La IA Generativa con Google Cloud

Este año ha estado marcado por la IA Generativa, ¿qué es exactamente y porqué es tan relevante?

La adopción de la IA Generativa se ha convertido en una prioridad para las juntas directivas de muchas empresas.

Thiago Henriques (EMEA Head of AI/ML Technology Practice en Google Cloud)

Sin duda el año de 2023 quedará en la historia de la IA por la proliferación de una nueva categoría en el mundo de la Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático: la IA Generativa. La IA Generativa es una invención tan relevante y revolucionaria como fue el fuego o la electricidad, por lo que se espera que venga a tener un importante impacto en nuestras vidas a medida que se sigue desarrollando.

La IA generativa consiste en poder crear de manera sencilla nuevo contenido, como texto, imágenes o audio, aportando así nuevas capacidades tanto para las empresas, organizaciones y gobiernos como para los consumidores y ciudadanos.

Aplicando esta reciente tecnología se abre una amplia gama de aplicaciones, como la creación de contenido para marketing y publicidad, generar código en el desarrollo de software, optimizar y automatizar procesos de negocio y así alcanzar eficiencias empresariales.

Es también importante recordar el largo recorrido de liderazgo de Google en la Inteligencia Artificial, llevamos más de dos décadas trabajando en AI y aplicándola a múltiples productos con millones de usuarios diarios como puede ser Google Search, Youtube o Google Maps. Para seguir innovando en IA contamos con más de 3000 investigadores han publicado más de 7000 papers. Incorporar capacidades diferentes de IA Generativa en Google Cloud Platform (GCP) está permitiendo dar un importante paso hacia la democratización del uso de la IA por múltiples perfiles, desde especialistas de negocio, analistas, desarrolladores de aplicaciones, data scientists, etc.

¿Qué casos de uso están adoptando los clientes de Google Cloud en IA Generativa?

A lo largo de este año hemos podido observar un interés masivo en aplicar la IA Generativa por parte de nuestros clientes y partners en prácticamente todas las industrias y sectores desde Finanzas, Retail, Sanidad, Media, Manufacturing, Sector Público, entre muchos otros.

La adopción de la IA Generativa se ha convertido en una prioridad para las
juntas directivas de muchas empresas ya que se aplica directamente en múltiples departamentos como serían Ventas, Marketing, RRHH, Legal, Operaciones, IT, etc. El objetivo principal de muchos de estos casos consiste en mejorar la experiencia de cliente, reducir el tiempo de desarrollo de software y la eficiencia de procesos a través de la automatización. Los principales casos de uso son:

• Interacciones online conversacionales: Mejora la experiencia del cliente a través de agentes conversacionales – tanto de chat como de voz – al hacer que las interacciones sean más naturales y personalizadas.
• Datos complejos, intuitivamente accesibles: Permite mejorar el tiempo de valor para buscar, navegar y extraer conocimientos y comprensión de grandes cantidades de datos complejos.
• Generación de contenido con un click: Generar texto, código, imágenes, vídeos o música de forma rápida y multimodal, acelerando todos los procesos comerciales y maximizando la productividad de los empleados.

Como otros proyectos anteriormente de IA, la aplicación de esta tecnología requiere identificar un caso de uso adecuado y alineado a un problema o objetivo de negocio y la posibilidad de medir el impacto real o ROI esperado.

¿Qué proporciona Google Cloud a nível corporativo para permitir esta adopción?

Vertex AI es la plataforma en Google Cloud que permite crear y desplegar casos de uso de IA Generativa pero también IA Predictiva siendo una plataforma abierta y flexible diseñada para los requisitos corporativos, por ejemplo de seguridad y networking.

Es una plataforma utilizada tanto por los científicos de datos, ingineiros ML, AI practitioners, pero cada vez más por desarrolladores que quieren embeber estas capacidades en las aplicaciones de las diferentes líneas de negocio.

