IA democratiza el conocimiento: Mustafa Suleyman

Suleyman, durante un evento en Bangalore, India, explicó que la IA no solo impulsará la productividad en el ámbito laboral, sino que también mejorará la vida diaria. Microsoft 365 Copilot, por ejemplo, es una herramienta que demuestra el potencial de la IA al analizar datos y brindar información relevante de forma rápida y precisa. Este "co-piloto" digital puede acceder a correos electrónicos, calendarios, hojas de cálculo, documentos, registros de recursos humanos y cadenas de suministro para ofrecer respuestas detalladas y contextualizadas a cualquier pregunta.

"Para muchos trabajadores del conocimiento, se trata fundamentalmente de acceder a información útil que se pueda convertir en acción", dijo Suleyman.

En el evento, también se discutió la importancia de adaptar la IA a las diferentes culturas y contextos sociales. Suleyman destacó que India es uno de los mercados de más rápido crecimiento para Microsoft y que la compañía cuenta con un equipo fuerte en Hyderabad. Además, mencionó que la IA se está enriqueciendo con la inclusión de psicólogos, terapeutas, guionistas y comediantes en el proceso de desarrollo, lo que permitirá obtener una perspectiva más diversa y humana.

"Creo que hay ingenieros y desarrolladores extremadamente talentosos aquí", dijo Suleyman. "Pero también, cada vez más, estamos involucrando a científicos sociales, psicólogos, terapeutas, guionistas, comediantes; personas que normalmente no se asocian con la IA".

El evento también abordó la importancia de la accesibilidad lingüística en la IA. Suleyman enfatizó que la voz es la clave para hacer que las herramientas sean accesibles a todos. "Es exactamente el tipo de inversión en idiomas y traducción que creo que los gobiernos deberían estar haciendo", añadió.

En cuanto a la disponibilidad de datos para entrenar modelos de IA, Suleyman señaló que los modelos pre-entrenados se convertirán en una commodity y estarán disponibles a través de API y, en algunos casos, de código abierto. "Los datos que se necesitarán para el post-entrenamiento, o la última etapa del entrenamiento para adaptar un modelo a un caso de uso específico, son realmente muy pequeños. Solo se necesitan unas pocas decenas de miles de ejemplos del buen comportamiento que se quiere que el modelo imite o aprenda en la etapa de post-entrenamiento."

"Espero ver miles de diferentes tipos de agentes con diferentes tipos de experiencia, tanto lingüística como de conocimiento y conexión con diferentes tipos de bases de datos y conjuntos de conocimiento", afirmó Suleyman.

En resumen, la IA está en camino de revolucionar la forma en que accedemos y utilizamos la información, con el potencial de impulsar el crecimiento económico y social a nivel global.

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