En las últimas semanas, los artículos de negocios y los posts de LinkedIn han estado repletos de preguntas sobre el potencial de los Grandes Modelos de Lenguaje (Large Language Models, LLMs) y ChatGPT y su aplicabilidad real en el ámbito de los negocios, en contraposición a los simples consumidores. En este artículo trataré de explicar las diferencias clave entre ambas, la primera la abreviaré como IA B2B y la segunda como IA B2C. Pero antes de hacerlo, quizá sea útil citar algunos casos interesantes que han surgido y que enfatizan la cuestión.
* Patente pendiente
Uno de ellos se publicó en el New York Times en mayo con el título: “A Man Sued Avianca Airline: His Lawyer Used ChatGPT” (Un hombre acusó a la aerolínea Avianca: Su abogado utilizó ChatGPT). Resulta que, cuando se le pedía, GPT había inventado de la nada todos los precedentes citados por el desprevenido abogado de la acusación. Cuando el juez del caso y los abogados de la defensa buscaron, pero no pudieron encontrar ninguna referencia a los precedentes citados, el abogado admitió que simplemente había copiado de GPT. El juez desestimó el caso y el abogado pidió disculpas (en el momento de redactar este artículo, se estaba estudiando su inhabilitación). En Europa, se están planteando casos similares con acusaciones que alegan la violación de las normas de Propiedad Intelectual y GDPR (relativas a la privacidad). Otras acusaciones tienen que ver con información inexacta o directamente errónea.
Por eso, cuando hace poco me preguntaron por Chat GPT, la mejor respuesta que pude dar fue compararlo con el cerebro de un bebé. Claro, tiene miles de millones de conexiones neuronales. Y sí, los grandes modelos de lenguaje, como Chat GPT, probablemente podrían empezar a procesar y sintetizar datos en muy poco tiempo, como un cerebro humano; Y, sin embargo, argumenté que un estudiante de secundaria con la capacidad de leer, escribir y sintetizar, no le convierte automáticamente en Doctor o Abogado, a menos que se dedique a un aprendizaje contextualizado sobre ese tema específico. Del mismo modo, los grandes modelos de lenguaje han demostrado ser ciertamente buenos lectores y escritores; y tienen muchos conocimientos generales que están disponibles en el dominio público. Pueden sintetizarlo todo y regenerar contenidos. Pero no son abogados ni médicos, ni pueden considerarse expertos en un tema concreto (por ahora ignoraremos la cuestión de si pueden llegar a serlo en el futuro).
Los conocimientos especializados proceden fundamentalmente del aprendizaje contextualizado, de la experiencia y de las relaciones.
Varias razones saltan a la vista, todas las cuales arrojan luz sobre la división que está surgiendo entre la IA B2C y la IA B2B.
La mayor parte de la información crítica de las empresas está protegida por cortafuegos y no es accesible a través de rastreadores o LLMs. Registros de pacientes, contratos comerciales, finanzas, datos de proyectos, especificaciones de productos e ingeniería, documentación de investigación y soporte, documentación de socios, lo que sea. Si los LLMs no tienen acceso a ellos, no saben nada. En los ecosistemas impulsados por TIDWIT, puede haber decenas de miles de archivos de contenido que están "fuera de la red", por así decirlo, y sólo disponibles dentro del ecosistema.
Los LLMs pueden ser muy fiables si se les proporciona el contexto adecuado. El concepto de ecosistema “Walled Gardens” de TIDWIT conserva el contenido relevante, legible y actualizado, proporcionando el contexto necesario para obtener resultados más inteligentes. Pero a veces, el contenido de una empresa puede ser complejo y tener un formato ilegible, lo que debilitaría la eficacia de la IA. La vasta experiencia de TIDWIT en el manejo y procesamiento de millones de activos digitales de habilitación a lo largo de los años optimiza la legibilidad y la “facilidad de IA” para un procesamiento óptimo del contenido, lo que a su vez tendrá un impacto directo en la calidad de los resultados que arrojará cualquier consulta de IA.
La mayoría de las organizaciones no permitirán el acceso de la IA a sus sistemas de seguridad. La prueba es fácil. Si después de casi tres décadas y media de Internet, la mayoría de las grandes organizaciones protegen cada vez más su propiedad intelectual contra las ciber amenazas, ¿cuáles son las probabilidades de que la abran a algo tan potente como la Inteligencia Artificial? La respuesta es probabilidad CERO. Sí, puede que abran partes a los rastreadores de los motores de búsqueda, pero hasta ahí llegarán cuando se trate de IA B2C.
La arquitectura de los LLMs continúa un largo linaje que se remonta hasta Darpa, que es generalmente plana y no tiene en cuenta las complejas estructuras interorganizativas. Google ganó miles de millones con las búsquedas B2C, pero nunca pudo penetrar en las B2B. ¿Por qué? Porque su arquitectura no estaba diseñada para estructuras complejas de ecosistemas de varios niveles entre organizaciones. Más bien era B2C, con una simple pantalla frontal con una pregunta.
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