Guia IAG: passos per a començar a aplicar-la en la teva empresa

Una vegada apresos els conceptes clau entorn de la Intel·ligència Artificial Generativa (IAG), ara toca aprofundir específicament en el concepte de la IAG.

En aquest article t'expliquem com la Intel·ligència Artificial Generativa (IAG) s'ha establert com un component crucial en les empreses que busquen liderar en els seus respectius sectors.

En aquesta guia pas a pas parlarem de:

• Impacte econòmic a Espanya
• Models d’IAG disponibles
• Avantatges i desavantatges de la IAG
• Aplicació de la IAG en l'empresa
• Eines d’IAG

La IAG és una branca de la IA, un subcamp de l'aprenentatge profund (Deep Learning) que utilitza xarxes neuronals per a generar noves dades que imiten a les ja existents, marcant un impacte significatiu en una àmplia gamma d'indústries. Aquesta subcategoria se centra en la creació de noves dades i continguts, des de text fins a imatges i sons, a través de models d'aprenentatge automàtic. Aquesta capacitat de generació de dades obre un ventall de possibilitats per al disseny de productes, la creació de contingut i la personalització de serveis, entre altres.

Existeixen dos tipus de models:

• Models discriminatius: S'utilitzen per a classificar o predir i estan entrenats en conjunts de dades etiquetades, aprenent la relació entre les característiques dels punts de dades i les seves etiquetes.
• Models generatius: Generen noves dades similars a les dades en les quals van ser entrenades, entenent la distribució de les dades i sent capaces de predir el següent element en una seqüència.

L'abast econòmic de la Intel·ligència Artificial (IA) a nivell empresarial i en l'economia en el seu conjunt és considerable. Ja que, en automatitzar tasques rutinàries, la IA pot millorar el rendiment i la productivitat d'una empresa, proporcionar recomanacions personalitzades o millorar l'experiència del client, ajudant les empreses a augmentar els seus beneficis.

En el cas de la IAG, es presenta amb el potencial de tenir un impacte econòmic significatiu, tal com indica aquest informe de McKinsey on suggereix que la IAG podria aportar fins a 4,4 bilions de dòlars a l'economia global. Encara que no s'especifica quant d'això correspon a Espanya, és raonable suposar que l'impacte al nostre país podria conduir a grans millores en l'eficiència i la productivitat.

Des de les seves primeres etapes, els models d'Intel·ligència Artificial (IA) han progressat de manera ràpida. Empreses líders del sector tecnològic com IBM, Microsoft, Google o AWS estan en primera línia d'aquesta revolució. Han desenvolupat solucions d’IA que tenen la capacitat de comprendre les necessitats dels clients, recomanar el producte més adequat a la persona o optimitzar els processos de negoci, entre altres solucions.

Abans d'abordar el tema en profunditat, és fonamental comprendre la diferència entre models, aplicacions i solucions quan parlem d’IAG:

• Model: són els algorismes d'aprenentatge automàtic que han estat entrenats per a fer tasques específiques i es converteixen en la base sobre la qual es construeixen les aplicacions i les solucions. Estan experimentant una ràpida evolució i oferint una àmplia gamma d'aplicacions en l'àmbit empresarial.

Els diferents tipus de models d’IA generativa són:

• Models generatius de llenguatge, que s'utilitzen per a generar text, traducció d'idiomes i entendre el llenguatge natural.
• Models generatius d'imatges, per a generar noves imatges amb característiques similars als patrons d'altres imatges que han après.
• Models de generació de text a text, que es poden utilitzar per a tasques com a resposta a preguntes, resums o anàlisis de sentiment.
• Models de generació de text a imágen o vídeo, capaços de traduir descripcions en text a representacions visuals, i viceversa.

