Laboral: 71% de la población mundial nunca ha usado IA, apenas el 1% paga alguna suscripción de IA y sólo el 0,14% usa IA para escribir código

[Paco I de España]

Yo la uso a diario hasta para chorradas

 

[pepeleches]

Esta es una de las cosas más revolucionarias que mucha gente todavía no ha pillado: hoy puedes crear apps, webs y productos SaaS completos sin tener ni idea de programación. Ni línea de comandos, ni FTP, ni nada.



Es más que eso. El salto de verdad llega cuando lo usas como asistente personal o como secretaria: le pasas un email y le dices “contéstalo educadamente diciendo que no me interesa”, le das cuatro ideas y le pides “redáctame un correo con esto”, o le encargas que investigue algo por ti. Es bastante más que un buscador.

Yo hace años que no escribo un email, ni un informe, ni preparo gráficos. Apenas abro Excel. Para alguien que trabaja con el ordenador a diario, esto puede recortar la carga de trabajo un 80%.

Este mismo texto.

Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

 

[derepen]

(imagen visible para usuarios registrados)(imagen visible para usuarios registrados)

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Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

NO tiene o no tenía? Porq 1 millón de tokens de contexto es mucho

 

[Scarjetas]

Yo soy de esos, nunca he usado la IA; cuando sirva para algo interesante a nivel particular, me avisas, estaré encantado de hacerlo...
Un saludo y cuidaos...

-Sirve para miles de cosas...te pongo un ejemplo. Gemini tiene un modo live, puedes activarlo en el campo y enseñarle setas y la IA, te dice que variedad es, al igual que con hierbas y plantas. En alguna ocasion se puede confundir, pero cada dia que pasa, lo hace menos, la ultima vez que lo usé para eso y para buscar una manola funcionó de lujo.
-otro ejemplo, abres el capo del coche y le enseñas el motor y le metes el pdf del libro taller y no es que te lo repare, pero te dice que hacer paso por paso...

En mi curro la utilizo tb, para averias fuertes y ya he conseguido reparar 3 osmosis medicas, que tenian fallos que sin la IA, los hubiera descubierto, pero hubiera tenido que ir varias veces...para mi, la IA, no va a quitar trabajos, los va a transformar en hiperproductivos y ayudara a conciliar, que es lo que se necesita de verdad.

 

[Viva Bankia manque pierda]

-Sirve para miles de cosas...te pongo un ejemplo. Gemini tiene un modo live, puedes activarlo en el campo y enseñarle setas y la IA, te dice que variedad es, al igual que con hierbas y plantas. En alguna ocasion se puede confundir, pero cada dia que pasa, lo hace menos, la ultima vez que lo usé para eso y para buscar una manola funcionó de lujo.
-otro ejemplo, abres el capo del coche y le enseñas el motor y le metes el pdf del libro taller y no es que te lo repare, pero te dice que hacer paso por paso...

En mi curro la utilizo tb, para averias fuertes y ya he conseguido reparar 3 osmosis medicas, que tenian fallos que sin la IA, los hubiera descubierto, pero hubiera tenido que ir varias veces...para mi, la IA, no va a quitar trabajos, los va a transformar en hiperproductivos y ayudara a conciliar, que es lo que se necesita de verdad.

Muchas gracias, empezaré a explorar, a ver cómo funciona...
Muchas gracias, eres muy amable, pasa un buen fin de semana..
Un saludo y cuidaos ...

 

[Klaus María]

Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

Ya pero ¿qué porcentaje de los trabajos son problemas sencillos o webs y qué porcentaje son problemas difíciles? Hay miles de tareas, funciones y trabajos que podrían automatizarse y nunca se ha hecho por el coste. De hecho es alucinante en la empresa y aun más en la administración la enorme cantidad de tareas sencillas que se siguen haciendo a mano.

Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

Ahí entra el analista humano. Eres tú y un ejército de agentes desarroladores. No digo que sea la panacea, pero es la panacea, al menos comparado con un equipo de desarroladores.

Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

Vuelvo a lo mismo, no todas las tareas son tan complejas. A veces simplemente necesitas un plugin para adaptar Wordpress o PrestaShop a tu proyecto y eso es desarrollar un par de funciones en un entorno muy bien documentado. Por poner ejemplos chorras.

Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

De momento están solucionando los Problemas del Milenio uno tras otro... al paso que van Perelman será el único humano que haya resuelto uno.

 

[kremito]

Si miramos el dedo vemos los LLM haciendo maravillas, si miramos la luna vemos megacentros de datos siendo entrenados por millones de mentes humanas, pensamos que el producto es lo que se puede calcular con estos modelos pero los datos en si tendran muchisimo mas valor, y ese es el producto por el que se esta invirtiendo, digamos que la ia va por un lado incluyendo desarrollos de otros tipos de inteligencia, pero el negocio de los datos y la informacion, ese es otro negocio distinto, ahí quizas las inversiones que se estan haciendo es donde pueden ir dirigidas, y los clientes de esos datos seran megacorporaciones y gobiernos.

 

[pepeleches]

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​

NO tiene o no tenía? Porq 1 millón de tokens de contexto es mucho

¿Crees que en un millón de tokens te da para describir con absoluta precisión TODO lo necesario de un software complejo con todo detalle y tener espacio suficiente como para trabajar?

Para hacer un programa complejo, para dirigir una empresa, para tareas complejas y multidisciplinares, se necesita un espacio tendente a infinito. Los humanos minusvaloramos la capacidad tanto de almacenamiento como de proceso que tenemos.

Si a la IA tienes que comprender un problema muy complejo, explota. No es capaz de trabajar con tanta información externa a la vez de forma coherente.

Porque además, no toda la ventana está libre; en el contexto entra también toda la orquestación, que cada vez es más pesada.

Pero es que cuando envías al transformer cadenas gigantescas de tokens, las respuestas pierden calidad.

Es como si tuvieras 40 años y para responder a una pregunta tuvieras que repasar toda tu vida segundo por segundo. Y el problema es que o lo haces así, o pierden el sentido.

Ahora imagina, por ejemplo, lo que significaría una AGI. Absurdo....

Si la IA pudiera funcionar guardando datos en una BBDD claro que podría hacer cosas increíblemente complejas fuera de su entrenamiento. Pero la ventana de contexto o el RAG son cuellos de botella letales para su crecimiento.

Y...bastante insalvables. Aunque tuvieras 10 millones te parecería parecido, pero a otra escala. Pero es que la necesidad de proceso igual se multiplica x100...

 

[pepeleches]

Ya pero ¿qué porcentaje de los trabajos son problemas sencillos o webs y qué porcentaje son problemas difíciles? Hay miles de tareas, funciones y trabajos que podrían automatizarse y nunca se ha hecho por el coste. De hecho es alucinante en la empresa y aun más en la administración la enorme cantidad de tareas sencillas que se siguen haciendo a mano.



Ahí entra el analista humano. Eres tú y un ejército de agentes desarroladores. No digo que sea la panacea, pero es la panacea, al menos comparado con un equipo de desarroladores.



Vuelvo a lo mismo, no todas las tareas son tan complejas. A veces simplemente necesitas un plugin para adaptar Wordpress o PrestaShop a tu proyecto y eso es desarrollar un par de funciones en un entorno muy bien documentado. Por poner ejemplos chorras.



De momento están solucionando los Problemas del Milenio uno tras otro... al paso que van Perelman será el único humano que haya resuelto uno.

Sí, totalmente de acuerdo en eso. Para ciertas tareas hace falta muy poco.

Es más, la IA ahí te abre la posibilidad de poder gestionar tareas sencillas sin tener que aprender a programar nada en absoluto. Eso sí, tienes que manejar medianamente la IA

 

[pepeleches]

Ya pero ¿qué porcentaje de los trabajos son problemas sencillos o webs y qué porcentaje son problemas difíciles? Hay miles de tareas, funciones y trabajos que podrían automatizarse y nunca se ha hecho por el coste. De hecho es alucinante en la empresa y aun más en la administración la enorme cantidad de tareas sencillas que se siguen haciendo a mano.



