Introducción
Con potencial para sumar De $ 2.6 trillón a $ 4.4 trillón anualmente en la economía global, la IA generativa se ha abierto camino en casi todas las industrias. Está revolucionando la forma en que las empresas abordan la resolución de problemas, la inventiva y la innovación. En consecuencia, las empresas buscan constantemente candidatos con habilidades de IA generativa que puedan ayudarlas a mantenerse a la vanguardia de los avances tecnológicos.
¿Sorprende a sus colegas, mentores y empleadores con sus capacidades innovadoras? ¿Jugar con la IA para moldear su aplicación hacia una tarea deseada es una pasión para usted? Si su respuesta a todas estas preguntas es sí, ahora es el momento de ingresar al campo con habilidades perfeccionadas.
Con experiencia en IA generativa, serás un capitán navegando un barco a través de aguas inexploradas. ¿Se pregunta cómo? ¡Bienvenido! Déjanos guiarte a lo largo del viaje.
Tabla de contenidos.
Crecimiento en el sector de la IA generativa
Las capacidades excepcionales de la IA generativa para facilitar y realizar una gran variedad de tareas han supuesto una revolución. Es evidente por la gran cantidad de empresas que implementan este campo especializado de IA en la creación de contenido, procesamiento del lenguaje natural, como el desarrollo de chatbots para atención e interacción con el cliente, síntesis de imágenes, resolución de problemas complejos, aumento de datos, mejora de la creatividad, personalización, investigación y más.
Ha generado muchas oportunidades de empleo para personas calificadas. Según el Informe sobre la fuerza laboral global del futuro 2023, alrededor de 70% de los trabajadores están trabajando actualmente en IA generativa en su lugar de trabajo. De ellos, alrededor de la mitad no tienen experiencia en el ámbito. Además, un porcentaje de hasta el 57% espera recibir formación para realizar su trabajo de forma eficiente.
Desde la perspectiva de un empleador, la IA generativa impulsará aproximadamente 7% del PIB mundial (según Goldman Sachs). Es capaz de aumentar el crecimiento de la productividad en un 1.5% en un período de 10 años.
Además, los empleadores creen que la era de nuevos trabajos requiere experiencia en IA generativa para abordar desafíos innovadores con una mentalidad creativa. Independientemente de su campo de especialización, la presencia de habilidades para mantenerse al día con los nuevos requisitos para lograr el crecimiento de la empresa lo hará encajar perfectamente en el dominio.
Impulsando su transición a la IA generativa, nuestro curso Programa GenAI te ayudará. ¿Pero cómo? En lugar de creer en meras palabras, te enseñaremos diferentes habilidades que contribuirán a tu desarrollo, las cuales se enseñan en nuestro curso junto con un conocimiento más profundo.
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Las 6 principales habilidades esenciales de IA generativa
Veamos las principales habilidades de IA generativa que debe tener para hacer carrera en este campo:
Ingeniería rápida
La IA generativa es una herramienta poderosa, pero como cualquier herramienta, necesita las instrucciones adecuadas para funcionar de manera efectiva. Ahí es donde entra en juego la ingeniería rápida. Veamos las razones para ser bueno en ingeniería rápida, si desea hacer una carrera en IA generativa:
Potencial de desbloqueo
Los modelos de IA generativa son complejos y sus resultados pueden variar mucho. La ingeniería rápida actúa como puente, permitiéndole elaborar instrucciones que guían a la IA hacia el resultado deseado, ya sean formatos de texto creativos, estilos artísticos específicos o resúmenes informativos de datos.
Precisión y Control
Sin las indicaciones adecuadas, la IA generativa puede producir resultados irrelevantes o inexactos. La ingeniería rápida le permite ajustar sus solicitudes, garantizando que la IA proporcione exactamente lo que necesita.
Eficiencia y claridad
Las indicaciones efectivas pueden reducir significativamente el proceso de prueba y error. Al comunicar claramente su intención, obtendrá los resultados que desea en menos intentos, ahorrando tiempo y recursos.
