¡Hola! No importa cuál sea tu profesión, entender los conceptos básicos de la inteligencia artificial (IA) es tan esencial hoy en día como lo fue comprender una máquina de vapor durante la Revolución Industrial o manejar herramientas de ofimática en los años 90.

Cinco conceptos básicos de la Inteligencia Artificial

Conocer los fundamentos de la IA no es solo cosa de frikis especialistas en tecnología. Hoy en día, la IA tiene aplicaciones en casi todas las áreas profesionales y, según el Foro Económico Mundial, tendrá un impacto considerable en el 25% de todos los trabajos a nivel mundial, sobre todo en los empleos más rutinarios y repetitivos​.

Entender los conceptos básicos de la IA es fundamental no solo para adaptarte y mantenerte relevante en tu trabajo, sino para encontrar formas innovadoras de aplicar la IA en tu campo y descubrir nuevas oportunidades.

Hoy nos centramos en cinco conceptos básicos que te ayudarán a comprender mejor la IA y su potencial.

1. Qué es la IA y la IA Generativa ❓️

La IA son sistemas informáticos diseñados para realizar tareas que típicamente requieren inteligencia humana, como reconocer patrones, tomar decisiones o entender el lenguaje natural.

La IA generativa es un subconjunto de la IA que se enfoca en crear contenido nuevo y original, como textos, imágenes, música, e incluso videos, a partir de patrones aprendidos de enormes cantidades de datos existentes.

2. Cómo funcionan los Modelos Grandes de Lenguaje (LLMs) 🤓

Los Large Language Models o LLMs son una especialización dentro de la IA Generativa enfocada en la generación y comprensión del lenguaje natural. Analizan enormes cantidades de texto para entender y generar lenguaje humano, utilizando redes neuronales para predecir la siguiente palabra en una secuencia, lo que les permite generar texto coherente y relevante.

Por ejemplo, GPT-4 de OpenAI, fue entrenado con unos 10 billones de palabras y puede mantener conversaciones de forma natural, generando respuestas detalladas.

3. Entrenamiento e Inferencia en IA 👩‍🏫

El entrenamiento es el proceso de enseñar a un modelo de IA usando grandes conjuntos de datos para que reconozca patrones y tome decisiones. Este proceso requiere de muchos recursos y puede llevar varias semanas o incluso meses, en el caso de los modelos más potentes

Se llama inferencia a la aplicación del modelo ya entrenado para hacer predicciones o generar resultados basados en nuevos datos. Es la fase en la que se ejecuta o utiliza el modelo para resolver problemas reales.

4. Qué son las GPUs 🚀

Las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) son esenciales para la IA debido a su capacidad para manejar cálculos masivos de manera eficiente y en paralelo, lo cual es crucial para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial complejos.

A diferencia de las CPU (unidades de procesamiento central) que todos tenemos en nuestros portátiles y que realizan tareas de forma secuencial, las GPUs pueden realizar miles de operaciones simultáneamente. Esto las hace ideales para procesar grandes volúmenes de datos y para la inferencia en tiempo real, donde la velocidad de procesamiento es crítica para aplicaciones como el reconocimiento de voz o la conducción autónoma.

Con la creciente complejidad y tamaño de los modelos de IA, la demanda de GPUs aumenta sin parar, llevando a NVIDIA, la principal empresa productora de estos procesadores, a superar la capitalización de mercado de toda la bolsa alemana en solo unos meses.

5. La importancia de los datos en la IA 🥇

Los datos son la base de cualquier modelo de IA. Proporcionan la información necesaria para que los modelos aprendan y hagan predicciones precisas y fiables. Datos de alta calidad y diversos aseguran un aprendizaje robusto y una mejor generalización a nuevas situaciones, es decir, cómo de bien se adapta el modelo a datos que no ha visto antes.

Invierte en tu futuro

Invertir tiempo en aprender sobre IA ahora te dará una ventaja competitiva. Te permitirá hacer contribuciones significativas en tu campo y mantenerte a la vanguardia de la tecnología. Ya sea que trabajes en marketing, salud, finanzas, educación o cualquier otro sector, la IA viene a por ti y es mejor estar preparado.

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¡Hasta la semana que viene!