Ahí entra el analista humano. Eres tú y un ejército de agentes desarroladores. No digo que sea la panacea, pero es la panacea, al menos comparado con un equipo de desarroladores.



Vuelvo a lo mismo, no todas las tareas son tan complejas. A veces simplemente necesitas un plugin para adaptar Wordpress o PrestaShop a tu proyecto y eso es desarrollar un par de funciones en un entorno muy bien documentado. Por poner ejemplos chorras.



De momento están solucionando los Problemas del Milenio uno tras otro... al paso que van Perelman será el único humano que haya resuelto uno.

Eso en teoría funcionaría. Pero se produce caos; cuando aumenta el ritmo de producción, y la producción está hecha principalmente por IA, se multiplica el número de errores.

Y entonces...necesitas humanos que revisen un código que no han hecho ellos y esta tarea de revisión se alarga enormemente. Y a veces incluso se necesita reescirtura.

No se parece en nada hacer una APP con dos pantallas y siete elementos de configuración que una aplicación de 500 pantallas con una BBDD de cientos y cientos de tablas con unos flujos o dependencias brutales que son imposibles de explicar a la IA.

Porque ahí está el problema: el analista se lo "puede dejar a cigot". Pero la IA no tiene capacidad de imaginar lo que afecta lo que está programando al conjunto, ni conocer bien los elementos ya desarrollados que tiene que usar, ni conocer bien todos los patrones de software o gráficos, ni....ni....

Y eso es una limitación que no es nada previsible que pueda saltarse en pocos años.

 

[pepeleches]

Si miramos el dedo vemos los LLM haciendo maravillas, si miramos la luna vemos megacentros de datos siendo entrenados por millones de mentes humanas, pensamos que el producto es lo que se puede calcular con estos modelos pero los datos en si tendran muchisimo mas valor, y ese es el producto por el que se esta invirtiendo, digamos que la ia va por un lado incluyendo desarrollos de otros tipos de inteligencia, pero el negocio de los datos y la informacion, ese es otro negocio distinto, ahí quizas las inversiones que se estan haciendo es donde pueden ir dirigidas, y los clientes de esos datos seran megacorporaciones y gobiernos.

Estás hablando desde una perspectiva que creo... bastante irreal. La gente piensa que las IAs se autoentrenan con todos los datos de USO y "aprenden".

No, no funciona así en absoluto. Si fuera así... ya estaríamos camino de la AGI.

El entrenamiento de una IA es extremadamente complejo y necesita intervención humana sí o sí. Cada token tiene miles de valores provenientes del entrenamiento, y se debe DECIDIR perfectamente la curación de los datos con los que se les alimenta porque si no te puedes cargar entrenamientos anteriores.

Porque cuando a la IA le das nuevos textos, no funcionan (en absoluto) como una BBDD donde almacenan más cosas. Lo que hacen es recalcular los datos de los embeddings de atrás hacia adelante para hacer más probable esa respuesta.

Eso quiere decir que si le metes textos sin filtrar, probablemente estés destrozando su capacidad de contestar coherentemente.

Y no solo eso, una vez que la IA se "traga" los textos perfectamente seleccionados, hace falta una capa gigante de trabajo humano para que aprenda el comportamiento.

Es una de las "engañifas" que suelen hacer constantemente los medios al hablar de la IA. Llaman "entrenamiento" a cualquier cosa y me temo que no tiene nada que ver...

 

[derepen]

​

¿Crees que en un millón de tokens te da para describir con absoluta precisión TODO lo necesario de un software complejo con todo detalle y tener espacio suficiente como para trabajar?

Para hacer un programa complejo, para dirigir una empresa, para tareas complejas y multidisciplinares, se necesita un espacio tendente a infinito. Los humanos minusvaloramos la capacidad tanto de almacenamiento como de proceso que tenemos.