Abordar el sesgo
Los modelos de IA generativa se entrenan en conjuntos de datos masivos, que a veces pueden contener sesgos. La ingeniería rápida le permite mitigar estos sesgos al alejar la IA de resultados no deseados y solicitar resultados justos y equilibrados.
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Sintonia FINA
Sintonia FINA Es una habilidad crucial en la IA generativa por varias razones:
Especialización
Los modelos generativos previamente entrenados son potentes pero de propósito general. El ajuste fino le permite especializar un modelo para una tarea o dominio en particular. Imagine un modelo previamente entrenado como un artista talentoso que puede pintar varias cosas. Afinar es como darles instrucciones específicas y ejemplos sobre un estilo particular, como el retrato, para mejorar sus resultados en esa área.
Desempeño Mejorado
El ajuste fino puede mejorar significativamente la precisión y la calidad de los resultados generados por un modelo. Al centrar el modelo en un dominio específico, aprende las complejidades y matices de esa área, lo que conduce a resultados más relevantes e impactantes.
Tiempo de entrenamiento reducido
Entrenar un modelo de IA generativa desde cero puede consumir mucho tiempo y recursos. El ajuste aprovecha el conocimiento previamente entrenado de un modelo grande y lo adapta a sus necesidades específicas. Esto reduce significativamente el tiempo de entrenamiento necesario para lograr buenos resultados.
Adaptabilidad
El campo de la IA generativa está en constante evolución. El ajuste fino le permite adaptar los modelos existentes a nuevas tareas y desafíos a medida que surgen. Esta agilidad es esencial para mantenerse a la vanguardia en este campo en rápido desarrollo.
Analogía en el ajuste fino
Imagina que estás construyendo un coche de carreras. Puedes comprar un potente bloque de motor (el modelo pre-entrenado), pero para ganar carreras necesitarás perfeccionarlo con piezas especializadas (proceso de ajuste fino), como una transmisión de alto rendimiento y una carrocería aerodinámica. Esta personalización permite que el motor funcione al máximo para las demandas específicas de las carreras.
En la IA generativa, el ajuste es la personalización que libera el verdadero potencial de un modelo previamente entrenado para sus necesidades específicas.
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Edificio RAG
La construcción RAG, que significa recuperación-generación aumentada, es un conjunto de habilidades cada vez más importante por varias razones en el mundo de la IA generativa:
Potencia tu IA con información del mundo real
Imagine que su IA generativa es un escritor con una imaginación vívida, pero a veces necesita una base objetiva. La construcción de RAG cierra la brecha al permitirle integrar la recuperación de información del mundo real en el proceso de generación. Esto garantiza que las creaciones de su IA no solo sean fantásticas, sino que también estén basadas en la realidad.
Aumente la precisión y la relevancia
Sin la creación de RAG, el contenido generado por IA puede desviarse del camino. Al incorporar la recuperación de información relevante, dirige su IA hacia la creación de resultados más precisos y puntuales. Piense en ello como si le diera a su escritor acceso a una biblioteca gigante para realizar investigaciones: ¡sus historias serán aún más ricas!
Más libertad creativa
La construcción RAG puede abrir puertas a nuevas posibilidades creativas. Al combinar la recuperación de hechos con la generación imaginativa, puede crear formatos de contenido únicos, como poemas basados en eventos históricos o artículos de noticias ficticios. Es como darle a tu escritor una caja de curiosidades históricas y elementos fantásticos para que juegue, ¡dejando volar su creatividad!
Eficiencia y personalización
La construcción de RAG puede agilizar el proceso de generación. Al proporcionar información relevante por adelantado, puede guiar a la IA en la dirección correcta, reduciendo la necesidad de múltiples intentos y ediciones. Es como darle a tu escritor un resumen claro en lugar de que tenga que adivinar lo que quieres: ¡resultados más rápidos y contenido adaptado a tus necesidades!
