Cómo está transformando la Inteligencia Artificial nuestro entorno
¿Conoces los principales casos de uso de la IA aplicada a las Telecomunicaciones?
De la mano de AOTEC, nuestros compañeros Germán Giner y Roberto Sánchez hicieron un recorrido por los diferentes modelos existentes y presentaron las diferentes formas de emplear esta tecnología.
La presentación online está disponible en este enlace (en inglés).
Hace unos días organizamos un interesante evento sobre IA centrado en el área del Speech-to-Text. Exploramos tecnologías punteras aplicadas a escenarios reales que abren la puerta a multitud de posibilidades y ámbitos de aplicación de esta tecnología.
Utilizamos diferentes tecnologías, tanto Open Source como APIs en la nube para realizar algunos ejercicios que nos permitieron ver cómo se puede implementar un sistema de reconocimiento de voz en diferentes escenarios:
La presentación del evento está disponible en este enlace.
Roberto Sánchez, nuestro CTO, imparte este meetup sobre Bases de Datos Vectoriales, donde explica en qué consisten, cómo podemos utilizarlas en nuestros programas y qué ventajas aportan a los desarrollos en el mundo de la IA.
Con un enfoque práctico y mediante el uso de diferentes productos Open Source y APIs en la nube, implementa 2 casos de uso, como son las búsquedas semánticas mediante IA y la implementación de un Agente QA (Chatbot) alimentado con un LLM y datos originales. Nos apoyamos en una galaxia muy, muy lejana para montar el escenario de los ejercicios: ¡Que La Fuerza os acompañe!
Algunas de las tecnologías que veremos: Qdrant, Python3, langchain, huggingface u OpenAI API.
La presentación del Meetup está disponible en este enlace.
El código empleado y las indicaciones están disponibles en GitHub.
La Inteligencia Artificial ha experimentado un crecimiento acelerado, y una de las áreas que ha demostrado un gran potencial es el NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural). ¿Sabes a qué retos nos enfrentamos?
El NLP es la capacidad de los sistemas para comprender y comunicarse en lenguaje humano. Aunque ha habido avances significativos en este campo, su evolución enfrenta una serie de retos y desafíos.
Una de las principales dificultades del NLP es lidiar con la ambigüedad del lenguaje humano. Las palabras y frases pueden tener múltiples interpretaciones según el contexto en el que se utilicen. Resolverlas requiere un profundo conocimiento del contexto y la capacidad de interpretar correctamente la intención del emisor. Para ello, es necesario desarrollar algoritmos que puedan capturar y analizar el contexto adecuadamente.
Otro reto es la variabilidad lingüística. Los idiomas varían en términos de gramática, vocabulario, estructura y expresiones idiomáticas. Además, dentro de un mismo idioma, pueden existir variaciones dialectales y regionales. Esto dificulta el desarrollo de modelos NLP que sean eficientes y precisos en diferentes contextos lingüísticos. La adaptabilidad y la capacidad de aprendizaje automático son cruciales para superar este desafío y lograr que los sistemas de NLP sean verdaderamente globales.
Para que los sistemas comprendan el lenguaje humano de manera efectiva, necesitan poseer un conocimiento profundo y contextualizado. La comprensión implica no solo reconocer palabras y frases, sino también captar el significado detrás de ellas, inferir relaciones, analizar emociones y detectar sutilezas lingüísticas. Construir modelos NLP que sean capaces de obtener este nivel de conocimiento y comprensión es un reto clave en la evolución del NLP. Esto implica el desarrollo de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático más avanzadas, así como la integración de datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes.
Aunque los sistemas NLP han demostrado ser exitosos en tareas específicas, como el reconocimiento de voz o la traducción automática, la generalización y adaptación a nuevos dominios y contextos sigue siendo un reto importante. Los modelos NLP a menudo tienen dificultades para aplicar el conocimiento adquirido en un dominio a situaciones completamente nuevas. Esto se debe a que el lenguaje humano es altamente variable y evoluciona constantemente. La capacidad de adaptarse a nuevos contextos y aprender de manera continua es esencial.
La evolución del NLP también plantea importantes cuestiones éticas y de sesgo. Los sistemas NLP pueden verse influidos por sesgos inherentes en los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en respuestas discriminatorias o injustas. El uso de tecnología NLP plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos, así como el impacto social y económico en diferentes sectores.
La evolución del NLP ofrece un gran potencial para mejorar la comunicación entre humanos y máquinas. Sin embargo, aún existen retos significativos por superar. A medida que investigadores y profesionales continúan trabajando en estos problemas, podemos esperar avances significativos, lo que llevará a aplicaciones más sofisticadas y beneficiosas de la IA en diversos campos y sectores de la industria.
Desde LAUDE entendemos que la inteligencia aplicada es un elemento fundamental para el éxito en los procesos de negocio de nuestros clientes. Nuestras soluciones están diseñadas para ayudarles a enfrentar los desafíos actuales del mercado y alcanzar sus objetivos de manera más eficiente y efectiva. Así, ofrecemos la capacidad de extraer información valiosa de sus datos, obtener conocimientos accionables y mejorar la toma de decisiones basada en datos. Estamos comprometidos en proporcionarles las herramientas necesarias para impulsar su crecimiento, aumentar su competitividad y alcanzar el éxito en un mundo empresarial en constante evolución.