Si a la IA tienes que comprender un problema muy complejo, explota. No es capaz de trabajar con tanta información externa a la vez de forma coherente.

Porque además, no toda la ventana está libre; en el contexto entra también toda la orquestación, que cada vez es más pesada.

Pero es que cuando envías al transformer cadenas gigantescas de tokens, las respuestas pierden calidad.

Es como si tuvieras 40 años y para responder a una pregunta tuvieras que repasar toda tu vida segundo por segundo. Y el problema es que o lo haces así, o pierden el sentido.

Ahora imagina, por ejemplo, lo que significaría una AGI. Absurdo....

Si la IA pudiera funcionar guardando datos en una BBDD claro que podría hacer cosas increíblemente complejas fuera de su entrenamiento. Pero la ventana de contexto o el RAG son cuellos de botella letales para su crecimiento.

Y...bastante insalvables. Aunque tuvieras 10 millones te parecería parecido, pero a otra escala. Pero es que la necesidad de proceso igual se multiplica x100...

Eso de insalvable suele envejecer muy mal

 

[Mente fria]

Te entiendo, pero insisto, la domótica no ha resuelto ninguno de los problemas de los hogares. Te pondré un ejemplo, a un compañero de trabajo se le quedaron las persianas abiertas y no podía cerrarlas, toda la jornada temiendo que se le metieran en casa y al final tuvo que cerrarlas por el método analógico: ir a su casa y darle al manubrio. Lo mismo para los coches, el freno eléctrico o las lavadoras, ¡que no necesitamos tanto programa para lavar las sábanas ni un freno eléctrico para estacionar un coche!. Hacer complicadas las cosas sencillas.

Que sin duda la IA transformará muchas profesiones, tal como ahora los buscadores nos permiten acceder a información que antes implicaba horas de investigación en bibliotecas.

Los trabajos automatizables de oficina serán sin duda los más afectados, los delineantes o los contables no desaparecieron sino que con la llegada de los ordenadores, aumentaron su productividad se necesitaron menos, igual que en los bancos.

Curiosamente, creo, los trabajos menos cualificados serán los menos afectados, está muy lejos el taxi autónomo sin conductor, la infraestructura para que eso funcione debe tener un costo monstruoso o la limpieza pública o cualquier actividad que trate con personas.

Puede pasar cualquier cosa, desde una masa crónica de desempleados a un reparto del trabajo disponible que nos convierta en pobres con tiempo libre. Una masa sin posibilidad de consumo y una élite que acapare la riqueza, más o menos lo que estamos viviendo pero elevado exponencialmente.

Si el incremento de la productividad por la IA no reparte sus beneficios entre capital y trabajo asistiremos a lo que ya estamos empezando a ver desidia y falta de interés.

Un matiz... con la llegada de los ordenadores aumentó la productividad, cierto... pero los ordenadores necesitaban ser manejados por el mismo personal. Esto con la IA agentica ya no ocurre porque se ejecutan las tareas de manera independiente y automática, y ya los bots permiten auditarse unos a otros, dividirse las tareas, especializarse en procesos. He podido ver este flujo y es realmente impresionante... Y solo estamos en la linea de salida... Creo que si a dia de hoy no vemos mayor implementación no es porque sea dificil su integración, sino porque las empresas aun no saben ni por donde les sopla el aire

 

[hyugaa]

Dos mil millones de personas viven sin electricidad

Próximamente en toda EUROPA nos uniremos a estos 2 mill millones

 

[Gorrión]

Es el espía definitivo, ya tampoco la he usado nunca.

Bueno, la usé una vez para que me generara una imagen por curiosidad.

 

[Klaus María]

Eso en teoría funcionaría. Pero se produce caos; cuando aumenta el ritmo de producción, y la producción está hecha principalmente por IA, se multiplica el número de errores.

Y entonces...necesitas humanos que revisen un código que no han hecho ellos y esta tarea de revisión se alarga enormemente. Y a veces incluso se necesita reescirtura.

