Europa se abre a una inteligencia artificial no alucinante, industrial, fiable y menos costosa | Tecnología

Europa se abre a una inteligencia artificial no alucinante, industrial, fiable y menos costosa |  Tecnología
Europa se abre a una inteligencia artificial no alucinante, industrial, fiable y menos costosa |  Tecnología

Muchos resultados de los usos habituales de la popular inteligencia artificial (IA), como Gemini de Google o ChatGPT de OpenAI, son como un cuñado en una cena de Navidad: capaz de hablar de todo con referencias poco fiables. El 20% de las respuestas a estos modelos presentan alucinaciones, respuestas falsas con apariencia de verdad. Pero es la gran punta de los gigantes tecnológicos, principalmente EE UU, que aspiran a convertir a estos familiares en un asistente de servicio que, además de hablar y crear imágenes, informes o textos, analiza y propone soluciones (agentes). La industria europea, donde los auditores del Tribunal de Cuentas de la UE corren el riesgo de perder el tren de la IA, se caracteriza por estos desarrollos. Provienen de aplicaciones de negocio, de menor tamaño, proporcionales a los procesos que se esperan mejorar y que no iluminan. Son dos caminos paralelos con carreras diferentes y objetivos distintos. En este sentido, Siemens, en colaboración con Microsoft, ha puesto en marcha en la ciudad alemana de Munich un proyecto Copilot orientado específicamente a la automatización industrial.

Mihails Kozlovs, miembro del Tribunal de Cuentas que dirigió la última audiencia sobre la IA en Europa, advierte de que esta tecnología afectará al crecimiento económico de la UE en los próximos años y que será posible relegarla al continente: “En En el camino de la IA, existe el riesgo de que el ganador se quede con todo. Si la UE quiere alcanzar sus objetivos, la Comisión y los Estados miembros deben desplegar otras fuerzas de manera más efectiva, acelerar el ritmo y liberar el potencial de la UE para triunfar en esta importante revolución tecnológica en curso».

Sin embargo, para Tom Hurd, investigador y creador de la organización Zeki, para identificar expertos y tendencias en IA, la situación europea no es dramática sino distinta. Coincide en que es necesario porque, en su opinión, sólo hay dos opciones: “o producir inteligencia artificial o esperar que llegue la cola”. Pero considero que Europa, especialmente Alemania, Países Bajos, Reino Unido y Suiza, están en el primer grupo, en función de su capacidad para atraer talento. “España, Francia e Italia están intentando cambiar”, precisa.

La diferencia, según este investigador, está en el modelo. ¿Cree que Estados Unidos todavía ha abierto el campo de los equipos, la programación y las aplicaciones de conversación, pero observa que los expertos trabajan para abandonar estas empresas (asegúrense de que su cantidad de agua sólo en estos 18 meses) y se trasladen a empresas europeas? más diversos” e inclusivos”, como se explica a continuación, y orientados a la automatización en sectores como las finanzas, la industria, la defensa y, sobre todo, la salud.

Hay varias razones para esta tendencia. Uno es la seguridad; Según Hurd, muchos abandonos en OpenAI se producen porque se perciben a sí mismos como «grandes triunfadores». Un grupo de 11 ejemplares y trabajadores de esta empresa publicaron un documento advirtiendo que la empresa da prioridad a incentivos comerciales que aborden los peligros de los sistemas de IA cada vez más avanzados.

Otro motivo principal es el retroceso en un sector como el de las aplicaciones de conversación que no desdeña los intereses europeos. “Cada versión de ChatGPT es 10 veces más que la anterior. No somos competitivos”, admite Hurd. Un informante de la Universidad de Stanford da cifras más concretas: “Los costes de formación de los modelos de IA de última generación han aumentado a nuevos niveles desde años anteriores. Por ejemplo, el GPT-4 de OpenAI gastó 78 millones de dólares en esto, mientras que el Gemini Ultra de Google costó 191 millones de dólares».

