Uno de los aspectos clave a considerar es el proceso de entrenamiento de los modelos de IA, que determina en gran medida la calidad y confiabilidad de sus respuestas.
En este artículo, analizaremos cuáles son los problemas actuales que afrontan los sistemas de inteligencia artificial generativa , y veremos cómo un enfoque cuidadoso y metódico en el entrenamiento puede ser la clave para garantizar que sus resultados sean precisos, relevantes y éticos.
Óscar Barba
Cofundador y CTO de Coinscrap Finance
Las dificultades de la inteligencia artificial para acceder a datos ilimitados
Uno de los principales problemas de la IA generativa es la inminente escasez de datos disponibles para su entrenamiento. Según los expertos, que los modelos como ChatGPT y Gemini se queden sin la información necesaria para su desarrollo en cuestión de tiempo.
La razón es simple: el crecimiento exponencial de la IA ha generado una demanda sin precedentes de información digital para alimentarse. Empresas como OpenAI, Google y Meta, líderes en este campo, se enfrentan a los problemas de nutrir a sus modelos de IA generativa. Esto podría frenar drásticamente su avance.
Según The New York Times, cuando uno de estos gigantes tecnológicos se quedó sin información con la que entrenar, crearon una herramienta con reconocimiento de voz y transcribieron nada menos que un millón de horas de vídeos de YouTube, incumpliendo claramente las normas de la plataforma.
💡 Sabías que...
Antes de Chat GPT, hubo una partida de ajedrez en 1997 que se consideró el inicio de la inteligencia artificial.
La importancia del entrenamiento responsable de la IA generativa
Con este panorama, es más relevante que nunca prestar especial atención a cómo se entrenan los modelos de inteligencia artificial. A continuación te recomiendo algunos aspectos a tener en cuenta a la hora de desarrollar un enfoque responsable y metódico, que garantice unas respuestas de calidad:
Diversidad y representatividad de los datos
Uno de los pilares del entrenamiento responsable es asegurar que los datos utilizados sean diversos y representativos de la realidad. Esto implica incluir una amplia gama de perspectivas, experiencias y contextos, evitando sesgos y limitaciones que puedan reflejarse en las salidas del sistema.
Validación y comprobación constante
Además, es crucial implementar procesos rigurosos de validación y realizar una monitorización continua de las respuestas generadas. Esto permite detectar y corregir errores de la IA, así como inconsistencias o tendencias no deseadas a medida que el modelo evoluciona.
Incorporación de la ética a la inteligencia artificial
Otro aspecto fundamental es la integración de principios éticos en el entrenamiento de la IA generativa.
Esto implica establecer líneas rojas claras y mecanismos de protección para evitar que los sistemas generen contenido dañino, discriminatorio o que atente contra los derechos humanos.
Enfoques innovadores para el entrenamiento de la IA
Para hacer frente a estos y otros desafíos, los expertos en inteligencia artificial están explorando diversas estrategias para el entrenamiento de los modelos. Dado que la capacidad humana para generar contenido es limitada, se están valorando otro tipo de opciones que ayuden a “alimentar a la bestia”.
Aprendizaje continuo y adaptativo
Una de estas propuestas es el desarrollo de sistemas de aprendizaje continuoy adaptativo, capaces de actualizarse y mejorar sus capacidades a medida que interactúan con nuevos datos y usuarios.
Esto permitiría mantener la relevancia y precisión de las respuestas generadas resolviendo algunos de los problemas de la IA generativa.
Utilización de datos sintéticos
Otra alternativa es la generación de información artificial creada específicamente para complementar y enriquecer los conjuntos de datos existentes. Esto significa que sea la propia inteligencia artificial la que, con su conocimiento, genere más información a medida que va aprendiendo.
Colaboración y transparencia
Asimismo, se defiende la necesidad de una mayor colaboración y transparencia entre las organizaciones que desarrollan IA generativa. El intercambio de conocimientos, buenas prácticas y recursos puede contribuir a mejorar los procesos de entrenamiento y garantizar modelos más robustos y confiables.
El papel de COCO en el entrenamiento responsable de la IA
En Coinscrap Finance, hemos desarrollado nuestro propio motor de inteligencia artificial, COCO, que destaca por su gran precisión a la hora de analizar, categorizar y enriquecer el dato transaccional bancario. Este logro se debe, en gran medida, a nuestro enfoque riguroso y responsable en el entrenamiento del modelo.
