¿Su empresa debería utilizar un modelo de IA generalista o especializado? Infobae

La sabiduría predominante en inteligencia artificial sugiere que los modelos más grandes ofrecen mejores resultados. En nuestro trabajo para compañías de seguros de salud y administradores externos de planes de salud, hemos descubierto que esta suposición se sostiene en muchos casos, pero se desmorona cuando la IA pasa de tareas generales a dominios profesionales especializados.

En este artículo compartimos lo que hemos aprendido sobre cómo los ejecutivos que evalúan inversiones en IA para aplicaciones profesionales de resolución de problemas deben decidir entre modelos de IA generalistas y modelos especializados.

CUANDO LA ESCALA OFRECE EL MAYOR VALOR

Las ofertas de IA generativa más conocidas como ChatGPT, Claude y Gemini, se basan en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) y otras tecnologías de IA que se entrenan con texto e imágenes provenientes de innumerables dominios, y por lo tanto parecen capaces de responder prácticamente cualquier pregunta imaginable.

En contraste, los modelos de IA generativa especializados no solo comprenden qué información recuperar, sino también cómo opera esa información dentro del marco de toma de decisiones de un dominio específico. Estas tecnologías de IA generativa agregan datos de entrenamiento altamente contextualizados y metodologías a las capacidades fundamentales de las tecnologías de IA generalistas.

UNA ARQUITECTURA HÍBRIDA COMO CAMINO HACIA EL FUTURO

Nuestra experiencia sugiere que el futuro de la implementación de IA generativa empresarial radica no solo en elegir entre modelos generalistas y especializados, sino también en estrategias de implementación híbrida bien pensadas. Los enfoques más eficaces aprovechan los modelos generalistas para las tareas en las que se destacan, mientras dependen de proveedores especializados para el razonamiento y la toma de decisiones específicas del dominio.

CÓMO ELEGIR UN PROVEEDOR DE IA Y EVITAR ERRORES COMUNES

Dado el buen desempeño que tienen actualmente los mayores LLM en tareas que no son críticas para la misión, es difícil que los líderes empresariales cometan errores graves al elegir entre ellos para tales propósitos. Sin embargo, eso no ocurre cuando se evalúan modelos de IA más especializados. Hemos desarrollado varias preguntas clave que los líderes empresariales pueden formular durante las evaluaciones de proveedores de IA especializada para evitar los errores más comunes:

-- ¿Puede el proveedor demostrar claramente la lógica detrás de su IA y hacer que su razonamiento sea transparente?

La pregunta crítica no es si la IA puede procesar información más rápido que los humanos, sino si puede usar esa información de maneras en que sus principales expertos en el dominio puedan confiar, comprender y aprovechar. Busque soluciones que integren marcos de juicio profesional, no solo árboles de decisión, y que puedan explicar por qué priorizan ciertas evidencias.

-- ¿El proveedor mantiene una colaboración continua con expertos en su campo? ¿Cómo maneja las prácticas en evolución?

Esto requiere una profunda colaboración entre los desarrolladores de IA y los expertos del dominio, no solo para recopilar datos de entrenamiento, sino también para comprender los marcos subyacentes que guían la toma de decisiones profesionales. Esta pregunta garantiza que su proveedor pueda adaptarse conforme cambian los estándares profesionales, mientras mantiene acceso a la experiencia en el dominio que impulsa la mejora continua.

-- ¿La solución propuesta por el proveedor puede abordar la integración entre dominios y la expansión de alcance, o su oferta solo funcionará como una solución puntual?

La clave para captar todo el potencial de la IA radica en comprender y abordar las barreras organizacionales y culturales que enfrentan las iniciativas de IA, en lugar de simplemente desplegar modelos generales más potentes. Esta pregunta ayuda a los líderes a elegir proveedores que anticipan cómo se interconectan las decisiones profesionales entre dominios, y que amplíen sus capacidades conforme evolucionan las necesidades de la organización.

En entornos empresariales de alto riesgo, la experiencia especializada supera a la inteligencia general. Nuestro recorrido desarrollando IA específica para el sector salud nos enseñó que el camino hacia una IA profesional efectiva no radica simplemente en elegir modelos más grandes, sino también en seleccionar soluciones más inteligentes que comprendan cómo piensan, deciden y actúan realmente los profesionales.