No se parece en nada hacer una APP con dos pantallas y siete elementos de configuración que una aplicación de 500 pantallas con una BBDD de cientos y cientos de tablas con unos flujos o dependencias brutales que son imposibles de explicar a la IA.

Porque ahí está el problema: el analista se lo "puede dejar a cigot". Pero la IA no tiene capacidad de imaginar lo que afecta lo que está programando al conjunto, ni conocer bien los elementos ya desarrollados que tiene que usar, ni conocer bien todos los patrones de software o gráficos, ni....ni....

Y eso es una limitación que no es nada previsible que pueda saltarse en pocos años.

Es la versión IA de la fábula hora/hombre.

¿Crees que en un millón de tokens te da para describir con absoluta precisión TODO lo necesario de un software complejo con todo detalle y tener espacio suficiente como para trabajar?

Para hacer un programa complejo, para dirigir una empresa, para tareas complejas y multidisciplinares, se necesita un espacio tendente a infinito. Los humanos minusvaloramos la capacidad tanto de almacenamiento como de proceso que tenemos.

Si a la IA tienes que comprender un problema muy complejo, explota. No es capaz de trabajar con tanta información externa a la vez de forma coherente.

Porque además, no toda la ventana está libre; en el contexto entra también toda la orquestación, que cada vez es más pesada.

Pero es que cuando envías al transformer cadenas gigantescas de tokens, las respuestas pierden calidad.

Es como si tuvieras 40 años y para responder a una pregunta tuvieras que repasar toda tu vida segundo por segundo. Y el problema es que o lo haces así, o pierden el sentido.

Ahora imagina, por ejemplo, lo que significaría una AGI. Absurdo....

Si la IA pudiera funcionar guardando datos en una BBDD claro que podría hacer cosas increíblemente complejas fuera de su entrenamiento. Pero la ventana de contexto o el RAG son cuellos de botella letales para su crecimiento.

Y...bastante insalvables. Aunque tuvieras 10 millones te parecería parecido, pero a otra escala. Pero es que la necesidad de proceso igual se multiplica x100...

Muchos seres humanos tampoco son capaces de hacerlo. De hecho una mayoría.

Sí, totalmente de acuerdo en eso. Para ciertas tareas hace falta muy poco.

Es más, la IA ahí te abre la posibilidad de poder gestionar tareas sencillas sin tener que aprender a programar nada en absoluto. Eso sí, tienes que manejar medianamente la IA

Creo que es exactamente donde estamos ahora. De hecho, mi teoría es que va a crecer la demanda de gente capaz de “hacer cosas con IA”. No solo en informática, donde por fin podemos plantearnos informatizar y automatizar procesos que antes no compensaban: el coste era demasiado alto para el resultado.

Lo mismo aplica a lo artístico y lo creativo. La IA, por un motivo puramente estadístico, tiende a la medianía. Para sacar de ella algo nuevo o sorprendente hace falta alguien que sepa usarla y, sobre todo, que sepa pedirle eso nuevo y sorprendente. Si no, todo lo que produce acaba teniendo el mismo aspecto: baste con mirar las webs y la cartelería que nos está invadiendo.

Hace falta, en resumen, alguien que sepa manejar la IA y que además tenga el background necesario: cultura visual, criterio estético o conocimiento real del negocio.

Estás hablando desde una perspectiva que creo... bastante irreal. La gente piensa que las IAs se autoentrenan con todos los datos de USO y "aprenden".

No, no funciona así en absoluto. Si fuera así... ya estaríamos camino de la AGI.

El entrenamiento de una IA es extremadamente complejo y necesita intervención humana sí o sí. Cada token tiene miles de valores provenientes del entrenamiento, y se debe DECIDIR perfectamente la curación de los datos con los que se les alimenta porque si no te puedes cargar entrenamientos anteriores.

Porque cuando a la IA le das nuevos textos, no funcionan (en absoluto) como una BBDD donde almacenan más cosas. Lo que hacen es recalcular los datos de los embeddings de atrás hacia adelante para hacer más probable esa respuesta.

