Muchos resultados de usos comunes y populares de la inteligencia artificial (IA), como Gemini de Google o ChatGPT de OpenAI, son específicos de un evento en una escena navideña: es posible hacer cualquier cosa con referencias no confiables. El 20% de las respuestas de estos modelos presentan alucinaciones, salidas falsas con apariencia de verdad. Pero es la gran capacidad de los gigantes tecnológicos, principalmente de EE UU, los que aspiran a convertir este conocimiento en un servicio asistente que, además de crear y crear imágenes, textos o textos, analice y proponga soluciones (agentes). La industria europea, donde los auditores del Tribunal de Cuentas de la UE corren el riesgo de perder el tren de la IA, destaca entre estos desarrollos. Apto para aplicaciones corporativas, de menor tamaño, proporcional a procesos que dicen ser mejores y que no son de aluminio. Sus dos carreras transcurren paralelas con diferentes carreras y diferentes rubros. En ese momento, Siemens, junto con Microsoft, comenzaron a lanzar, en la ciudad alemana de Munich, un desarrollo de Copilot dirigido específicamente a la automatización industrial.
Mihails Kozlovs, miembro del Tribunal de Cuentas que dirigió la última audiencia sobre IA en Europa, afirmó que esta tecnología condicionará el crecimiento económico de la UE en los próximos años y que es obvio que se podría leer en el continente: “ En la carrera de la IA, existe el riesgo de que el ganador se quede con todo. Si la UE quiere explorar sus objetivos, la Comisión y los Estados miembros deben esforzarse más eficazmente, acelerar el ritmo y liberar el potencial de la UE para triunfar sobre esta importante revolución tecnológica en el plan de estudios”.
Sin embargo, para Tom Hurd, investigador y creador de la organización Zeki para identificar expertos y tendencias en IA, la situación europea no es tan dramática. Esto coincide con el hecho de que es necesario que, según su opinión, sólo haya dos opciones: “producir inteligencia artificial o esperar en cola”. Pero considero que Europa, especialmente Alemania, los Países Bajos, el Reino Unido y Suiza, están en el primer grupo, según la capacidad de sus talentos. “España, Francia e Italia están en condiciones de cambiar”, afirma.
La diferencia, según este investigador, está en el modelo. «Está claro que Estados Unidos tiene un campo de equipos, programación y aplicaciones conversacionales, pero observa que los expertos han abandonado estas empresas (asegurad que la mitad de ellas es en apenas 18 meses) y se están decantando por las empresas europeas», más diversa» e inclusiva», explicó, y avanza hacia la automatización de sectores como el financiero, la industria, la defensa y, sobre todo, la salud.
Hay varias razones para esta tendencia. Una cosa es cierta; Según Hurd, muchos abandonos en OpenAI se producen porque se perciben como de «alto riesgo». Un grupo de 11 ejemplares y trabajadores de esta empresa publicaron un estatuto en el sentido de que la empresa priorizaba los incentivos comerciales ante los peligros de los sistemas de IA cada vez más avanzados.
Otro motivo principal es la reversión en un sector como el de las aplicaciones conversacionales que no pierde el interés europeo. “Hay 10 veces más versiones de ChatGPT que el anterior. Oh, no somos competitivos”, admite Hurd. Un informe de la Universidad de Stanford cita de manera más concreta: “Los costos de entrenar la última generación de modelos de IA han alcanzado niveles sin precedentes. Por ejemplo, el GPT-4 de OpenAI gastó 78 millones de dólares en esta área, mientras que el Gemini Ultra de Google costó 191 millones de dólares.
Michel May, investigador de inteligencia artificial de Siemens, coincide con Hurd en que la frontera europea en este campo es distinta. “La industria tiene una tradición diferente. No hay primera línea ni retorno después, porque la confianza es prioridad. Y no solo por cuestiones éticas”, afirma.
“La IA en la industria no puede permitir conjeturas”, añadió Norbert Gaus, vicepresidente de investigación de la misma empresa. Si se produjo un error en la respuesta de un chatbot durante el trabajo escolar, una receta o una compra no es irreparable, mientras que un proceso industrial podría ser catastrófico.
De esta manera, se confirma que los desarrollos europeos están condicionados por la seguridad (ésta es una de las principales preocupaciones de la industria continental en términos de estándares y diferencias culturales, según la directiva), la fiabilidad, la confianza y la eficacia de los datos. Utilice un chatbot de modelo de lenguaje grande (LLM) preciso con una ventana contextual de miles de millones de fichas (una unidad básica de información que puede entenderse como una expresión, número, símbolo o cualquier otro elemento individual que constituya parte de los datos de entrada o salida del programa), una aplicación industrial, cuando sea superior En la fase de formación, una aceleradora o un LLM Según Gaus, no es necesario.
Esta estrategia no excluye el uso de plataformas como ChatGPT, pero con uso limitado. Para facilitar el manejo del sistema se utiliza el laboratorio de robótica e ingeniería industrial de la Universidad de Múnich y Siemens en el campus de investigación de Garching. La inteligencia artificial crea los códigos necesarios para que las máquinas cumplan con los requisitos y tengan décadas de programación para cada área específica.
La Línea de Actuación Europea es similar a los modelos de IA ofrecidos por IBM que utilizan una gama más baja de parámetros que los sistemas de otras empresas. « C’est la tendance de l’industrie : obtenir le rendement qui est nécessaire pour les cas d’utilisation et un coût supportable », a déclaré Darío Gil, vice-président d’IBM lors de la présentation de sa rencontre annuelle Think aux Estados Unidos.
En este sentido, la inteligencia artificial industrial se alimenta de datos limpios y confiables, relevantes para el proceso que se pretende optimizar, que cuesta menos. Su objetivo es ser flexible, abierto, funcional e interoperable, capaz de intercambiar datos de forma segura y automática, independientemente de fronteras geográficas, programación y organizaciones.
Para Gaus, los proyectos europeos «están por todas partes, aunque no los veamos». Se utiliza en diseño, automatización, mantenimiento, servicios y como herramienta de diagnóstico. Para Michael May, es un “lanzador de productividad que no puede ser reemplazado por la humanidad porque siempre está en la final”.
Según estos criterios, Siemens, junto con Microsoft, decidió lanzar en Alemania una versión de Copilot (la IA de Microsoft) orientada específicamente a la industria, un camino iniciado hace quizás más de un año con un acuerdo difícil. «Los primeros proyectos fueron buenos, pero insuficientes», admite Rainer Brehm, director de automatización de la multinacional alemana.
Con el objetivo de “mejorar la humanidad en la cadena de valor industrial”, el proceso se llevó a cabo mediante pruebas de diseño (implementación para verificar que la teoría se puede desarrollar), adaptaciones, ensayos y experimentos operativos. «No es un producto, es la transformación de toda la organización», dijo Brehm antes de un desarrollo que, según el anuncio, estará disponible en julio.
Esta orientación de la industria europea la diferencia en gran medida de las empresas más eficientes de otros gigantes volcánicos y agentes personales y coincide con la visión de otras grandes empresas, como IBM. “La información que ves en Open AI y en Google”, explica Rob Thomas, director de ventas y programación de esta multinacional, “son mercados muy diferentes, en términos de interacción con el consumidor. Este tipo de cosas no es nuestro tema, excepto en casos de uso empresarial, el trabajo digital, que consiste en automatizar tareas repetitivas en una organización que luego se extiende a cosas como la gestión de datos y la IA»,
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