Europa apuesta por una inteligencia artificial que no alucine, industrial, fiable y menos costosa

Muchos resultados de los usos comunes de la inteligencia artificial (IA) popular, como Gemini de Google o ChatGPT de OpenAI, son propios de un cu?ado en una cena de Navidad: capaz de hablar de todo con referencias poco fiables. El 20% de las respuestas de estos modelos presenta alucinaciones, ...

Muchos resultados de los usos comunes de la inteligencia artificial (IA) popular, como Gemini de Google o ChatGPT de OpenAI, son propios de un cu?ado en una cena de Navidad: capaz de hablar de todo con referencias poco fiables. El 20% de las respuestas de estos modelos presenta alucinaciones, salidas falsas con apariencia de verdad. Pero es la gran apuesta de los gigantes tecnol¨®gicos, principalmente de EE UU, que aspiran a convertir ese familiar en un asistente servicial que, adem¨¢s de hablar y crear im¨¢genes, relatos o textos, analice y proponga soluciones (agentes). La industria de Europa, donde los auditores del Tribunal de Cuentas de la UE ven un riesgo de perder el tren de la IA, se desmarca de estos desarrollos. Apuestan por las aplicaciones empresariales, de menor tama?o, proporcionales a los procesos que se pretenden mejorar y que no alucinen. Son dos carreras paralelas con diferentes ra¨ªces y distintos objetivos. En este sentido, Siemens, en colaboraci¨®n con Microsoft, acaba de lanzar, en la ciudad alemana de M¨²nich, un desarrollo de Copilot orientado espec¨ªficamente a la automatizaci¨®n industrial.

Mihails Kozlovs, miembro del Tribunal de Cuentas que ha dirigido la ¨²ltima auditor¨ªa sobre la IA en Europa, advierte que esta tecnolog¨ªa condicionar¨¢ el crecimiento econ¨®mico de la UE en los pr¨®ximos a?os y que obviarla puede relegar al continente: ¡°En la carrera de la IA, existe el riesgo de que el ganador se quede con todo. Si la UE desea alcanzar sus objetivos, la Comisi¨®n y los Estados miembros deben aunar fuerzas de manera m¨¢s eficaz, acelerar el ritmo y liberar el potencial de la UE para triunfar en esta importante revoluci¨®n tecnol¨®gica en curso¡±.

Sin embargo, para Tom Hurd, investigador y creador de la organizaci¨®n Zeki para la identificaci¨®n de expertos y tendencias en IA, la situaci¨®n de Europa no es dram¨¢tica sino distinta. Coincide en que es necesario estar porque, en su opini¨®n, solo hay dos opciones: ¡°o producir inteligencia artificial o esperar en la cola¡±. Pero considera que Europa, especialmente Alemania, Pa¨ªses Bajos, Reino Unido y Suiza, est¨¢ en el primer grupo, seg¨²n su capacidad de atraer talento. ¡°Espa?a, Francia e Italia est¨¢n empezando a cambiar¡±, precisa.

La diferencia, seg¨²n este investigador, est¨¢ en el modelo. Cree que Estados Unidos a¨²n lidera el campo de equipos, programaci¨®n y aplicaciones conversacionales, pero observa que los expertos empiezan a abandonar estas compa?¨ªas (asegura que la mitad de ellos solo aguanta en estas 18 meses) y se decantan por empresas europeas, ¡°m¨¢s diversas e inclusivas¡±, seg¨²n explica, y orientadas a la automatizaci¨®n en sectores como finanzas, industria, defensa y, sobre todo, salud.

Hay varias razones para esta tendencia. Una es de seguridad; seg¨²n asegura Hurd, muchos abandonos en OpenAI se producen porque se percibe como de ¡°alto riesgo¡±. Un grupo de 11 exempleados y trabajadores de esta compa?¨ªa han publicado una carta en la que advierten de que la empresa da prioridad a los incentivos comerciales frente a los peligros de sistemas de IA cada vez m¨¢s avanzados.

Otra raz¨®n principal es de inversi¨®n en un sector como las aplicaciones conversacionales que no despierta el inter¨¦s europeo. ¡°Cada versi¨®n de ChatGPT cuesta 10 veces m¨¢s que la anterior. Ah¨ª no somos competitivos¡±, admite Hurd. Un informe de la Universidad de Standford pone cifras m¨¢s concretas: ¡°Los costes de entrenamiento de los modelos de IA de ¨²ltima generaci¨®n han alcanzado niveles sin precedentes. Por ejemplo, GPT-4 de OpenAI emple¨® unos 78 millones de d¨®lares en esta tarea, mientras que Gemini Ultra de Google cost¨® 191 millones de d¨®lares¡±.

