La Inteligencia Artificial y su Uso Responsable: Reflexiones de Kalyan Kumar
En un contexto donde las empresas aceleran la adopción de inteligencia artificial (IA) en diversas funciones, surge una advertencia importante desde el interior de la industria. Kalyan Kumar, director de productos de HCL Software, hizo un llamado claro en una reciente discusión sobre la democratización de la IA durante el ET AI Impact Forum en el India AI Impact Summit: “Por favor, no utilicen los modelos de lenguaje grande (LLMs) como una alternativa a los motores de búsqueda”.
Los Costos Ocultos de la IA
Kumar enfatizó que, aunque la inteligencia artificial no es un concepto nuevo, con más de 50 años de historia, ha habido cambios significativos en cómo se procesa y se consume la información. La disponibilidad de computación a gran escala ha generado un aumento exponencial de datos, creando la necesidad de más potencia de procesamiento. Sin embargo, este avance también conlleva altos costos energéticos; de hecho, se estima que una sola consulta a ChatGPT puede requerir hasta diez veces más electricidad que una búsqueda tradicional en Google.
En este sentido, Kumar advierte sobre la tentación de utilizar LLMs para tareas cotidianas, señalando que cada consulta tiene un alto costo en términos de infraestructura. “La infraestructura detrás de cada consulta debe ser considerada; es como quemar medio litro de queroseno por cada búsqueda”, afirma.
Optimización y Responsabilidad
Kumar sugiere que las empresas deben centrarse en desarrollar modelos más pequeños y optimizados. “No podemos resolver el problema de infraestructura sin abordar el problema de datos. Necesitamos ser más juiciosos en el uso de la IA”, añade. Esto implica una revisión profunda de cómo se utilizan los modelos y la adaptación a nuevas realidades tecnológicas.
Una de las conclusiones que se extraen de su intervención es que no solo las instituciones educativas tienen la responsabilidad de formar a los profesionales del futuro; cada individuo debe comprometerse a “aprender, desaprender y reaprender”. La capacidad de adaptarse a la nueva información y a las nuevas tecnologías se convierte así en un imperativo personal.
Recalibración del Modelo de Demanda en India
En el contexto indio, Kumar argumenta que el país debe recalibrar su enfoque tradicional de satisfacer la demanda global. Reflexionando sobre la década de los 90, cuando India se enfocó en generar codificadores masivamente, sostiene que es fundamental diferenciar entre programadores y verdaderos ingenieros que aporten pensamiento crítico y capacidad de resolución de problemas.
Para ello, propone que la industria y la academia deben colaborar en la revisión de los planes de estudio, asegurando que se enseñen habilidades relevantes y valiosas. Además, es fundamental fomentar competencias a menudo subestimadas, como la persistencia y el pensamiento crítico.
Democracia en el Talento y Seguridad
Por otro lado, Gokul Subramaniam, presidente de Intel India, recalca que las habilidades en IA no deben permanecer limitadas a pequeños equipos de especialistas. Su visión implica que todos los empleados, en diversas funciones, deben ser capaces de utilizar o desarrollar herramientas de IA que les permitan mejorar su eficiencia.
La seguridad también se menciona como un elemento fundamental que debe ser incorporado desde el diseño hasta la ejecución. Es esencial construir un enfoque “primero en seguridad” para todas las aplicaciones y tecnologías.
La Transparencia como Pilar de la Regulación
Desde la perspectiva de la regulación, Anne Neuberger de Andreessen Horowitz señala que la transparencia es clave para establecer confianza. Es vital que los usuarios comprendan cómo un modelo llegó a una conclusión, especialmente en áreas sensibles como la salud y la seguridad pública. La regulación debe evolucionar constantemente y no convertirse en un mero trámite burocrático.
Conclusiones: Usar la Tecnología con Disciplina
En resumen, democratizar la IA no solo trata del acceso a modelos o computación. Implica una reconstrucción de las bases de datos, incorporar la seguridad en el hardware, repensar el desarrollo del talento y, sobre todo, usar la tecnología con una disciplina adecuada. A veces, esta disciplina comienza con la restricción en el uso de recursos.
Las palabras de Kalyan Kumar y sus colegas nos recuerdan que, mientras la IA avanza, es crucial utilizarla de manera responsable y reflexiva.
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