Michel May, investigador de inteligencia artificial de Siemens, coincide con Hurd en que el mandato europeo en este campo es distinto. “La industria tiene una tradición diferente. No hay lanzas antes y después de la corrección, porque la confianza es prioridad. Y no sólo por razones éticas”, afirma.

“La IA en la industria no puede permitir alucinaciones”, añade Norbert Gaus, vicepresidente de investigaciones de la misma empresa. Si nos referimos a que un error en la respuesta de un robot conversador en un trabajo escolar, una receta o una compra no es irreparable, mientras que en un proceso industrial puede ser catastrófico.

De esta forma se afirma que los desarrollos europeos están condicionados por los datos de seguridad (es una de las principales preocupaciones de la industria continental debido a la regulación y las diferencias culturales, según la directiva), la fiabilidad, la confianza y la eficiencia. Mientras que un robot conversacional necesita un modelo de lenguaje grande (LLM) con una ventana de contexto de miles de millones fichas (unidad básica de información que puede entenderse como una palabra, un número, un símbolo o cualquier otro elemento individual que constituya parte de la entrada o salida de datos del programa), una aplicación industrial, al pasar la etapa de aprendizaje, se No necesito una aceleradora ni un LLM, según Gaus.

Los miembros del centro tecnológico Siemens en el campus de investigación de la Universidad de Múnich en Garching muestran la joya digital de un proceso industrial.rl

Esta estrategia no excluye el uso de plataformas como ChatGPT, pero con un uso limitado. En el laboratorio de robótica y gemas industriales de la Universidad de Munich y Siemens en el campus de investigación de Garching se utiliza para facilitar pedidos y operar sistemas. La inteligencia artificial crea los códigos necesarios para que las máquinas respondan a las solicitudes y requiere decenas de horas de programación para cada tarea específica.

La línea de implementación europea es similar a los modelos de IA propuestos por IBM y que utilizan un rango de parámetros menor que los sistemas de otras empresas. “Es la tendencia de la industria: obtener el rendimiento necesario para casos de uso ya a un costo imaginable”, concluyó Darío Gil, vicepresidente de IBM, durante la presentación en su reunión anual Think en Estados Unidos.

En este sentido, la inteligencia artificial industrial se alimenta únicamente de datos propios y fiables, aquellos relevantes para el proceso que pretende optimizar, y tienen un coste menor. Su objetivo es ser flexible, abierto, útil e interoperable, capaz de intercambiar datos de forma segura y automática, independientemente de los límites geográficos, de programación y organizativos.

Para Gaus, los desarrollos europeos “están entre todos, aunque no los veamos”. Se utiliza en diseño, automatización, mantenimiento, servicios y como herramienta de diagnóstico. Para Michael May se trata de un «lanzador de productividad que no sustituye a la humanidad porque debe estar siempre al final».

Con estos criterios, Siemens, en colaboración con Microsoft, lanzó en Alemania una versión de Copilot (la IA de Microsoft) específicamente orientada a la industria, un viaje que comenzó poco más de un año después de un difícil acuerdo. «Los primeros avances parecen buenos, pero insuficientes», admite Rainer Brehm, director de automatización de la multinacional alemana.

Con el objetivo de «confiar al hombre a la cadencia del valor industrial», el proceso ha seguido consolidando pruebas de concepto (implementación para comprobar que la teoría puede desarrollarse), adaptaciones, verificaciones y experimentos operativos. “No es un producto, es la transformación de toda la organización”, afirma Brehm adelantándose a un desarrollo que, tras el anuncio, estará disponible en julio.

Esta orientación de la industria europea difiere en gran medida de los desarrollos más exitosos de otros gigantes de la industria de agentes personales y coincide con la visión de otras grandes empresas, como IBM. “La atención que presté a Open AI y Google”, explica Rob Thomas, responsable comercial y de programación de esta multinacional, “es un mercado muy diferente en la interacción con el consumidor. Ese tipo de cosas no son nuestro enfoque, sino casos de uso empresarial, trabajo digital, que consiste en automatizar tareas repetitivas en una organización que luego se extiende a cosas como la gestión de datos y la IA”.

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