12 Aplicaciones prácticas de los grandes modelos lingüísticos (LLM)

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) se están convirtiendo rápidamente en una de las innovaciones tecnológicas más sonadas de la era de Internet.

De hecho, los investigadores estiman que la IA generativa se convertirá en un mercado de 1,3 billones de dólares en 2032, a medida que más usuarios experimenten con soluciones de IA generativa como ChatGPT, Google Bard y Bing Chat.

Sin embargo, con la tecnología en su infancia, los casos de uso de los LLM en la empresa aún están por definir.

A primera vista, los LLM pueden utilizarse en cualquier situación en la que una organización necesite analizar, procesar, resumir, reescribir, editar, transcribir o extraer información de un conjunto de datos o texto de entrada. Con una adopción cada vez mayor, existen algunos usos prácticos de los modelos lingüísticos que parecen prometedores para las aplicaciones LLM.

Las 12 mejores aplicaciones de LLM

1. Traducción con modelos lingüísticos

Una de las aplicaciones prácticas más sencillas de los LLM es la traducción de textos escritos. Un usuario puede introducir un texto en un chatbot y pedirle que lo traduzca a otro idioma, y la solución empezará a traducir el texto automáticamente.

Algunos estudios sugieren que los LLM como GPT-4 compiten con productos de traducción comerciales como Google Translate. Dicho esto, los investigadores también se?alan que GPT-4 es más eficaz a la hora de traducir idiomas europeos, pero no es tan preciso a la hora de traducir idiomas de “bajos recursos” o “lejanos”.

2. Análisis de malware

El lanzamiento del LLM SecPaLM de ciberseguridad de Google en abril de 2023 puso de relieve un uso interesante de los modelos lingüísticos para realizar análisis de malware. Por ejemplo, el Google VirusTotal Code Insight utiliza el LLM Sec-PaLM para escanear y explicar el comportamiento de los scripts e indicar al usuario si son maliciosos o no.

Analizar los archivos en busca de malware de esta manera significa que los usuarios humanos no necesitan ejecutarlos en un sandbox para averiguar si son destructivos.

3. Creación de contenidos

Otro caso de uso cada vez más común para los modelos lingüísticos es la creación de contenidos. Los LLMS permiten a los usuarios generar una amplia gama de contenidos escritos, desde blogs y artículos hasta relatos breves, resúmenes, guiones, cuestionarios, encuestas y publicaciones en redes sociales. La calidad de estos resultados depende de los detalles proporcionados en la solicitud inicial.

Si los LLM no se utilizan para generar contenidos directamente, también pueden servir de ayuda para la ideación. Según Hubspot, el 33% de los profesionales del marketing que utilizan IA lo hacen para generar ideas o inspiración para contenidos de marketing. El principal valor aquí es que la IA puede acelerar el proceso de generación de contenidos.

Vale la pena se?alar que también hay herramientas como DALL-E, MidJourney y Stable Diffusion que permiten a los usuarios generar imágenes basadas en una indicación escrita.

4. Búsqueda

Muchos usuarios habrán experimentado por primera vez con la IA generativa como herramienta de búsqueda alternativa. Los usuarios pueden hacer preguntas a un chatbot en lenguaje natural y recibirán una respuesta instantánea con información y datos sobre cualquier tema.

Aunque el uso de soluciones como Bard o ChatGPT como herramienta de búsqueda proporciona acceso a una amplia gama de información, es importante ser consciente de que no todo este contenido es preciso.

Los modelos lingüísticos son propensos a la alucinación y tienen tendencia a inventarse hechos y cifras. Por esta razón, es una buena idea que los usuarios comprueben dos veces cualquier información objetiva presentada por los LLM para evitar ser enga?ados por información errónea.

5. Asistentes virtuales y atención al cliente

La IA generativa también parece prometedora en el ámbito de la atención al cliente en forma de asistentes virtuales.

La investigación de McKinsey descubrió que en una empresa con 5.000 agentes de atención al cliente, la aplicación de IA generativa aumentó la resolución de incidencias en un 14% por hora y redujo el tiempo dedicado a gestionar una incidencia en un 9%.

Los asistentes virtuales de IA permiten a los clientes hacer preguntas sobre servicios y productos, solicitar reembolsos y comunicar quejas al instante. Para los usuarios finales, elimina la necesidad de esperar a un agente de soporte humano, y para los empleados automatiza las tareas de soporte repetitivas.

6. Detección y prevención de ciberataques

Otro interesante caso de uso de los modelos lingüísticos en ciberseguridad es la detección de ciberataques. Esto se debe a que los LLM tienen la capacidad de procesar grandes conjuntos de datos recogidos a través de la red de una empresa y pueden detectar patrones que indiquen un ciberataque malicioso y generar una alerta.

Hasta ahora, varios proveedores de ciberseguridad han empezado a experimentar con esta tecnología para la detección de amenazas. Por ejemplo, a principios de este a?o SentinelOne lanzó una solución basada en LLM que puede buscar automáticamente amenazas e iniciar respuestas automáticas a la actividad maliciosa.