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LLMOps
LLMOps, abreviatura de Large Language Model Operations, es la práctica de gestionar y mantener grandes modelos de lenguaje (LLM) en un entorno de producción. Es esencialmente el equipo de boxes de su auto de carreras de IA, lo que garantiza que funcione sin problemas y ofrezca el máximo rendimiento en el mundo de la IA generativa. Veamos la importancia de LLMOps como habilidad de IA generativa:
Mantener su IA funcionando sin problemas
LLMOps le proporciona las habilidades para monitorear, mantener y solucionar problemas de LLM. Puede identificar problemas como sesgos en los resultados, cuellos de botella en el rendimiento o errores de datos, y tomar acciones correctivas para mantener su IA funcionando de manera óptima. Imagine que su LLM es un auto de carreras complejo: LLMOps se asegura de que esté siempre afinado y evite averías.
Optimización del rendimiento
LLMOps le ayuda a ajustar su LLM para lograr la máxima eficiencia y precisión. Puede analizar el uso de recursos, identificar áreas de mejora y ajustar las configuraciones para garantizar que el LLM esté utilizando su potencia de manera efectiva. Es como ajustar el motor de tu coche de carreras para reducir milisegundos de los tiempos de vuelta.
Administración de datos
Los LLM son bestias hambrientas de datos. LLMOps lo ayuda a administrar y optimizar las canalizaciones de datos. Puede asegurarse de que el LLM esté capacitado con datos relevantes y de alta calidad, evitando ineficiencias y desperdicio de recursos. ¡Es como asegurarse de que su equipo de boxes alimente eficientemente el auto de carreras, sin derramar una gota!
Detección y mitigación de sesgos
Los LLM pueden heredar sesgos de los datos en los que están capacitados. LLMOps le proporciona las herramientas para detectar y mitigar estos sesgos, garantizando que sus resultados de IA sean justos y éticos. Es como asegurarse de que su coche de carreras funcione limpio, sin ventajas injustas en la competición.
Escalabilidad y gestión de costos
A medida que aumenta el uso de LLM, LLMOps lo ayuda a escalar sus operaciones de manera eficiente. Puede gestionar los costos, optimizar la asignación de recursos y garantizar que su IA crezca sin problemas sin tener que gastar mucho dinero. ¡Es como ampliar tu equipo de boxes para encargarse de un equipo de varios coches y, al mismo tiempo, controlar el presupuesto!
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Cuantización
En la IA generativa, la cuantificación es una técnica para optimizar modelos generativos potentes para hacerlos más eficientes y accesibles. Imagine que tiene una máquina gigante y poderosa que puede crear increíbles obras de arte (el modelo generativo), pero que es demasiado voluminosa y costosa para usarla en todas partes (archivos de gran tamaño y requisitos de alto poder de procesamiento). La cuantización es como tomar esa máquina y hacer una versión más compacta y eficiente que aún pueda producir resultados hermosos.
Veamos la importancia de la cuantización como habilidad de IA generativa:
La cuantificación reduce el tamaño de un modelo de IA generativa al convertir sus cálculos internos de números complejos y de alta precisión a otros más simples y de menor precisión. Piense en ello como reducir el tamaño de la voluminosa máquina a una versión más portátil.
Más rápido en el sorteo
Al utilizar cálculos más simples, los modelos cuantificados se ejecutan más rápido en dispositivos con menos potencia de procesamiento. Esto le permite implementar IA generativa en teléfonos móviles, computadoras portátiles e incluso dispositivos conectados a Internet en el borde de la red, haciéndolos más accesibles para su uso en tiempo real. Imagine que la máquina artística pudiera trabajar en una mesa más pequeña o incluso en el campo, no sólo en una fábrica gigante.
Aumentando la eficiencia
El tamaño reducido del modelo y el procesamiento más rápido conducen a un menor consumo de energía. Esto es crucial para dispositivos que funcionan con baterías y para implementaciones a gran escala donde la eficiencia energética es una preocupación importante. Imagine la máquina de última generación que necesita menos electricidad para funcionar, ahorra costes y es más respetuosa con el medio ambiente.