Vertex AI permite innovar más rápido con la IA Generativa en el ámbito empresarial, ofreciendo:

• Modelos y herramientas de AI Generativa: Disponer de modelos fundacionales – creados por Google Deepmind – como PaLM 2 así como modelos Open Source o de terceros a través del Model Garden (Llama 2, Mistral, Falcon, Anthropic Claude
  2, etc). Permite fácilmente crear prototipos, customizarlos, integrarlos y desplegarlos para uso productivo.
• MLOps para la IA predictiva y generativa: disponer de herramientas de MLOps que permiten automatizar, estandarizar y gestionar proyectos de aprendizaje automático. Estas herramientas habilitan también la colaboración entre múltiples perfiles a lo largo de todo el ciclo de desarrollo del modelo, desde permitir fácilmente crear Evaluación, Pipelines, un registro central de modelos así como monitorización avanzada de modelos para detectar sesgos.

• Vertex AI Search: las empresas pueden crear experiencias de búsqueda para
  los clientes y los empleados en sus sitios web públicos o datos privados. Además de admitir resultados de búsqueda multimodales y de alta calidad en varios turnos, puede resumir los resultados y proporcionar las citas y los enlaces correspondientes.
• Vertex AI Conversation: puede ayudar a reinventar las interacciones de los clientes y los empleados con bots de chat y asistentes digitales basados en tecnología de IA generativa. Habilita las transacciones (por ejemplo, el pago de facturas) desde la experiencia de chat para ofrecer algo más que información. Algunos de los usos más populares son el servicio de atención al cliente, donde los bots de chat y los agentes virtuales de IA generativa contribuyen a aumentar los ingresos, la satisfacción del cliente y la fidelización.
• Soluciones de IA: se ofrecen también diversas soluciones de AI con capacidades especializadas y orientadas a varios dominios específicos como serían Contact Center AI, Document AI, Anti Money Laundering AI y Discovery AI.

La plataforma de Vertex AI tiene incorporadas varias funcionalidades de IA Responsable, por ejemplo filtros de seguridad ya que los modelos LLM pueden generar resultados que no se esperan, incluido un texto que sea ofensivo, insensible o factible o también poder conectar los resultados directamente a los hechos o fuentes y mitigar comportamientos inesperados de los LLMs como las alucinaciones.

Hemos lanzado también Duet AI, un colaborador virtual potenciado por IA disponible en IDEs y Google Cloud para permitir realizar más tareas con mayor rapidez como seria generación de código.

Al final de 2023 hemos podido también anunciar un nuevo importante hito: Gemini una novedosa familia de modelos de IA generativos desarrollados por Google DeepMind con capacidades nativas multimodales, es también nuestro modelo más flexible hasta el momento, ya que es capaz de ejecutarse de manera eficiente desde centros de datos hasta dispositivos móviles.

Desde la comprensión de imágenes, audio y video hasta el razonamiento matemático, utiliza sus capacidades de razonamiento para pensar más detenidamente antes de responder preguntas complejas.

Gemini se disponibiliza de manera inmediata en la plataforma de Vertex AI en Google Cloud para que nuestros clientes puedan crear novedosos casos de uso.

¿Qué más se puede esperar de la IA Generativa a corto plazo?

Hay importante tener en cuenta que se trata de un espacio nuevo, con mucha visibilidad y novedades frequentes, con lo cual hay múltiples opciones en abierto como se seguirá desarrollando así como múltiples frente en las cuales Google trabaja activamente tanto del punto de vista de investigación como de incorporar en el portfolio de VertexAI en Google Cloud.

A corto plazo es probable que podamos observar los siguientes avances o mejoras:

• Nuevas generaciones de modelos, entrenados con nuevos datasets, con capacidad de ejecutar tareas con mejor performance, precisión y eficiencia (tanto en latencia y/o coste)
• Modelos LLM más pequeños y especializados, permitiendo cubrir una área de dominio de negocio específica y alcanzar un mejor precisión
• Mejorar la IA con IA, se ha lanzado recientemente la funcionalidad de aplicar Reinforcement Learning con feedback de IA, este es un ejemplo donde se pueden esperar ver nuevas tecnicas de fine tuning y optimización de modelos tanto en tamaño como performance
• Adopción generalizada de una plataforma de AI, no se tratará tanto del modelo que usamos sino la capacidad de elegir el modelo que se adapte mejor al case de uso o que aporte el mejor ROI.

Un artículo de Thiago Henriques (EMEA Head of AI/ML Technology Practice en Google Cloud).