La revolución que supone el uso de inteligencia artificial es imparable. El crecimiento de estas aplicaciones y su la demanda por parte de los usuarios es exponencial, mientras que las empresas e instituciones de todo el mundo comienzan a tomar posiciones en un mercado que cambiará la manera de entender internet y en mundo digital en los próximos años.
Para conseguir este objetivo, grandes empresas e instituciones científicas de todo el mundo han iniciado modelos fundacionales que aumentarán aún más las capacidades de la IA. Un modelo fundacional es una inteligencia artificial que se entrena en un amplio conjunto de datos no etiquetados (la propia inteligencia artificial debe analizar y aprender de ellos por sí misma, de una manera creativa, similar a como aprende un ser humano) y que se pueden usar para diferentes tareas o aplicar información sobre una situación a otra. Es decir, son modelos flexibles y reutilizables, entrenados en un conjunto amplio de datos que son utilizables en diferentes tareas con un mínimo de ajustes. Se les denomina fundacionales al ser la “fundación” para su aplicación prácticamente a cualquier tarea en un ámbito o sector. Durante mucho tiempo, se ha considerado este paso como la última frontera dentro del trabajo realizado desde hace décadas en inteligencia artificial, y que en los últimos seis meses se ha hecho muy popular entre el gran público.
Entre los modelos fundacionales más conocidos está el Proyecto Turing, en el que participan Microsoft y Google, y que inició su proceso en 2021. Desde hace unas semanas el buscador Bing (Microsoft) utiliza parte de este proyecto y la integración de ChatGPT para realizar búsquedas y ofrecer contenidos a los usuarios, una especie de asistente virtual que incluso sirve de “copiloto” a la hora de acceder a internet.
Otro modelo fundacional de relevancia es el que presentó a principios de febrero IBM y la NASA, un proyecto centrado en estudiar el impacto del cambio climático. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos de satélite y usando la base de datos de la agencia espacial norteamericana este modelo detectará (e incluso predecirá) cambios en la huella geográfica causados por desastres naturales y los rendimientos de cultivos, lo que ayudará a los investigadores a realizar análisis críticos de los sistemas ambientales de la Tierra y sobre la plantación de alimentos.