Eso quiere decir que si le metes textos sin filtrar, probablemente estés destrozando su capacidad de contestar coherentemente.

Y no solo eso, una vez que la IA se "traga" los textos perfectamente seleccionados, hace falta una capa gigante de trabajo humano para que aprenda el comportamiento.

Es una de las "engañifas" que suelen hacer constantemente los medios al hablar de la IA. Llaman "entrenamiento" a cualquier cosa y me temo que no tiene nada que ver...

Ahí le has dao.

 

[APRENDIZ DE BRUJO.]

Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

Si lo hace un humano lo acabará haciendo la IA, es el mismo esquema neuronal.

 

[Marcus Halberstam]

Si la estoy entrenando por qué debo pagar 20 euros?

Desconozco el caso de otras IAs, pero en el contrato de los planes de pago de Claude se indica que tus datos no sé usarán para entrenar modelos u otros fines.

 

[Klaus María]

Si la estoy entrenando por qué debo pagar 20 euros?

No la estás entrenando. La IA no aprende de ti. Si aprendiese de sus usuarios ya tendríamos AGI. Una vez entrenada con un dataset el LLM es estático.

Desconozco el caso de otras IAs, pero en el contrato de los planes de pago de Claude se indica que tus datos no sé usarán para entrenar modelos u otros fines.

No me fío ni de Open AI ni de Anthropic, menos de Musk, pero no tengo muy claro la utilidad para entrenamiento de mi trabajo... o sí.

 

[noc555]

Un consejo, guardaros algo. No se lo expliques todo a la AI, sino sabrá más que tú.

 

[APRENDIZ DE BRUJO.]

No la estás entrenando. La IA no aprende de ti. Si aprendiese de sus usuarios ya tendríamos AGI. Una vez entrenada con un dataset el LLM es estático.



No me fío ni de Open AI ni de Anthropic, menos de Musk, pero no tengo muy claro la utilidad para entrenamiento de mi trabajo... o sí.

Es que no sabemos si estamos en agi, pero Amazon sabía lo que ibas a comprar antes de que tú lo supieses, sí que aprende de todos.

 

[APRENDIZ DE BRUJO.]

Un consejo, guardaros algo. No se lo expliques todo a la AI, sino sabrá más que tú.

A mí ya me elige los anuncios, entre las páginas que visito, ya sabe qué me interesa, es capaz de elegirte el contenido según tus hábitos.

 

[kremito]

Estás hablando desde una perspectiva que creo... bastante irreal. La gente piensa que las IAs se autoentrenan con todos los datos de USO y "aprenden".

No, no funciona así en absoluto. Si fuera así... ya estaríamos camino de la AGI.

El entrenamiento de una IA es extremadamente complejo y necesita intervención humana sí o sí. Cada token tiene miles de valores provenientes del entrenamiento, y se debe DECIDIR perfectamente la curación de los datos con los que se les alimenta porque si no te puedes cargar entrenamientos anteriores.

Porque cuando a la IA le das nuevos textos, no funcionan (en absoluto) como una BBDD donde almacenan más cosas. Lo que hacen es recalcular los datos de los embeddings de atrás hacia adelante para hacer más probable esa respuesta.

Eso quiere decir que si le metes textos sin filtrar, probablemente estés destrozando su capacidad de contestar coherentemente.

Y no solo eso, una vez que la IA se "traga" los textos perfectamente seleccionados, hace falta una capa gigante de trabajo humano para que aprenda el comportamiento.

Es una de las "engañifas" que suelen hacer constantemente los medios al hablar de la IA. Llaman "entrenamiento" a cualquier cosa y me temo que no tiene nada que ver...

ok, de todas formas me refiero a que el objetivo de los centros de datos no es simplemente correr o entrenar modelos, también manejar y procesar ingentes cantidades de datos que en mi opinion pueden ser el core real del negocio, la venta y control de informacion masiva.