¿Recuerdas cuando el bardo de Google afirmó con confianza que el telescopio espacial James Webb había fotografiado planetas fuera de nuestro sistema photo voltaic? Entreteniendo al principio, hasta que considere las implicaciones del mundo actual.
Los errores como estos, cuando se cometen en sectores como las finanzas, la atención médica o authorized, tienen un precio pesado.
La IA generativa es una tecnología impresionante. Sin embargo, un desafío clave sigue siendo generalizado en las aplicaciones empresariales: las “alucinaciones” de IA, donde los modelos generativos producen información incorrecta o imaginaria, entregados con complete confianza, y los costos a menudo no se iluminan cuando ocurren.
Riesgos reales de alucinaciones de IA en los negocios
Las alucinaciones de IA no son un inconveniente menor. Pueden tener serias consecuencias comerciales.
Los ejemplos incluyen violaciones de cumplimiento si su chatbot brinda asesoramiento regulatorio incorrecto, daños financieros por orientación de inversión defectuosa o daños a la reputación de la marca causada por inexactitudes comunicadas con confianza a los clientes.
Este problema es más común de lo que muchos se dan cuenta. Meta retiró su modelo Galactica después de que produjo información errónea prejuiciosa.
Sydney Chatbot de Microsoft fue igualmente problemático, una vez que hizo admisiones preocupantes sobre las prácticas internas.
Estos incidentes subrayan los riesgos operativos que conlleva la implementación de IA generativa sin una estructura o management adecuado.
Aunque los últimos modelos alucinan mucho menos, todavía lo hacen, e insoportablemente, a menudo lo hacen de manera más sutil ahora que nunca, evadiendo la detección.
Por qué los métodos de ingeniería rápidos actuales se quedan cortos
Las alucinaciones de IA generalmente ocurren debido a tres factores. El primer issue es la dependencia de las indicaciones no estructuradas y las malas indicaciones del sistema, donde los modelos generativos de IA reciben entradas vagas y se dejan interpretar el significado de forma independiente.
En segundo lugar, los modelos a menudo carecen de limitaciones claras, lo que lleva a respuestas inconsistentes e impredecibles.
Tercero, los métodos de ingeniería rápidos tradicionales son frágiles. Incluso los cambios menores pueden desencadenar errores impredecibles y costosos.
Muchas compañías continúan invirtiendo mucho en tratar de crear indicaciones de texto “perfectas”. Este enfoque es costoso y poco confiable. Conduce a un ciclo de depuración constante y vuelve a prprometerse, drenando recursos y aumentando el tiempo de desarrollo.
El solicitado estructurado como una solución confiable
Un enfoque más efectivo implica la solicitud estructurada. El lenguaje de modelado de IA de BoundaryML (BAML) ofrece una forma de generar salidas de IA consistentes y predecibles. Transforma las indicaciones vagas en funciones claramente definidas con entradas y salidas explícitas, reduciendo significativamente la incertidumbre.
Baml logra esto a través del análisis alineado por el esquema. Este método asegura que las salidas de IA se adhieran estrictamente a formatos predeterminados.
Cuando la IA diverge de las expectativas, el error se vuelve inmediatamente claro y procesable. Esta estructura permite una depuración rápida y mejora significativamente la confiabilidad.
Cómo la IA estructurada cut back los costos operativos
La provisión estructurada cut back los riesgos financieros asociados con la IA generativa. Cada alucinación puede desencadenar costosos procesos de depuración, lo que requiere que los desarrolladores se vuelvan a capacitar modelos o reescriban conjuntos de inmediato.
Al implementar métodos estructurados como BAML, las empresas pueden reducir las iteraciones costosas produciendo resultados correctos antes. Aquí hay un breve video sobre cómo incorporamos BAML en un proyecto reciente:
Las empresas que adoptan BAML han demostrado reducciones notables en errores relacionados con la IA, mejores métricas de cumplimiento y lograron ahorros de costos tangibles.
Creación de sistemas de IA confiables y escalables
Más allá de los ahorros de costos inmediatos, los enfoques estructurados proporcionan otros beneficios comerciales sustanciales.
Las salidas generadas con BAML se pueden probar sistemáticamente, proporcionando información clara sobre problemas potenciales antes de la implementación.
Los esquemas transparentes ofrecen visibilidad en las operaciones de IA, lo que permite a los equipos identificar problemas más rápido y con mayor precisión.
La solicitud estructurada también garantiza una mejor capacidad de mantenimiento. Los equipos pueden depurar de manera más efectiva y escalar sistemas de IA de manera confiable en toda la empresa.
Por último, y lo más importante, la solicitud estructurada brinda auditabilidad a las aplicaciones y operaciones empresariales, lo cual es absolutamente elementary en todas las empresas, particularmente aquellas en industrias reguladas como las finanzas o la atención médica.
Recomendaciones prácticas para ejecutivos y fundadores
Los líderes empresariales experimentados entienden la importancia de la infraestructura estable y escalable. Las implementaciones de IA deberían simplificar las operaciones, no complicarlas.
Ya sea que lanzar una nueva iniciativa o integrar la IA en un entorno existente, la solicitud estructurada cut back los riesgos operativos y alinea sus proyectos de IA directamente con resultados medibles.
Esto es essential para los fundadores y ejecutivos que ya han experimentado las dificultades operativas que pueden obstaculizar el crecimiento, particularmente en grandes empresas, mercados regulados como la atención médica, las finanzas o el authorized.
Toma medidas: transición a la solicitud de IA estructurada
Continuar dependiendo de la ingeniería rápida tradicional conlleva riesgos operativos evitables. Ahora es el momento de evaluar sus flujos de trabajo de IA actuales de manera crítica e identificar áreas de potencial vulnerabilidad.
Los métodos estructurados de incorporación de IA como BAML representan una ruta clara hacia adelante. Permiten que su negocio aproveche la IA generativa con confianza, centrándose en los resultados tangibles en lugar de administrar errores evitables.
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Nick Talwar es un CTO, ex Microsoft y un ingeniero práctico de IA que apoya a los ejecutivos para navegar por la adopción de IA. Comparte concepts sobre las estrategias de AI-primero para impulsar el impacto remaining.
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