{"id":178387,"date":"2024-10-11T12:26:55","date_gmt":"2024-10-11T15:26:55","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/ar\/sin-categoria\/el-futuro-de-la-inteligencia-artificial-agentes-generativos-y-datos-sinteticos\/"},"modified":"2025-11-21T16:00:45","modified_gmt":"2025-11-21T19:00:45","slug":"el-futuro-de-la-inteligencia-artificial-agentes-generativos-y-datos-sinteticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/inteligencia-artificial\/el-futuro-de-la-inteligencia-artificial-agentes-generativos-y-datos-sinteticos\/","title":{"rendered":"El futuro de la inteligencia artificial: agentes generativos y datos sint\u00e9ticos"},"content":{"rendered":"

En el marco de Nerdearla 2024, uno de los eventos m\u00e1s importantes para la comunidad tecnol\u00f3gica en Am\u00e9rica Latina, Luciano del Corro, ex Senior Research Engineer en Microsoft Research<\/strong>, ofreci\u00f3 una perspectiva clara sobre la evoluci\u00f3n de los modelos de lenguaje y el rol de los agentes generativos y datos sint\u00e9ticos en el futuro de la inteligencia artificial<\/a>. A lo largo de su intervenci\u00f3n, del Corro destac\u00f3 el impacto que estas tecnolog\u00edas est\u00e1n teniendo y tendr\u00e1n en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, abriendo nuevas posibilidades para la automatizaci\u00f3n y el procesamiento de datos.<\/p>\n

Del Corro inici\u00f3 su charla subrayando un cambio clave en el mundo de la inteligencia artificial. \u201cEl a\u00f1o pasado fue la Revoluci\u00f3n de los modelos de lenguajes, este a\u00f1o es el de los agentes y los datos sint\u00e9ticos\u201d<\/em>, afirm\u00f3. Explic\u00f3 que los agentes son modelos de lenguaje que, mediante la personalizaci\u00f3n a trav\u00e9s de un prompt, adquieren comportamientos espec\u00edficos. Esta flexibilidad permite que m\u00faltiples agentes puedan colaborar en la resoluci\u00f3n de un problema desde diferentes \u00e1ngulos.<\/p>\n

\u201cPod\u00e9s configurar un agente para que se comporte como un abogado y otro como un contador. Ambos abordar\u00e1n el problema desde sus respectivos roles, generando distintas perspectivas\u201d<\/em>, detall\u00f3 del Corro. Esta capacidad para adaptar el comportamiento de los agentes a trav\u00e9s de prompts est\u00e1 transformando la manera en que las inteligencias artificiales procesan y analizan informaci\u00f3n, haciendo que la resoluci\u00f3n de problemas complejos sea m\u00e1s precisa y diversificada.<\/p>\n

La revoluci\u00f3n de los datos sint\u00e9ticos<\/span><\/h2>\n

Uno de los conceptos que Luciano del Corro explic\u00f3 con m\u00e1s detalle fue el de los datos sint\u00e9ticos. Esta t\u00e9cnica, seg\u00fan sus palabras, est\u00e1 revolucionando la forma en que se entrenan los modelos de IA, ya que permite generar grandes cantidades de datos artificiales que simulan condiciones reales.<\/p>\n

\u201cLa aplicaci\u00f3n m\u00e1s directa es en el entrenamiento de modelos\u201d<\/em>, explic\u00f3 del Corro. La generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos permite entrenar modelos m\u00e1s peque\u00f1os que puedan realizar tareas espec\u00edficas de manera eficiente, sin los altos costos que implican los modelos grandes. \u201cEn el paper que presente hoy, generamos 25 millones de puntos de datos sint\u00e9ticos (data points) para entrenar un modelo m\u00e1s peque\u00f1o. Hace solo dos a\u00f1os, los modelos trabajaban con apenas 11,000 puntos de datos. Los datos sint\u00e9ticos est\u00e1n cambiando eso de manera exponencial\u201d<\/em>\u00a0a\u00f1adi\u00f3.<\/p>\n

\"width=\"
“Los datos sint\u00e9ticos est\u00e1n cambiando eso de manera exponencial\u201d – Luciano del Corro.<\/figcaption><\/figure>\n

