Tres factores para un rápido crecimiento de las soluciones de inteligencia artificial

La amplia disponibilidad de grandes modelos generativos, típicamente grandes modelos de lenguaje, así su cada vez mejor comportamiento, permite la construcción relativamente sencilla de potentes aplicaciones  de inteligencia artificial, incluyendo, por supuesto, los tan 'traídos y llevados' agentes.

Eso es a lo que hay quien ha decidido denominar, como veremos en seguida, ingeniería de inteligencia artificial.

Veamos un poco en qué consiste y a desmenuzar un poquito más, sólo un poquito más, del porqué de su rápido crecimiento actual y más que probable en el futuro.

El concepto de ingeniería de inteligencia artificial

Este concepto de ingeniería de inteligencia artificial ('AI engineering'), o este nombre, más bien, no es de uso común, al menos no hasta el momento, pero es el que adopta una autora tan relevante de este campo como es Chip Huyen en su último libro, 'AI Engineering: Building Applications with Foundation Models', al que, de hecho da título.

Bajo a este nombre, que la propia autora explica que le costó elegir y sólo lo hizo siguiendo las opiniones de terceros, lo que se designa es la construcción de aplicaciones de inteligencia artificial con base en grandes modelos de lenguaje (LLM, 'Large Language Models') o, quizá mejor, grandes modelos multimodales (LMM, 'Large Multimodal Models') o, aún mejor, modelos fundacionales ('foundation models'),  ya existentes .

Nada más y nada menos que eso.

En las primeras paginas de este libro, la autora identifica tres factores que en seguida veremos que posibilitan el rápido crecimiento de este tipo de soluciones.

Modelos como servicio

Antes, mencionar siguiera de pasada, una idea que expresa la autora y que quiero resaltar más por su importancia que por su originalidad, que es el de los modelos como servicio, que podríamos expresar como el típico acrónico MaaS ('Model as a Service'), siguiendo la práctica habitual en el mundo cloud.

En efecto, con los grandes modelos generativos se sigue aplicando, quizá aún con más fuerza y relevancia, el planteamiento 'as a Service' (aaS) del mundo cloud. Si ya la tendencia a prestar servicios y capacidades IT de todo tipo desde la nube es una tendencia o, más bien, una realidad imparable, este planteamiento tiene aún mucho más sentido en el caso de los grandes modelos generativos.

El MaaS lo que significa es que cuando una empresa o un particular desea usar un modelo, no desarrolla su propio modelo desde cero lo cual, por las necesidades de hardware, de computación y de 'know-how', estaría al alcance de muy pocas organizaciones. Bien al contrario, lo habitual es usar un modelo ya existente y, aunque es posible en algunos casos la descarga en local, con mucha frecuencia se usan esos modelos desde la nube y se paga por su uso.

Así ocurre cuando usamos APIs como la de OpenAI o los modelos abiertos que nos  ofrece Hugging Faces.

Esta disponibilidad de los modelos y su cada vez más fácil uso mediante APIs sencillas o entornos de desarrollo elimina en gran medida la dificultad, las denominadas barreras de entrada. Con ello, la situación es como nos indica la propia autora

the demand for AI applications has increased while the barrier to entry for building AI applications has decreased.

es decir, tenemos una cada vez mayor demanda de soluciones de inteligencia artificial, unida a una cada vez mayor facilidad para construirlas.

Los tres factores

En parte como consecuencia de lo anterior, junto con algún elemento adicional, llegamos a los tres grandes factores que Huyen identifica como las condiciones ideales para el crecimiento de este tipo de soluciones, y que serían:

• Factor 1 - Capacidades IA de propósito general: Dado que los modelos fundacionales no sólo funcionan cada vez mejor, sino que son capaces de realizar una grandísima variedad de tareas, de ahí en parte su nombre, en el fondo.


• Factor 2 - Mayores inversiones en IA: Superados en apariencia todos los inviernos, la nueva inteligencia artificial, que claramente ha demostrado su capacidad para proporcionar soluciones reales, recibe abundantes inversiones tanto de organizaciones de capital-riesgo como de empresas. Y eso supone, evidentemente, un impulso adicional, casi definitivo.


• Factor 3 - Baja barrera de entrada: que entronca con lo que hemos visto en la sección anterior, la disponibilidad de modelos, su posibilidad de contrato como servicio y su facilidad de uso incluyendo en muchas ocasiones la necesidad de una cantidad mínima de codificación.

No sé si se podría identificar algún factor más, pero claramente estoy de acuerdo con los aportados por Huyen.

Conclusiones

Estamos ante un momento casi dorado para el rápido crecimiento de soluciones de inteligencia artificial con base en modelos generativos fundacionales. Y según Chip Huyen los tres factores que crean un entorno ideal para el crecimiento de este tipo de soluciones son su generalidad, la recepción de inversiones y la facilidad de uso.