ChatGPT ya no es una novedad en el área de inteligencia artificial. Hoy opera con texto, imagen, audio y código. Además, la tecnología ya funciona dentro de los sistemas corporativos

Además, desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT dejó atrás el debate teórico. Hoy la discusión es práctica. Por ejemplo, trata de productividad, gobernanza de datos y diseño de los procesos de trabajo.

En la práctica, ChatGPT es un modelo de lenguaje de OpenAI. Fue entrenado para generar texto con apariencia humana. En 2022, la herramienta todavía se describía como un modelo de la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer) 3.5. Desde entonces, la familia de modelos evolucionó bastante.

Por eso, de forma simple, se trata de un sistema de inteligencia artificial capaz de interactuar de forma escrita. Tiene un funcionamiento semejante al de las asistentes virtuales, como Alexa y Siri. Sin embargo, su algoritmo es mucho más avanzado. Por lo tanto, ejecuta actividades complejas y sostiene un diálogo natural.

Qué lo diferencia de los chatbots comunes

ChatGPT se diferencia de los chatbots tradicionales porque no sigue un árbol de reglas. De hecho, interpreta la intención del usuario y formula la respuesta. Con eso, conversa de forma mucho más natural. Además, acepta correcciones durante el diálogo y ajusta el rumbo.

Del mismo modo, el debate salió de la ciencia ficción. En el período posterior a 2020, se discutía el escenario de máquinas dominando a los seres humanos. Hoy las preguntas son otras. Por ejemplo, tratan de riesgo, de dato sensible y de responsabilidad sobre la respuesta generada.

Como resultado, los usuarios adoptaron ChatGPT en frentes muy diferentes. Los estudiantes, por ejemplo, lo usan en investigación y revisión. Además, los equipos de TI lo aplican en programación, documentación y pruebas. Las áreas de negocio, por su parte, lo usan para informes, propuestas y contenido corporativo.

¿Cuáles son las tecnologías detrás de ChatGPT?

En resumen, hay una pregunta recurrente sobre la tecnología. ¿Cómo logra desarrollar respuestas complejas e incluso creativas? La explicación está en la combinación de modelos, datos e infraestructura.

Los modelos fueron entrenados sobre un gran volumen de textos y organizan patrones de lenguaje. La primera versión pública, en 2022, tenía conocimiento limitado a datos hasta 2021. Hoy, sin embargo, la herramienta consulta la web y lee archivos enviados por el usuario. Por lo tanto, aquel límite dejó de ser el principal obstáculo.

De hecho, conviene recordar un punto. El modelo no tiene conciencia ni opinión propia. Calcula la respuesta más probable para el pedido recibido. En ese sentido, la calidad del resultado depende mucho del contexto que ofreces.

¿Y qué tecnologías permiten este modelo tan avanzado?

– Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) – Es un campo dentro de la inteligencia artificial. Su foco está en comprender e interpretar el punto de vista del usuario. Además, es posible configurarlo para seguir el estándar empresarial, un lenguaje específico o diferentes características.

– Machine learning – Los modelos de aprendizaje de máquinas sostienen toda la operación. Usan grandes conjuntos de datos (Big Data) para reconocer patrones. Así, la herramienta mejora con cada nueva versión entrenada. En este artículo, mostramos cómo se ha usado el machine learning en la industria.

– Redes Neuronales Artificiales (RNA) – Es la estructura que sostiene el modelo y permite la interacción con los usuarios. Junto a esto, se agregan soluciones de IA conversacional. El objetivo es dar fluidez al diálogo y entregar una respuesta natural.

En la práctica, esos tres puntos cuentan con el soporte de servidores de alto desempeño y computación en la nube. Así se garantizan respuestas rápidas y eficientes a los usuarios, además de alta disponibilidad.

Las aplicaciones de ChatGPT

Por eso, conviene entender el escenario actual. La herramienta mantiene una versión gratuita y planes pagos con modelos más capaces. Además, existen planes corporativos con control de datos y una API para integración. En ese formato, ChatGPT entra dentro de los sistemas que la empresa ya usa.

Mira algunas posibilidades:

– Traducción automática – La herramienta traduce textos entre idiomas con buena fluidez. De la misma forma, ChatGPT revisa artículos en busca de errores gramaticales y de coherencia.

– Resumen de textos y documentos – La tecnología resume informes, contratos y artículos largos. No en vano, se volvió rutina en las áreas jurídica y académica.

– Desarrollar códigos – Los equipos de desarrollo usan el modelo para escribir, revisar y explicar código. Además, ayuda a documentar sistemas heredados.

– Leer imágenes y planillas – Los modelos actuales son multimodales. Por lo tanto, leen gráficos, fotos y planillas compartidos en la conversación.

– Explicar conceptos complejos – La tecnología organiza un gran volumen de información de forma resumida. Por lo tanto, facilita la asimilación de conceptos complejos.

– Ejecutar tareas como agente – Hoy el modelo también acciona herramientas y cumple tareas de varias etapas. Por ejemplo, consulta una base, arma un informe y sugiere el próximo paso.

Del mismo modo, como se puede percibir, las aplicaciones son muy variadas. Todo depende del interés del usuario y del contexto que ofrece a la herramienta.

Consejos para profundizar las respuestas

Como resultado, quien ya tuvo alguna experiencia percibe una cosa. La calidad de la respuesta depende mucho de cómo se escribe el pedido. Sin embargo, es posible sacarle bastante más provecho.

Mientras tanto, revisa algunos consejos:

– Reformula las preguntas – No siempre la respuesta es la esperada. Por eso, insiste y refina el pedido hasta obtener el retorno deseado.

– Ofrece contexto y material – Adjunta el documento, la planilla o el ejemplo que sirve de referencia. Así, la respuesta sale mucho más cerca de tu realidad.

– Describe la complejidad de la respuesta – Puedes pedir una definición dirigida a un especialista en el tema. Además, ese retorno será muy diferente al de una pregunta genérica.

– Define estándares específicos o lenguajes – Es posible solicitarle que responda usando términos técnicos o simplificando el lenguaje al máximo.

En resumen, la tecnología avanza mucho. Aun así, el usuario debe prestar atención. Todavía ocurren afirmaciones incorrectas, errores en números y suposiciones equivocadas. En ese contexto, es importante revisar las respuestas con cuidado. ¿Podrá ChatGPT apoyar tu negocio?

En su versión gratuita, puede ser, incluso, una opción para pequeños negocios.

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