Michel May, investigador en inteligencia artificial de Siemens, coincide con Hurd en que la senda europea en este campo es distinta. ¡°La industria tiene una tradici¨®n diferente. No lanza primero y despu¨¦s corrige, porque la confianza es prioritaria. Y no solo por cuestiones ¨¦ticas¡±, afirma.

¡°La IA en la industria no puede permitirse alucinaciones¡±, a?ade Norbert Gaus, vicepresidente de investigaci¨®n en la misma compa?¨ªa. Se refiere a que un error en la respuesta de un robot conversacional en un trabajo escolar, una receta o una compra no es irreparable, mientras que en un proceso industrial puede ser catastr¨®fico.

De esta forma, afirma que los desarrollos europeos est¨¢n condicionados por la seguridad (es una de las principales preocupaciones de la industria continental por la normativa y por diferencias culturales, de acuerdo con el directivo), la fiabilidad, la confianza, y la eficiencia de los datos. Mientras un robot conversacional precisa de un gran modelo de lenguaje (LLM) con una ventana de contexto de billones de tokens (unidad b¨¢sica de informaci¨®n que se puede entender como una palabra, n¨²mero, s¨ªmbolo o cualquier otro elemento individual que constituye una parte de los datos de entrada o salida del programa), una aplicaci¨®n industrial, cuando se supera la fase de entrenamiento, no necesita un acelerador o un LLM, seg¨²n explica Gaus.

Esta estrategia no excluye el uso de plataformas como ChatGPT, pero con un uso limitado. En el laboratorio de rob¨®tica y gemelos industriales de la Universidad de M¨²nich y Siemens en el campus de investigaci¨®n de Garching se utiliza para facilitar las ¨®rdenes para operar los sistemas. La inteligencia artificial crea los c¨®digos necesarios para que las m¨¢quinas respondan a los requerimientos y ahorra decenas de horas de programaci¨®n para cada tarea espec¨ªfica.

La l¨ªnea de actuaci¨®n europea es similar a los modelos de IA que propone IBM y que utilizan un rango de par¨¢metros inferior al de sistemas de otras compa?¨ªas. ¡°Es la tendencia de la industria: obtener el rendimiento que se necesita para los casos de uso y a un coste asumible¡±, seg¨²n resumi¨® Dar¨ªo Gil, vicepresidente de IBM en la presentaci¨®n de su encuentro anual Think en Estados Unidos.

En este sentido, la inteligencia artificial industrial se alimenta solo de datos propios y fiables, los relevantes para el proceso que se pretende optimizar, y a un coste menor. Su objetivo es que sea flexible, abierta, servicial e interoperable, capaz de intercambiar datos de forma segura y autom¨¢tica, independientemente de los l¨ªmites geogr¨¢ficos, de programaci¨®n u organizativos.

Para Gaus, los desarrollos europeos ¡°est¨¢n ya en todas partes, aunque no los veamos¡±. Se utilizan en dise?o, automatizaci¨®n, mantenimiento, en servicios y como herramienta de diagn¨®stico. Para Michael May es un ¡°lanzador de la productividad que no reemplaza al humano porque siempre tiene que estar al final¡±.

Con estos criterios, Siemens, en colaboraci¨®n de Microsoft, acaba de lanzar en Alemania una versi¨®n de Copilot (la IA de Microsoft) espec¨ªficamente orientada a la industria, un camino comenzado hace poco m¨¢s de un a?o con un arranque dif¨ªcil. ¡°Los primeros desarrollos parec¨ªan buenos, pero eran insuficientes¡±, admite Rainer Brehm, responsable de automatizaci¨®n en la multinacional alemana.

Con el objetivo de ¡°apoyar al humano en la cadena de valor industrial¡±, el proceso ha ido madurando tras consolidar pruebas de concepto (implementaci¨®n para verificar que la teor¨ªa puede ser desarrollada), adaptaciones, comprobaciones y experimentaciones operativas. ¡°No es un producto, es la transformaci¨®n de toda la organizaci¨®n¡±, resalta Brehm ante un desarrollo que, seg¨²n anuncia, estar¨¢ disponible en julio.

Esta orientaci¨®n de la industria europea difiere en gran medida de los desarrollos m¨¢s efectistas de otros gigantes volcados en agentes personales y coincide con la visi¨®n de otras grandes compa?¨ªas, como IBM. ¡°El enfoque que veo en Open AI y en Google¡±, explica Rob Thomas, jefe comercial y de programaci¨®n de esta multinacional, ¡°es a mercados muy diferentes, a la interacci¨®n con el consumidor. Este tipo de cosas no es nuestro enfoque, sino los casos de uso empresarial, el trabajo digital, que consiste en automatizar tareas repetitivas en una organizaci¨®n que luego se extiende a cosas como los datos y la gobernanza de la IA¡±.

Puedes seguir a EL PA?S Tecnolog¨ªa en Facebook y X o apuntarte aqu¨ª para recibir nuestra newsletter semanal.