Ejemplos actuales de agentes generativos<\/span><\/h2>\n

Del Corro se\u00f1al\u00f3 que los agentes generativos ya se est\u00e1n utilizando en productos comerciales que el p\u00fablico interact\u00faa a diario, como Bing Chat y ChatGPT. Explic\u00f3 que cuando se le hace una pregunta a estos sistemas, los agentes generan respuestas a partir de m\u00faltiples fuentes de informaci\u00f3n. \u201cSi le preguntas al modelo base qu\u00e9 pas\u00f3 ayer, probablemente no sabr\u00e1 la respuesta. Pero si usas un agente que se conecta a internet, buscar\u00e1 la informaci\u00f3n, la resumir\u00e1 y te dar\u00e1 una respuesta\u201d<\/em>, coment\u00f3.<\/p>\n

Este enfoque permite que los agentes generativos no solo se limiten a ofrecer respuestas basadas en lo que ya saben, sino que tambi\u00e9n pueden buscar la informaci\u00f3n m\u00e1s relevante para el usuario en tiempo real, abriendo nuevas posibilidades para la interacci\u00f3n con modelos de lenguaje.<\/p>\n

Los desaf\u00edos de los datos sint\u00e9ticos<\/span><\/h2>\n

A pesar del enorme potencial de los datos sint\u00e9ticos, Luciano del Corro tambi\u00e9n reconoci\u00f3 que existen ciertos desaf\u00edos que a\u00fan deben superarse. Uno de los principales es comprender hasta d\u00f3nde pueden llegar estas t\u00e9cnicas. \u201cPodemos generar much\u00edsimos m\u00e1s datos de los que se generaban antes, pero todav\u00eda no hemos llegado a entender cu\u00e1l es la frontera de lo que se puede hacer\u201d<\/em>, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n

Adem\u00e1s, explic\u00f3 una situaci\u00f3n hipot\u00e9tica en la que un modelo podr\u00eda retroalimentarse de los datos que genera, creando un sistema de aprendizaje constante. Sin embargo, aunque la idea es prometedora, a\u00fan falta mucho para demostrar que esto puede funcionar en la pr\u00e1ctica. \u201cSer\u00eda ideal que un modelo se retroalimente de los datos que genera y siga aprendiendo de manera autom\u00e1tica, pero por ahora no lo hemos conseguido\u201d<\/em>, admiti\u00f3.<\/p>\n

\u00bfPodr\u00e1n los datos sint\u00e9ticos reemplazar a los datos reales?<\/span><\/h2>\n

Del Corro tambi\u00e9n reflexion\u00f3 sobre si los datos sint\u00e9ticos podr\u00edan llegar a reemplazar completamente a los datos reales. Aunque los datos sint\u00e9ticos son \u00fatiles para ciertos contextos, todav\u00eda existen \u00e1reas en las que no son suficientes. \u201cLos modelos de lenguaje son un gran promedio de todos los datos que reciben, pero cuando se trata de temas m\u00e1s espec\u00edficos, como finanzas o salud, los modelos comienzan a tener problemas\u201d<\/em>, indic\u00f3.<\/p>\n

El experto remarc\u00f3 que en estos campos, el input humano sigue siendo esencial. \u201cUn modelo puede generar muchos datos, pero en temas complejos, como la oncolog\u00eda, siempre ser\u00e1 necesario que un experto valide los resultados\u201d<\/em>, explic\u00f3. Del Corro cree que, aunque los datos sint\u00e9ticos y los agentes generativos avanzar\u00e1n considerablemente, el papel de los expertos humanos seguir\u00e1 siendo fundamental, al menos por ahora.<\/p>\n

Mirando hacia el futuro<\/span><\/h2>\n

Al cerrar su presentaci\u00f3n, Luciano del Corro comparti\u00f3 sus reflexiones sobre lo que espera para los pr\u00f3ximos a\u00f1os en el campo de la inteligencia artificial. Si bien ve un gran potencial en la especializaci\u00f3n de modelos mediante datos sint\u00e9ticos, cree que a\u00fan se necesitan pruebas y m\u00e1s investigaci\u00f3n para comprender el l\u00edmite de estas herramientas.<\/p>\n

\u201cVamos a seguir probando hasta d\u00f3nde podemos especializar un modelo para realizar tareas espec\u00edficas, pero hay casos en los que la intervenci\u00f3n humana seguir\u00e1 siendo necesaria\u201d<\/em>, concluy\u00f3. Entre los desaf\u00edos futuros, mencion\u00f3 la generaci\u00f3n de hip\u00f3tesis cient\u00edficas como un campo prometedor para los agentes generativos y los datos sint\u00e9ticos, aunque reconoci\u00f3 que a\u00fan queda mucho por explorar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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