I els més coneguts per a això són:

• DALL-E: presentat en 2021 per OpenAI, aquest model generatiu de píxels basat en transformadors ha demostrat la seva habilitat per a crear imatges d'alta qualitat a partir de descripcions en llenguatge natural. El seu potencial és significatiu en àrees com el disseny de productes i la creació de contingut. Actualment, la versió disponible d'aquest model és la 3 (DALL-E3)
• Claude 2: Aquest model d’IAG desenvolupat per Anthropic, una empresa de recerca en intel·ligència artificial, combina aprenentatge supervisat i no supervisat per a generar dades sintètiques. Claude 2 ha provat la seva eficàcia en diverses tasques, incloent-hi la generació de text, la traducció automàtica i la generació d'imatges.
• FLAMA 2: Un altre model d’IAG, en aquest cas publicat per Meta (Facebook), empra una combinació d'aprenentatge supervisat i no supervisat, com en el cas anterior. FLAMA 2 és especialment efectiu en la generació de text i s'utilitza en una varietat d'aplicacions, des de la generació de contingut fins a la millora de la interacció de l'usuari.
• ChatGPT: Desenvolupat per OpenAI, aquest model d’IAG és capaç de generar respostes de text a preguntes o indicacions donades en llenguatge natural. ChatGPT s'utilitza en una varietat d'aplicacions, des de bots fins a assistents virtuals i eines de generació de contingut, entre altres. En el OpenAI DevDay del passat 6 de novembre es van presentar els nous models GPT-4 Turbo amb context 128K i GPT-4 Turbo amb Vision.
• Bing AI: Desenvolupat per Microsoft, aquest model d’IAG s'utilitza en el seu motor de cerca Bing. És capaç de generar respostes a preguntes dels usuaris, millorant l'experiència de l'usuari i l'eficiència del motor de cerca.
• Google Bard: Desenvolupat per Google, aquest model d’IAG és capaç de generar text coherent i d'alta qualitat. S'utilitza en una varietat d'aplicacions, des de la generació de contingut fins a la millora de la interacció de l'usuari.

En aquesta infografia pots veure l'evolució dels models de llenguatge:

• Aplicació: són implementacions específiques de models d’IAG que resolen problemes concrets. Per exemple, un bot d'atenció al client podria estar alimentat pel model GPT.
• Solució: són conjunts d'aplicacions i/o models que resolen un problema empresarial més gran o una sèrie de problemes. Per exemple, una plataforma de màrqueting digital podria utilitzar l'aplicació de GPT per a generar contingut en format text o imágen

La IAG té una gran quantitat d'avantatges. Et deixem una llista de les més destacades:

• Generació de dades sintètiques: La IAG pot crear dades que imiten a les dades reals, la qual cosa permet a les empreses realitzar proves i optimitzacions sense comprometre la privacitat del client.
• Fomentar la innovació: La IAG ens pot ajudar a ser més creatius en múltiples àmbits, des del disseny de productes fins a la creació de contingut i la personalització de serveis.
• Eficiència operativa: La IAG pot automatitzar tasques repetitives i processos de negoci, la qual cosa resulta en una major eficiència i reducció de costos, augmentant la productivitat.
• Personalització avançada: La IAG permet una personalització més profunda i precisa de productes i serveis, millorant l'experiència de l'usuari i el client.
• Escalabilitat: Els models de IAG poden adaptar-se fàcilment a diferents grandàries i tipus de dades, la qual cosa els fa altament escalables.
• Flexibilitat i adaptabilitat: A diferència de la IA específica, la IAG pot adaptar-se a una varietat de tasques i aplicacions.
• Millora del Retorn d'Inversió (ROI): La implementació d’IAG pot portar a un retorn d'inversió significatiu en optimitzar diverses àrees del negoci.
• Desenvolupament ràpid de prototips: La IAG pot accelerar el procés de desenvolupament de nous productes o serveis en generar prototips ràpids per a després realitzar proves.
• Competitivitat: Les empreses que adopten la IAG tenen un avantatge competitiu en el mercat en estar a l'avantguarda de la tecnologia.

