Getronics y WATsNEXT.
Getronics se ha asociado recientemente con WATsNEXT para ofrecer soluciones de IA sólidas y especializadas a clientes que no disponen de recursos para crear sus propios modelos.
Nuestra asociación significa que las empresas pueden trabajar con nosotros para lograr soluciones que se adapten a una amplia gama de casos de negocio y desbloquear las ventajas que hemos comentado antes, limitando al mismo tiempo las desventajas.
Recuerda que no es necesario utilizar soluciones líderes en el mercado o modelos de IA excesivamente complicados para alcanzar sus objetivos de venta; basta con adaptar el modelo de IA a tu caso de negocio. De eso trata la asociación Getronics-WATsNEXT.
Si deseas más información, ponte en contacto con uno de nuestros expertos.
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Acerca de WATsNEXT
WATsNEXT se especializa en IA y automatización de procesos empresariales, ofreciendo soluciones a medida que aprovechan las mejores tecnologías de código abierto e IBM. WATsNEXT se centra en la practicidad y la eficiencia, por lo que adopta un enfoque pragmático y ejecuta proyectos en plazos cortos.