Abriendo puertas a nuevas aplicaciones
Al hacer que los modelos de IA generativa sean más pequeños y más rápidos, la cuantificación abre las puertas a aplicaciones nuevas y apasionantes. Imagine utilizar una máquina de arte portátil para crear diseños personalizados sobre la marcha, generar imágenes para publicaciones en redes sociales en tiempo real o incluso personalizar personajes de videojuegos en su teléfono.
Sin embargo, hay una compensación
- Equilibrio entre calidad y eficiencia: En ocasiones, la cuantificación puede provocar una ligera disminución en la calidad de los resultados generados. La clave es encontrar el equilibrio adecuado entre eficiencia y precisión para su aplicación específica. Imagine que la máquina de arte compacta podría no ser capaz de crear obras de arte con el mismo nivel de detalle que la máquina original, pero aun así puede producir resultados impresionantes.
Creación de aplicaciones de IA
La creación de aplicaciones de IA en la IA generativa es el proceso de tomar modelos generativos potentes y convertirlos en aplicaciones fáciles de usar. Es como tomar el complejo motor de un auto de carreras y diseñar un auto a su alrededor, haciendo que esa energía sea accesible y utilizable para la gente común.
¿Por qué la creación de aplicaciones de IA es una habilidad de IA generativa esencial?
Superar los desequilibrios
Los modelos de IA generativa suelen ser complejos y su uso requiere experiencia técnica. AI App Building le permite cerrar esa brecha mediante la creación de interfaces que hacen que estos modelos sean accesibles a una audiencia más amplia. Imagínese tener una herramienta poderosa escondida en un taller polvoriento: AI App Building es como crear una interfaz fácil de usar para que cualquiera pueda usarla para crear cosas increíbles.
Potencial de desbloqueo
Los modelos de IA generativa tienen un enorme potencial para diversas aplicaciones, pero sin interfaces fáciles de usar, ese potencial permanece sin explotar. AI App Building le permite desbloquear este potencial mediante la creación de aplicaciones que satisfagan necesidades específicas. Imagínese tener un nuevo descubrimiento científico con infinitas posibilidades, pero sin forma de aplicarlo: AI App Building es como crear herramientas y dispositivos para poner ese descubrimiento a funcionar en diferentes campos.
Especialización y Creatividad
AI App Building le permite especializarse en la creación de aplicaciones de IA generativa para propósitos específicos. Puedes diseñar aplicaciones para tareas creativas como generación de música o edición de imágenes, o para aplicaciones más prácticas como análisis de datos o aprendizaje personalizado. Imagínese usar el mismo motor para construir un auto de carreras, un elegante auto deportivo o incluso un camión potente: ¡las posibilidades son infinitas!
Valor incrementado
En el mercado laboral, la capacidad no solo de comprender la IA generativa sino también de crear aplicaciones prácticas con ella lo convierte en un activo mucho más valioso. Imagínate ser un experto en motores pero también poder diseñar diferentes vehículos. Ese es el tipo de ventaja que le ofrece AI App Building en el campo de la IA generativa.
Prepare sus habilidades para el futuro
A medida que la IA generativa siga evolucionando, la capacidad de crear aplicaciones será crucial para seguir siendo relevante. Podrás adaptar tus habilidades a nuevos modelos y tecnologías, asegurando que tu carrera se mantenga a la vanguardia. Imagínese ser un mecánico que no sólo puede reparar coches viejos sino también adaptar sus habilidades para mantener y desarrollar futuros vehículos eléctricos.
Conclusión
La importancia de la IA generativa en las industrias implica la necesidad de habilidades efectivas en personas apasionadas por la IA. Obtener lo mismo no sólo tiende a aumentar las oportunidades de empleo en las empresas de primer nivel, sino que también tiene el potencial de generar aumentos salariales.
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- Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/generative-ai-skills/