Quant als desavantatges, podem enumerar les següents:

• Cost: La implementació i manteniment de solucions d’IAG poden suposar un cost alt, especialment per a petites i mitjanes empreses. No obstant això, això està canviant ja que gràcies al cloud, ara ja no fan falta especialistes en dades sinó que aquest tipus de projectes poden ser duts a terme per persones enginyeres.
• Complexitat tècnica: La IAG requereix un alt nivell d'experiència en ciència de dades i aprenentatge automàtic, la qual cosa pot ser un obstacle per a algunes organitzacions. Per aquest motiu, és recomanable disposar d'una persona experta o un bon partner en aquest camp que faciliti aquesta tasca.
• Dependència de dades: L'efectivitat de la IAG està fortament vinculada a la quantitat i qualitat de dades disponibles. Per això és necessari tenir una correcta arquitectura de dades que permeti la seva utilitat.
• Riscos ètics: La generació de dades sintètiques i contingut generat per IA pot plantejar problemes ètics, com la creació d'informació falsa, enganyosa o esbiaixada.
• Problemes de privacitat: Encara que la IAG pot generar dades sintètiques, encara existeixen preocupacions sobre com es recopilen i utilitzen les dades, és a dir, la font original. Per a solucionar-ho, és crucial respectar la RGPD, verificant la procedència de les dades, assegurant que el seu tractament compleixi amb principis de transparència, licitud i minimització, i realitzant avaluacions d'impacte en la protecció d'aquests.
• Consum de recursos: Els models d’IAG solen requerir una gran quantitat de recursos de còmput, la qual cosa també pot ser un desavantatge en termes d'eficiència energètica.
• Immaduresa tecnològica: La IAG encara és una tecnologia recent que compta amb unes certes limitacions i implicacions que encara s'estan descobrint, no obstant això la seva evolució avança de manera vertiginosa.

Introduir la IAG en la teva empresa és una oportunitat significativa a nivell estratègic. Per a abordar el desafiament que suposa, et deixem a continuació una petita guia amb els passos a seguir:

1. Identificar els teus objectius: El primer pas és definir els objectius i metes de la teva empresa i tenir clar com la IA pot ajudar-te en el teu negoci per a complir-los. Així, podràs triar la solució d’IA que millor s'adapti a les teves necessitats de negoci.
2. Analitzar les teves dades: L'efectivitat de la IA depèn de la qualitat i la quantitat de les dades que disposis. Per tant, és important que tinguis una bona comprensió de les dades que tens a la teva disposició i considerar quins altres podries necessitar.
3. Arquitectura de dades: Ha de ser dissenyada pensant en l'escalabilitat, suportant tant les necessitats actuals com futures de la teva empresa en termes d'emmagatzematge, processament i anàlisi de dades. Consulta l'article sobre models d'intel·ligència artificial com a servei per a més informació.
4. Implementar solucions d’IA: una vegada que tinguis clars els passos anteriors, és hora de passar a l'acció. Pots optar per desenvolupar la teva pròpia solució d’IA amb desenvolupament a mesura o pots optar per utilitzar solucions d’IA Cloud, ja desenvolupades i amb menys personalització. Parlem en més detall d'aquestes últimes en l'article.

La selecció d'eines és fonamental per a l'èxit dels projectes de IAG. A continuació, es detallen algunes categories d'eines essencials i exemples específics:

1. Plataformes de desenvolupament i frameworks, necessàries per a desenvolupar, entrenar i desplegar models d’IAG, com els frameworks de Tensor Flow o PyTorch.
2. Eines de processament, anàlisi i visualització de dades per a entrenar els models de IAG. Es poden utilitzar llibreries de Python, com a Pandes, NumPy o Seaborn per a la manipulació i anàlisi de les dades.
3. Entorns de desenvolupament integrats (IDEs), com a Visual Studio Code o Jupyter Notebooks, que faciliten l'escriptura, les proves i la depuració del codi i incloure eines de col·laboració i versions com GitHub.
4. Llibreries específiques i APIs, com les llibreries de desenvolupament de models de llenguatge generatius que ofereix OpenAI.
5. Plataformes i serveis en el núvol, com els que parlem en aquest article.

Pots utilitzar aquestes eines per a innovar en els teus productes i serveis, millorant així la teva competitivitat i eficiència en el mercat.

Per a l'assessorament del nostre equip d'experts, contacta'ns, t'ajudarem a explorar les possibilitats que la IAG pot oferir-te i com pot transformar el teu negoci per al futur de la IA.