Sin lugar a dudas, la Inteligencia Artificial (IA) es una de las grandes protagonistas en el panorama tecnológico de los últimos años. La misma se ha encargado de transformar diversas industrias y facilitar tareas a millones de personas en todo el mundo. En este artículo de Futuro Eléctrico hablaremos de la IA multimodal, uno de los desarrollos más innovadores en este campo.
¿De qué se trata? ¿por qué es tan novedosa? A continuación, te contaremos todos los detalles que necesitas saber sobre la IA multimodal. Así que prepárate para conocer esta disruptiva y transformadora tecnología.
Tabla de contenidos
IA multimodal: ¿Qué es?
Ya adelantamos que se trata de un desarrollo de gran importancia y por eso, en esta sección te explicaremos qué es la IA multimodal. Básicamente, hacemos referencia a sistemas de inteligencia artificial con capacidad de procesar y analizar múltiples tipos de datos al tiempo, como por ejemplo, elementos de texto, imágenes, audio y también video de forma simultánea.
La principal diferencia con otros modelos más tradicionales de IA es que esta no se especializa en un solo tipo de dato; la misma combina diferentes fuentes de información para así lograr una comprensión más integral de las tareas que le son asignadas. Por este motivo, se habla de la IA multimodal como el futuro de la inteligencia artificial, pues brinda mayores utilidades para diferentes labores.
Incluso, en las últimas semanas ha aparecido Amazon en el radar gracias al anuncio del lanzamiento de su propia IA. Nova, como se le ha denominado, es la propuesta de la multinacional estadounidense para competir con rivales como OpenAI, Google y Meta. Esta se presenta como una solución total, puesto que brindará procesamiento de texto, imágenes y videos.
Es así como hablamos de una nueva generación de modelos funcionales (FM) de última generación (SOTA). Amazon Nova Micro, Amazon Nova Lite y Amazon Nova Pro son las versiones de este modelo, las cuales proporcionarán una amplia variedad en factores como precisión, velocidad y coste de operaciones. Los mismos prometen inferencia rápida y rentable, comprensión y refinamiento avanzado de entradas de texto, imágenes y videos.
Por su parte, una de las grandes apuestas en generación de contenido creativo es la de Amazon Nova Canvas y Amazon Nova Reel. Estos modelos han sido diseñados para ofrecer imágenes y videos personalizados de alta calidad. Lo anterior será de gran utilidad para todo lo relacionado con el mundo de las redes sociales y el marketing digital.
¿Cómo funciona la IA multimodal?
Aunque ya hemos dado grandes rasgos de la IA multimodal, en este apartado explicaremos más detalles sobre su funcionamiento. Como lo adelantamos, esta utiliza modelos avanzados de aprendizaje profundo o deep learning para así fusionar y analizar diversos tipos de datos. Estos modelos han sido entrenados en grandes conjuntos de datos que, a su vez, contienen múltiples modalidades de información.
Gracias a su capacidad de fusionar información de diferentes fuentes, esta IA puede crear representaciones combinadas. Estas últimas pueden mejorar la capacidad de razonamiento y, por consiguiente, la toma de decisiones. La combinación de datos, ya sean visuales, textuales o auditivos, hacen que los modelos multimodales elaboren respuestas más ricas y con un contexto más apropiado.
Ejemplos de aplicaciones de la IA multimodal
Ahora que sabes de qué se trata la IA multimodal, es momento de identificar cuáles pueden ser sus aplicaciones. Existe una amplia gama de sectores en los que esta podrá tener gran influencia al mejorar la eficiencia de muchas actividades. A continuación, te presentamos algunos de los usos más destacados de este desarrollo:
1. Asistentes virtuales
¿Eres usuario de asistentes virtuales como Alexa, Siri o el Google Assistant? Pues bien, puede que este sea uno de los datos que no sabías de la inteligencia artificial. Estos sistemas están mejorando de forma continua gracias a la IA multimodal y el siguiente es un ejemplo de esto: Un asistente virtual está en la capacidad de identificar un objeto de una fotografía y proporcionar información completa sobre el mismo.
