En una reciente sesión, Srinath Godavarthi, Director y Arquitecto Divisional en Capital One, centró su discurso en la optimización del rendimiento y la calidad de salida de la inteligencia artificial generativa. El propósito de esta reflexión fue incrementar la eficacia tanto para los clientes como para las empresas, en un entorno cada vez más competitivo y tecnológico.
Godavarthi enfatizó la importancia de los modelos base y abordó los desafíos que presentan, como la variabilidad en la calidad de sus resultados y las denominadas «alucinaciones», que son errores generados a partir de datos de entrenamiento ruidosos. Estos problemas subrayan la necesidad de un mayor cuidado en los procesos de entrenamiento y en la selección de los datos utilizados.
Durante la charla, el directivo presentó cuatro estrategias clave para mejorar el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial. Estas son el diseño de prompts, la generación aumentada de recuperación (RAG), el ajuste fino y la construcción de modelos desde cero. Cada una de estas técnicas ofrece ventajas particulares; por ejemplo, el diseño de prompts permite implementar mejoras de manera rápida y efectiva, mientras que el ajuste fino facilita adaptaciones especializadas que pueden ser esenciales para tareas específicas. La selección de la estrategia más adecuada dependerá del caso de uso específico y de la complejidad de las tareas involucradas.
Este análisis no solo destaca los desafíos inherentes a la inteligencia artificial generativa, sino que también presenta soluciones prácticas para maximizar su efectividad. Abordar estas cuestiones es esencial si se quiere aprovechar al máximo el potencial de estas tecnologías en diversas aplicaciones, desde la atención al cliente hasta la creación de contenido especializado.
