LA IRRUPCIÓN DE LAS TECNOLOGÍAS DEL LENGUAJE EN LA INDUSTRIA

 

La Inteligencia Artificial y las tecnologías del lenguaje, ¿por qué está en boca de todos?

Dentro de lo que se conoce como Inteligencia Artificial (IA), la rama del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) ha sufrido una explosión a raíz de la aparición de aplicaciones centradas en IA Generativa, suponiendo una publicidad de impacto y poniendo al descubierto las oportunidades que ofrecen estas tecnologías dentro de diferentes aspectos de nuestras vidas (ocio, industria, administración…).
 
Desde 2018 los LLM, Large Language Models o Modelos de Lenguaje de gran tamaño, ya empezaban a dar pistas sobre una revolución tecnológica, que se disparó con la aparición de ChatGPT en noviembre de 2022, revolucionando el mundo de la IA aplicada al texto, ofreciendo capacidades de comprensión y generación sorprendentes.
 
Este boom tecnológico ha llevado a conseguir una democratización de la IA, es decir, hacerla accesible para que todos la tengamos presente en nuestro día a día, bien sea para crear contenido, para mejorar nuestra salud o para mejorar la productividad de una empresa.
 
Además, no solo se trata de la democratización del uso de la IA, también tiene impacto la democratización del desarrollo de la IA, dando soporte a que un mayor número de personas participen en el diseño y desarrollo, acelerando la innovación y la posibilidad de aplicarlo en diferentes ámbitos.

¿Cuáles son los retos de las Tecnologías del Lenguaje para llegar a la industria?

El principal reto al que nos enfrentamos es la necesidad de adaptación y optimización de los LLMs a cada caso específico de aplicación, inyectando conocimiento de dominio con técnicas de aprendizaje basado en el contexto y/o ajuste fino de modelos. Por ejemplo, podemos utilizar técnicas de IA como el RAG (Retrieval Augmented Generation o generación mejorada por recuperación) para dar soporte en la extracción de información de empresas nacionales líderes en movilidad sostenible, en la provisión de soluciones industriales avanzadas o en la fabricación de componentes para automóvil.
 
Este tipo de empresas también muestran interés en desplegar este tipo de modelos on-premise, con el objetivo de asegurar la estanqueidad de sus datos y sistemas, para lo que la optimización de los LLMs adquiere especial relevancia.
 

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