De la IA “Tradicional” a la IA generativa

IA en la pandèmia: Eina vital i evolució

La Intel·ligència Artificial es va convertir en els inicis de la pandèmia en una eina clau per comprendre i combatre el virus. Utilitzem IA per analitzar patrons d'infecció, predir brots i oferir solucions en temps real. L'app que vam desenvolupar per combatre la COVID-19, que es va basar en l'anàlisi de dades en temps real per identificar tendències i anomalies en la propagació del virus, va ser un exemple clar.

La IA “tradicional”, encara que excel·lent en la identificació de patrons i prediccions basades en dades històriques, no sempre era capaç d'adaptar-se a la rapidesa i la imprevisibilitat de la pandèmia. Aquest fet va posar de manifest la necessitat d'una aproximació més dinàmica i creativa de la tecnologia: la Intel·ligència Artificial Generativa.

Per entendre com es relacionen és interessant veure la següent figura:

La IA generativa és un subcamp del Deep Learning que utilitza xarxes neuronals profundes per generar noves dades basades en els patrons apresos de les dades d'entrenament. Així, mentre que la IA es focalitza en processar i analitzar dades, les IA Generatives es centren en crear, adaptant-se millor a situacions en constant canvi.

Avui, les IA Generatives estan redefinint múltiples sectors. En aquest article parlarem de com ho estem fent en call centers, universitats i hospitals que ja s'estan beneficiant dels avantatges de la IAG:

Centres de trucades

Està transformant la manera en què els call centers donen suport als operadors en serveis d'atenció.

• En l'administració pública, facilitant l'accés a la informació de tràmits mitjançant xatbots basats en IA generativa que processen totes les bases de dades corporatives.
• En el sector privat, oferint sistemes d'IA generativa supervisats per un humà.
• Aprofitant la potència de RAG (Retrieval Augmented Generation) per treballar amb informació dinàmica sense necessitat de reentrenar el model cada vegada, reduint també el nivell d'al·lucinació de la IA.

Universitats

Està canviant la manera en què les universitats interactuen amb els seus estudiants, per exemple, donant suport a l'alumnat en la selecció d'estudis.

• Assistents virtuals basats en AI generativa i personalitzats amb tota la informació corporativa interna de l'oferta educativa del centre.
• Sistemes no supervisats de suport a l'alumnat que avaluen i controlen l'impacte i la probabilitat de generar respostes errònies o al·lucinacions.
• Gestionant les qüestions de privacitat inherents a la IA aplicant mecanismes avançats de salvaguarda.

Hospitals

En el sector sanitari, aquesta tecnologia està modernitzant la manera de donar suport als pacients, oferint informació mèdica contextualitzada i facilitant la gestió de cites, la qual cosa representa un gran avenç en la comunicació i l'eficiència en el sector salut.

• Accés personalitzat a la informació mèdica i bases de dades de coneixements de l'hospital.
• Integrat en el portal del pacient. Sense necessitat de supervisió humana, atenent a les particularitats de tractar-se de respostes generades per IA generativa.
• Avaluant l'efecte de diferents tècniques en la reducció del nombre d'al·lucinacions o respostes errònies (fine tuning vs RAG, few shot learning, zero shot prompt…).

Malgrat els seus beneficis, la IAG presenta desafiaments, avantatges i desavantatges com els que comentem a l'article "La guia definitiva de la Intel·ligència Artificial Generativa" que pots consultar aquí.

Conclusions

La IAG està redefinint la interacció tecnològica en diversos sectors, marcant un salt cap a un futur on la IA no només respon, sinó que anticipa i contribueix activament a un món millor.