En los últimos años, la IA se ha convertido en una pieza fundamental en las empresas alrededor del mundo para simplificar labores largas y obtener resultados más precisos. Sin embargo, Elon Musk, dueño de X (antes Twitter), Tesla y Space X, indicó que en los próximos años creará una nueva tecnología que reemplazará a la Inteligencia Artificial.
“La inteligencia artificial está alcanzando un límite en su dependencia de datos humanos, lo que genera un dilema para el sector tecnológico. Un reciente informe muestra que el 70% de las empresas que utilizan IA ya enfrentan problemas por la falta de datos relevantes para sus algoritmos”, señaló Patricia Paulet, subdirectora de las facultades de Ingeniería y Tecnología de IDAT.
Durante una reciente conversación en X, Musk afirmó que los algoritmos actuales enfrentan un problema crítico: el agotamiento del conocimiento humano disponible para su entrenamiento. Este desafío, según él, marcaría el inicio de una transición hacia el uso de datos sintéticos en los modelos de aprendizaje.
Autoaprendizaje y datos sintéticos
La propuesta indica que los modelos de IA evolucionen hacia un sistema de autoaprendizaje, en el que sean capaces de generar y analizar sus propios datos. Este cambio promete revolucionar la manera en que se desarrolla la inteligencia artificial, aunque también plantea preguntas sobre la calidad y precisión de los resultados obtenidos mediante este método.
“El autoaprendizaje basado en datos sintéticos no solo permitirá superar las limitaciones actuales, sino que también podría reducir los costos de desarrollo de modelos en un 30% durante los próximos cinco años. Sin embargo, se deben establecer estándares rigurosos para garantizar que esta tecnología no comprometa la calidad de las soluciones”, comentó Paulet.
Riesgos y beneficios de los datos sintéticos
Aunque el uso de datos sintéticos podría resolver el problema del agotamiento de información, también genera inquietudes respecto a la confiabilidad de las respuestas generadas por los modelos de IA. Según Musk, este cambio podría ralentizar el desarrollo de la inteligencia artificial tal como la conocemos, mientras las empresas tecnológicas ajustan sus procesos a esta nueva realidad.
“En sectores como la salud y la educación, donde la precisión es fundamental, el uso de datos sintéticos puede ser una solución viable siempre que se implemente con las debidas validaciones. Estudios recientes proyectan que este tipo de datos podrían ser tan precisos como los datos reales en al menos un 80% de los casos”, afirmó Paulet.
Las proyecciones de expertos ponen de manifiesto los retos y las oportunidades que enfrenta la inteligencia artificial en esta nueva etapa. Mientras tanto, el sector tecnológico debe prepararse para garantizar que el avance hacia los datos sintéticos sea tanto innovador como ético, asegurando un impacto positivo en la sociedad.
Fuente: Nota de prensa
