Los modelos básicos como ChatGPT , Bing o Claude con muchas capacidades entrenados con datos públicos han lanzado la ola de IA generativa. Sin embargo, las compañías necesitan trabajar con sistemas de Inteligencia Artificial especializados entrenados con datos privados para aumentar la eficacia. El marco de Inteligencia Artificial especializado de AI Multiple divide los sistemas de IA especializados en 3 categorías para facilitar la comparación de sistemas similares. A continuación le comentaremos todo sobre la especialización de los modelos y las categorías. ¡No se pierda ningún detalle al respecto!
Especialización de los modelos: 3 categorías
IA horizontal
La IA horizontal se refiere a sistemas de Inteligencia Artificial especializados que se centran en funciones empresariales específicas (por ejemplo, marketing, ventas). Pueden aplicarse en diversas industrias. A diferencia de la IA vertical, los modelos de IA horizontal son más generalizados y tienen la capacidad de poder adaptarse a múltiples casos de uso.
Las características clave de la IA horizontal incluyen:
- Aplicaciones intersectoriales: los modelos de IA horizontales son versátiles y tienen la posibilidad de implementarse en diversas industrias.
- Aplicaciones específicas de BU: algunas soluciones horizontales se centran en una unidad de negocio específica, como marketing, servicio al cliente o incluso, RR.HH.
- Herramientas de propósito general: estos sistemas de IA especializados se encuentran diseñados para efectuar tareas comunes como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la visión artificial o el análisis predictivo, que son útiles en múltiples contextos.
IA vertical
Ahora bien, la IA vertical se refiere a los sistemas de IA diseñados para resolver problemas dentro de una industria o dominio específico. Estos modelos de Inteligencia Artificial (IA) son altamente especializados y se centran en áreas específicas como la atención médica, las finanzas, la fabricación o los servicios legales.
Las características clave de la IA vertical incluyen:
- Experiencia específica de la industria: los modelos de IA verticales se encuentran diseñados para comprender y abordar los desafíos, las regulaciones y los flujos de trabajo únicos de una industria en particular.
- Datos personalizados: estos modelos se entrenan con datos muy concretos de la industria, lo que genera resultados más precisos y al mismo tiempo, más relevantes.
- Aplicaciones especializadas: algunos ejemplos de IA vertical incluyen sistemas de Inteligencia Artificial especializados utilizados para el diagnóstico médico, la evaluación de riesgos financieros, así como la optimización de la cadena de suministro y el análisis de documentos legales.
IA común
Por su parte, la IA común se refiere a modelos de lenguaje o acción que abarcan muchos casos de uso genéricos. Por ejemplo, los usuarios minoristas tienen la posibilidad de utilizarlos para una gran variedad de tareas.
Otros modelos de IA especializados
Existen otras formas de categorizar aún más los modelos de IA. Estos modelos de IA especializados atienden necesidades más específicas e interdisciplinarias o entornos únicos:
- Edge AI: modelos de IA optimizados para ejecutarse en dispositivos de borde (como sensores de IoT o teléfonos inteligentes) en vez de en centros de datos centralizados. Edge AI es realmente crucial para el procesamiento en tiempo real en aplicaciones como vehículos autónomos, ciudades inteligentes y del mismo modo, automatización industrial.
- IA multimodal: los modelos de IA multimodal, como los modelos multimodales de gran tamaño, pueden procesar e integrar datos de múltiples modalidades, como texto, imágenes, así como también audio y video, proporcionando resultados más completos y ricos en contexto.
- IA generativa: es de resaltar que, los modelos de IA generativa tienen la capacidad de crear contenido nuevo, como texto, imágenes, así como música e incluso videos, a partir de datos existentes. Estos modelos incluyen tecnologías como las redes generativas antagónicas (GAN) y los autocodificadores variacionales.
- Inteligencia artificial explicable (XAI): sistemas de IA diseñados para proporcionar procesos de toma de decisiones transparentes y comprensibles. Esto es cada vez más importante en sectores en los que las decisiones de Inteligencia Artificial deben ser auditadas o justificadas, como; la atención sanitaria, así como las finanzas y el derecho.