Otro enfoque demostrado por Microsoft Security Copilot, permite a los usuarios escanear sus entornos en busca de vulnerabilidades y exploits conocidos, y puede generar informes sobre posibles eventos de seguridad en cuestión de minutos para equipar a los defensores humanos para responder.

7. Desarrollo de código

Las herramientas de IA generativa no sólo tienen la capacidad de generar lenguaje natural, sino que pueden generar código en lenguajes como JavaScript, Python, PHP, Java y C#.

La capacidad de generación de código de los modelos lingüísticos permite a los usuarios no técnicos generar código básico. Aunque puede escribir código para proyectos sencillos que resuelven retos básicos, tiene dificultades para abordar tareas más complejas que son de mayor alcance y escala.

Por ello, los programadores deben comprobar dos veces el código para detectar problemas de funcionalidad y seguridad durante el desarrollo, a fin de evitar interrupciones tras la implantación.

También se pueden utilizar para ayudar a depurar el código existente o incluso generar documentación complementaria para que los usuarios no tengan que dedicar tiempo a hacerlo manualmente.

8. Transcripción

Los LLM también están ganando mucha atención debido a su capacidad para tomar archivos de audio o vídeo y transcribirlos a texto escrito con gran precisión. Proveedores como Sonix utilizan IA generativa para crear y resumir transcripciones a partir de archivos de audio y vídeo.

Esto significa que los usuarios humanos no necesitan dedicar tiempo a transcribir audio manualmente, lo que puede ahorrar una cantidad significativa de tiempo y eliminar la necesidad de invertir en un transcriptor.

Una de las ventajas que tienen los LLM sobre el software de transcripción tradicional es que el procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a estas herramientas inferir el contexto y el significado de las declaraciones suministradas a través del audio.

9. Estudios de mercado

La capacidad de la IA generativa para resumir y hacer inferencias a partir de grandes conjuntos de datos la convierte en una herramienta útil para realizar estudios de mercado y obtener información sobre productos, servicios, mercados, competidores y clientes.

Los modelos lingüísticos pueden procesar la entrada de texto o el conjunto de datos de un usuario y desarrollar un resumen escrito de las tendencias y proporcionar información sobre el comprador, la diferenciación competitiva, las brechas del mercado y otra información que puede utilizar para hacer crecer el negocio a largo plazo.

10. Investigación de palabras clave

Los asistentes de IA también desempe?an un valioso papel a la hora de agilizar el proceso de búsqueda de palabras clave. Por ejemplo, los usuarios pueden preguntar cuáles son las mejores palabras clave para un tema potencial, junto con subtérminos relevantes.

Por ejemplo, podría pedir una lista de algunos títulos SEO-friendly para el blog de un sitio web. Para obtener los mejores resultados, es una buena idea utilizar LLM como ChatGPT para identificar palabras clave potenciales y luego cotejarlas con una herramienta de un proveedor externo como Ahrefs o Wordstream para asegurarse de que existe un tráfico significativo.

11. Automatización de ventas

Las herramientas de IA generativa como ChatGPT también se pueden utilizar para automatizar ciertos segmentos del proceso de ventas, desde la generación de prospectos hasta su nutrición, personalización, cualificación, puntuación de prospectos y previsión, .

Por ejemplo, un LLM puede analizar un conjunto de datos e identificar posibles clientes potenciales, al tiempo que desarrolla una comprensión de sus preferencias y crea recomendaciones personalizadas.

Del mismo modo, si se utiliza para pronosticar las ventas, la solución puede procesar un conjunto de datos, identificar patrones potenciales y estimar las ventas futuras y la cantidad de ingresos que llegarán.

12. Análisis de sentimiento

Los LLM pueden utilizarse como herramienta de análisis cualitativo, para analizar el sentimiento de un texto e inferir la actitud de un escritor hacia un tema determinado.

Esto permite a una organización calibrar la opinión de los clientes a partir de fuentes como los comentarios en las redes sociales o las opiniones de los clientes, para ayudar a una organización a descubrir puntos de vista que puedan ayudarle a gestionar mejor sus marcas.

Por ejemplo, el análisis de opiniones puede poner de relieve las palabras clave que los clientes utilizan para describir una marca o un producto, y destacar qué características o capacidades consideran más importantes que tengan los productos, lo que puede ayudar a informar sobre futuros esfuerzos de marketing.

Aplicaciones LLM: hacer que los datos no procesables sean procesables

En cualquier situación en la que se quiera resumir o extraer información de un conjunto de datos, los modelos lingüísticos tienen un papel que desempe?ar. A medida que los LLM se desarrollen más y más empresas experimenten con casos de uso potenciales, las organizaciones tendrán una mejor comprensión del riesgo y de la mitigación de algunos de los inconvenientes como la alucinación de hechos.

No es de extra?arse que en un futuro no muy lejano, se conozcan aún más aplicaciones LLM en nuestro día a día y a su vez, más personas reconozcan la importancia de entender como funciona esta tecnología.??