En un reciente evento sobre inteligencia artificial, Philip, ingeniero senior de Google DeepMind, compartió sus experiencias en torno al avance hacia agentes autónomos, un paso más allá de los tradicionales chatbots. Durante su intervención, resaltó la creciente división entre los desarrolladores que ya implementan estas nuevas tecnologías y los que aún no lo han hecho, señalando así un momento crucial en la evolución de los modelos de inteligencia artificial.
Originalmente, los modelos de lenguaje, conocidos como LLMs, se utilizaban principalmente para autocompletar texto. Sin embargo, un cambio significativo ocurrió cuando los desarrolladores empezaron a diseñarlos para seguir instrucciones específicas. Esta transformación resultó en la creación de interfaces conversacionales, como ChatGPT, que mejoraron la interacción humana con la inteligencia artificial.
Un avance crucial fue la introducción de la función de llamada a acciones. Esta herramienta permite que los modelos no solo mantengan conversaciones, sino que también reciban objetivos específicos y tomen decisiones de manera autónoma para completarlos, reduciendo así la necesidad de intervención humana constante. Este desarrollo representa un salto cualitativo en la utilidad de la inteligencia artificial, llevándola a una nueva era de autonomía.
Philip destacó varios hitos en el camino hacia esta autonomía, como WebGPT de OpenAI y Toolformer de Meta, que enseñaron a los modelos a buscar ayuda externa cuando era necesario. Estas innovaciones han permitido que las herramientas actuales no solo interactúen con otros servicios, sino que también realicen acciones de forma más eficiente.
Con estos avances, se abre un campo lleno de posibilidades para crear aplicaciones más sofisticadas que podrían revolucionar diversas industrias y mejorar significativamente la experiencia del usuario.
