En este primer artículo de una serie de cuatro, exploraremos el impacto de los nuevos modelos GPT de lenguaje sobre la IA en el sector IT y, específicamente, en el desarrollo de software. En Kiteris, como proveedores de servicios de AMS (Application Management Services) , estamos constantemente buscando formas de mejorar nuestros procesos y servicios. En esta búsqueda por la innovación, hemos decidido sumergirnos en la investigación de soluciones basadas en ChatGPT 4 y otros modelos similares de IA para potenciar nuestros servicios AMS.
La Revolución de ChatGPT 4 en la IA y el Desarrollo de Software
El advenimiento de ChatGPT 4 ha marcado una revolución en la interacción con la inteligencia artificial.
Como CTO, me encuentro entusiasmado por las nuevas posibilidades que este modelo de lenguaje brinda al sector IT. La IA ChatGPT está redefiniendo la forma en que abordamos los proyectos, lo que en un futuro cercano nos permitirá agilizar tanto el desarrollo como el mantenimiento de aplicaciones.
Paralelismos de la revolución de la IA ChatGPT con la Revolución Industrial
La revolución industrial y la revolución impulsada por la inteligencia artificial ChatGPT comparten similitudes notables. Ambas han transformado la sociedad y nuestra relación con la tecnología. Al igual que la maquinaria automatizada y la producción en masa revolucionaron la era industrial, la inteligencia artificial ChatGPT 4 está automatizando tareas cognitivas y mejorando la eficiencia en diversos campos, incluido el desarrollo de software en el sector IT. Sin embargo, también plantean desafíos similares en términos de habilidades especializadas y adaptabilidad.
La Generación de Empleo en la Era de la IA ChatGPT
Contrariamente a la creencia común, la revolución industrial no llevó a una disminución en el empleo, sino que incrementó significativamente el número de puestos de trabajo. De manera similar, se espera que la revolución de la IA ChatGPT también conduzca a un aumento en el empleo, creando nuevas oportunidades en áreas como la programación de sistemas de IA, la gestión de datos, la ciberseguridad y el desarrollo de algoritmos, entre otros. Si bien algunas tareas pueden ser automatizadas, esto liberará a los trabajadores para enfocarse en actividades más creativas y de mayor valor añadido. De hecho, el surgimiento de nuevos perfiles, como el «Prompt Engineer,» demuestra cómo las habilidades especializadas seguirán siendo altamente demandadas en este nuevo paradigma tecnológico.
¿Qué es ChatGPT? Así funciona:
ChatGPT es capaz de elaborar canciones imitando el estilo de un grupo musical, escribir poemas, redactar un contrato legal ateniéndose a las leyes de un país en particular… y todo eso de forma original. En otras palabras, no encontrarás lo que te muestra en internet o en ninguna otra fuente, son todo respuestas de creación propia. ChatGPT ha aprendido de todos los datos obtenidos de diversas fuentes, pero estas han sido modelos de inspiración, no de imitación.
¿Cómo es esto posible? ¿Cómo pueden sus procesos de asimilación de información y uso de los mismos parecerse tanto a los de un ser humano?
Para llegar a desarrollar un sistema cognitivo como el que reproduce ChatGPT se han desarrollado distintas técnicas nuevas o implementando y refinando otras ya existentes. Estas serían:
Machine Learning:
Aprendizaje automático a través de redes neuronales buscando patrones a través de cientos de miles de casos de ejemplo de cada caso en particular. Esto quiere decir que, para elaborar poemas, GPT ha sido entrenado leyendo toda la bibliografía libre existente hasta el cierre de su alimentación inicial en el 2021. Para poder asimilar todos esos datos se ha tenido que optimizar el proceso, mediante un mecanismo denominado Transformers, que permitió pasar del aprendizaje secuencial a un aprendizaje en paralelo.
Token embedding:
A veces tenemos una palabra en la punta de la lengua, o no nos acordamos de un término exacto y qué hacemos, pues usar un sinónimo. ChatGPT le asigna a cada palabra un número, un token y, tras haber realizado un cálculo cruzado de sinónimos y contextos, ChatGPT clasifica estos tokens en base a esos parámetros archivándolos con una matriz de relaciones entre tokens en forma de índice de árbol 3D para su rápido acceso cuando se requiere un término bajo un contexto determinado.
Lematización:
La IA imita nuestro sistema de asimilación de conceptos. Cuando estudiamos usando un libro como soporte, normalmente no aprendemos su contenido de forma literal palabra por palabra sino que subrayamos para quedarnos con lo importante y de ahí nuestro cerebro se queda con lo esencial. Por ejemplo, del texto “El año 1492 se considera como el inicio del renacimiento coincidiendo con el descubrimiento de América por parte de Cristóbal Colón” quedaría en nuestro cerebro los conceptos ‘Renacimiento’ ‘1492’ ‘Descubrimiento’ ‘América’ ‘Colón’.
Y este mecanismo de inserción de datos en el hipocampo que poseemos los seres humanos, lo replican en el modelo de GPT. De forma que cuando lee un texto ChatGPT, realmente se está quedando con los conceptos importantes y por eso es prácticamente seguro que cuando le pidas que te escriba un texto de lo que sea, este texto sea un texto totalmente original y no un plagio.
Sampling:
Es la parte de creatividad, solo que aquí las musas están totalmente definidas por el azar y una función de resultado aleatorio tipo random. Cuando le pides que te escriba un poema sobre el mar, por ejemplo, el sistema debe buscar los enlaces del árbol 3D con tokens cercanos al mar y de entre todos elegir uno al azar y de este traer sus enlaces cercanos y volver a elegir al azar, así hasta concluir el poema.
Próximos Avances en la IA ChatGPT 4
En los próximos artículos, exploraremos si la IA GPT puede desempeñar total o parcialmente el trabajo de un desarrollador de software, qué profesiones pueden verse afectadas y qué nuevas oportunidades laborales surgirán. También analizaremos las posibilidades que ofrecen las API de OpenAI y las pruebas de conexión con Azure-GPT 4, así como el uso de los Tensor Cores de las tarjetas gráficas para proyectos avanzados GPT en entornos locales.
Conclusión sobre el futuro de la IA ChatGPT 4 y el sector IT
La revolución de ChatGPT 4 está en marcha y su impacto en el sector IT, especialmente en el desarrollo de software, será significativo. Estamos entusiasmados por seguir explorando cómo esta innovación transformará nuestro trabajo y mejorará nuestros servicios AMS en Kiteris.
No olvides participar en el reto de adivinar qué párrafos fueron escritos por ChatGPT 4 y cuáles por mí. ¡Hasta el próximo artículo! 😉.
