Ya sea que esto realmente represente o no un “momento iPhone” o una amenaza grave para la búsqueda de Google, no es obvio en este momento; si bien es possible que impulse un cambio en los comportamientos y expectativas de los usuarios, el primer cambio será que las organizaciones presionen para traer herramientas capacitadas. en modelos de lenguaje grande (LLM) para aprender de sus propios datos y servicios.
Y esta, en última instancia, es la clave: la importancia y el valor de la IA generativa hoy en día no es realmente una cuestión de transformación social o de toda la industria. En cambio, es una cuestión de cómo esta tecnología puede abrir nuevas formas de interactuar con grandes y difíciles cantidades de datos e información.
OpenAI está claramente en sintonía con este hecho y detecta una oportunidad comercial: aunque la lista de organizaciones que participan en la iniciativa del complemento ChatGPT es pequeña, OpenAI ha abierto una lista de espera donde las empresas pueden registrarse para obtener acceso a los complementos. En los próximos meses, sin duda veremos muchos productos e interfaces nuevos respaldados por los sistemas de IA generativa de OpenAI.
Si bien es fácil caer en la trampa de ver a OpenAI como el único guardián de esta tecnología, y ChatGPT como el Ir a la herramienta de IA generativa: afortunadamente, esto está lejos de ser el caso. No necesita inscribirse en una lista de espera o tener grandes cantidades de efectivo disponibles para entregar a Sam Altman; en cambio, es posible LLM autohospedados.
Esto es algo que estamos empezando a ver en Thoughtworks. En el último volumen de la Radar tecnológico — nuestra guía obstinada sobre las técnicas, plataformas, lenguajes y herramientas que se utilizan actualmente en la industria — hemos identificado una serie de herramientas y prácticas interrelacionadas que indican que el futuro de la IA generativa es específico y especializado, al contrario de lo que sucedería en gran parte de la conversación normal. haz que creas
Desafortunadamente, no creemos que esto sea algo que muchos líderes empresariales y tecnológicos hayan reconocido aún. El enfoque de la industria se ha fijado en OpenAI, lo que significa que el ecosistema emergente de herramientas más allá, ejemplificado por proyectos como GPT-J y GPT Neo, y el enfoque de bricolaje que pueden facilitar hasta ahora se han descuidado un poco. Es una pena porque estas opciones ofrecen muchos beneficios. Por ejemplo, un LLM autohospedado evita los problemas de privacidad muy reales que pueden surgir al conectar datos con un producto OpenAI. En otras palabras, si desea implementar un LLM en sus propios datos empresariales, puede hacerlo usted mismo; no necesita ir a otro lado. Dadas las preocupaciones tanto de la industria como del público con respecto a la privacidad y la gestión de datos, es eminentemente sensato ser cauteloso en lugar de dejarse seducir por los esfuerzos de advertising and marketing de las grandes tecnologías.
Una tendencia relacionada que hemos visto es modelos de lenguaje específicos de dominio. Si bien estos también están apenas comenzando a surgir, el ajuste fino de los LLM de propósito normal y disponibles públicamente en sus propios datos podría formar una base para desarrollar herramientas de recuperación de información increíblemente útiles. Estos podrían usarse, por ejemplo, en la información del producto, el contenido o la documentación interna. En los próximos meses, creemos que verá más ejemplos de estos que se utilizan para cosas como ayudar al private de atención al cliente y permitir que los creadores de contenido experimenten de manera más libre y productiva.
Si la IA generativa se vuelve más específica de dominio, la pregunta de qué significa esto realmente para los humanos permanece. Sin embargo, sugeriría que esta visión del futuro a mediano plazo de la IA es mucho menos amenazante y aterradora que muchas de las visiones catastróficas de hoy. Al cerrar mejor la brecha entre la IA generativa y conjuntos de datos más específicos y de nicho, con el tiempo las personas deberían construir una relación sutilmente diferente con la tecnología. Perderá su mística como algo que ostensiblemente lo sabe todo y, en cambio, se incrustará en nuestro contexto.
