En este episodio de la Tertul-IA discutimos sobre un tema que ha generado mucha controversia en la industria estas últimas semanas: ¿hemos llegado a una meseta de rendimiento en la IA generativa? Algunos puntos clave que hemos tratado:
1. Curva de Crecimiento y Estancamiento: Los modelos han tenido un rápido avance, pero ahora se observa una desaceleración. Esta meseta implica que, para mejorar, los modelos necesitarían cantidades exponenciales de datos, un recurso cada vez más escaso.
2. Impacto en la Percepción y Usabilidad: Los usuarios han notado que las mejoras ya no son tan evidentes en el uso diario. Aunque los sistemas funcionan bien, las diferencias en rendimiento son incrementales y no tan significativas como antes.
3. Desafíos de los Datos: La mejora de los modelos requiere una enorme cantidad de datos que ya no están disponibles o que no son fácilmente accesibles, especialmente datos generados por humanos. Los datos generados por las propias IA no siempre son de la calidad necesaria para seguir mejorando significativamente.
4. Necesidad de Nuevos Enfoques: Para superar esta meseta, se están explorando enfoques como los agentes, que permiten interacciones más complejas y colaborativas entre distintos modelos de IA. Se menciona la importancia de desarrollar formas de explotar la tecnología más allá del enfoque tradicional de los modelos generativos actuales.
5. Futuras Direcciones: Se sugiere que el camino hacia nuevas capacidades en la IA puede involucrar cambios en los algoritmos, una mayor integración de datos visuales y sensoriales, y una posible hibridación con capacidades humanas. La evolución de los sistemas no dependerá solo de más datos, sino de cómo se estructuren y utilicen de manera más inteligente y coordinada.
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