2. Atención médica
Y si hablamos de áreas relevantes en las que la IA multimodal presenta utilidad, tenemos que mencionar la atención médica. Al poder integrar datos de imágenes médicas, además de registros de pacientes y resultados de laboratorio, esta ayudará a mejorar los diagnósticos y tratamientos. Es ya conocido su uso en cirugía robótica, medicina personalizada y en diagnóstico asistido.
3. Seguridad
La inteligencia artificial también ha ofrecido grandes beneficios al área de la seguridad y la vigilancia. En este caso, la IA multimodal tiene la capacidad de analizar secuencias de video, a la vez que lo hace con datos de audio y texto. Por medio de lo anterior, brinda la posibilidad de detectar comportamientos que puedan ser sospechosos o incidentes en tiempo real para así tener reacciones tempranas frente a estos.
4. Vehículos autónomos
Por si aún no lo sabías, los vehículos autónomos dependen en gran medida de la IA multimodal. Gracias a esta pueden navegar y tomar decisiones en tiempo real gracias a los datos recogidos por sensores visuales (cámaras) y otros como radares (GPS). La integración de toda esta información hace que, por ejemplo, los automóviles comprendan mejor su entorno y respondan de forma adecuada a situaciones como el alto tráfico de una ciudad.
5. Publicidad y mercadeo
Sobre esto ya hemos hablado y es que la IA multimodal se presenta como una gran herramienta para el área de la publicidad y el marketing. Las empresas tienen la posibilidad de analizar datos de comportamiento de los consumidores. Por ejemplo, comentarios en redes, imágenes y videos que como información serán recogidos para crear campañas publicitarias personalizadas y con mayor porcentaje de efectividad.
6. Educación
Finalmente, en el ámbito educativo, la IA multimodal también ha mejorado la experiencia de aprendizaje personalizado. Las instituciones pueden adaptar el material educativo de acuerdo al análisis de que se haga del rendimiento académico de los estudiantes y su interacción con los contenidos multimedia. De esta manera, los alumnos de estas podrán tener un aprendizaje adaptado a sus necesidades reales.
Los anteriores solo son seis campos o áreas en los que la IA multimodal ha tenido y tendrá gran influencia en los próximos años. Sin lugar a dudas, la capacidad de analizar información desde diferentes fuentes y en distintos formatos ayuda a comprender mejor a las personas y darles las herramientas adecuadas para sus labores.
¿Por qué es tan revolucionaria la IA multimodal?
Como conclusión, podemos decir que la IA multimodal es revolucionaria debido a varias razones claves. La primera de ellas es que esta ofrece una visión más completa y contextualizada de las situaciones. Esto se traduce en respuestas más precisas y relevantes, mejorando así la interacción entre el humano y la máquina (cualquiera que sea esta).
La IA multimodal, además, se está encargando de impulsar la innovación en muchos sectores. Las empresas están desarrollando productos y servicios más avanzados, los cuales mejoran la eficiencia operativa y ofrecen experiencias de usuario más completas. Sumado a esto, no se puede dejar de lado la adaptabilidad y la escalabilidad de esta IA.
A medida que haya más fuentes de datos y modalidades, estos sistemas podrán integrarlas y mejorar su desempeño. Lo anterior podrá realizarse sin la necesidad de una reprogramación extensa. Podemos entender esto como la gran flexibilidad que permite a la IA multimodal estar a la vanguardia de la innovación tecnológica.
¿Te parece interesante todo lo que hay alrededor de esta inteligencia artificial? Si es así, esperamos que este artículo te haya animado a comprender más sobre esta. Por lo pronto, te invitamos a instruirte en otros temas como la Ley de IA de la UE, la cual presenta un marco legal que regula el uso de este desarrollo en Europa.
¡En Futuro Eléctrico podrás enterarte sobre las últimas tendencias tecnológicas y de qué manera están al servicio de las personas!