Calidad de los datos
Uno de los pilares de COCO es la cuidadosa selección y depuración de los datos de entrenamiento. Nos aseguramos de contar con una amplia variedad de fuentes, cubriendo diferentes perfiles de usuarios, lo que se traduce en una mayor precisión y relevancia de las categorías y enriquecimientos generados.
Mejora constante
Los outputs de COCO son sometidos a un proceso de validación permanente que nos permite detectar anomalías o tendencias no deseadas. De esta forma, corregimos el modelo y lo mejoramos rápidamente. Así se garantiza que nuestro motor de IA se mantenga actualizado y alineado con las necesidades de nuestros clientes.
Importancia de la seguridad
Al manejar datos bancarios, en Coinscrap Finance mantenemos unos protocolos de seguridad extremos.
Por supuesto, las entidades con las que trabajamos, líderes en su sector, nos imponen unas exigencias muy altas en este aspecto, pero nosotros nos aseguramos de añadir capas adicionales de cifrado. La seguridad de los datos es lo más importante para nosotros.
Uso de la IA en banca: Una capa intermedia entre el usuario y la inteligencia artificial generativa
Nuestro papel como proveedores de tecnología es ofrecer un grado de conocimiento profundo a los clientes de banca. Me gusta pensar que somos esa capa intermedia entre el banco y la GenAI. Un paso previo que enriquece la información que la entidad tiene disponible y permite nutrir su relación con los usuarios de la banca digital.
Gracias a nuestras herramientas, el sector financiero es capaz de ofrecer a su base de clientes una información curada y estructurada que les ayude a tomar las mejores decisiones en materia económica. Con esos datos, los bancos son capaces de obtener insights valiosos y ofrecer recomendaciones.
Aumentar el engagement y la lealtad del cliente de entidades financieras con IA
Gracias a este enfoque responsable y riguroso en el entrenamiento de COCO, las entidades financieras obtienen un feedback muy positivo de sus clientes, que están más satisfechos con la experiencia que brindan sus plataformas digitales. Sienten que se presta atención a sus necesidades individuales y se les escucha.
No solo eso, los consumidores también se muestran más abiertos a recibir consejos cuando perciben que su banco se preocupa por su bienestar, lo que significa una mayor recurrencia y un aumento en el tiempo de uso de la banca electrónica. Tal y como indica Pronix Inc. en un reciente informe, el 72% de los usuarios de banca califican la personalización como “crucial”.
Los consumidores esperan que cualquier interacción tenga en cuenta un contexto histórico completo, donde se incluye su identidad, necesidades específicas e historial de transacciones con la compañía. Son datos que los bancos tienen a su disposición y es necesario sacarles todo el partido.
Una reflexión final sobre los problemas de la IA generativa
La irrupción de la GenAI está dando lugar a una gran controversia en todos los sectores, desde la comunidad científica, pasando por la industria y la población, hasta los reguladores. Un mal uso de estas herramientas puede ser fatal.
Sin embargo, si tenemos en cuenta factores como la supervisión de los datos y la validación constante, es posible garantizar que las respuestas generadas sean de alta calidad, confiables y alineadas con los valores que se desea transmitir.
En Coinscrap Finance, somos conscientes de ello y diseñamos nuestras herramientas inteligentes siguiendo estas premisas. Estamos convencidos de que, gracias a nuestro enfoque innovador y responsable, el sector financiero tiene una conversación más transparente con su comunidad y es capaz de ayudar a sus usuarios ofreciéndoles servicios de gran valor para su día a día.
Sobre el autor
Óscar Barba es cofundador y CTO de Coinscrap Finance. Es un experto Scrum Manager con más de 6 años de experiencia en la recolección y análisis semántico de datos en el sector financiero, clasificación de transacciones bancarias, deep learning aplicado a los sistemas de análisis del sentimiento bursátil y a la medición de la huella de carbono asociada a datos transaccionales.
Con amplia experiencia en el sector bancario y asegurador, Óscar está finalizando su Doctorado en Tecnologías de la Información Es Ingeniero y Máster en Ingeniería Informática por la Universidad de Vigo, Máster en Comercio Electrónico por la Universidad de Salamanca, Certificado Scrum Manager y Project Management por el CNTG, Certificado en Arquitectura SOA y Servicios Web por la Universidad de Salamanca. Recientemente ha obtenido la certificación ITIL Fundamentals, un reconocimiento a las buenas prácticas en la gestión de servicios TI.
