Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) han revolucionado la manera en que interactuamos con la inteligencia artificial. En esta segunda parte de la guía, exploramos usos avanzados de estos modelos, incluyendo análisis de datos, programación, interacción con audio, generación de imágenes y videos, diagramas y aplicaciones multimodales.
Si te interesa exprimir al máximo estas herramientas, sigue leyendo.
Análisis de datos con modelos de lenguaje
Uno de los usos más potentes de los LLMs es el análisis de datos avanzado (Advanced Data Analysis, ADA). Con esta función, los modelos pueden:
- Analizar grandes volúmenes de datos de forma autónoma.
- Generar gráficos y visualizaciones automáticamente.
- Predecir tendencias mediante modelos estadísticos.
Ejemplo práctico
Se le puede pedir a un modelo que busque la valuación de OpenAI a lo largo de los años y genere un gráfico con esos datos. Además, puede hacer una predicción de su posible valuación en 2030 utilizando modelos matemáticos de crecimiento exponencial.
Generación de diagramas automáticos
Herramientas como Claude Artifacts permiten a los modelos generar diagramas conceptuales basados en texto. Por ejemplo, se puede ingresar un artículo sobre la historia de Diego Maradona y obtener un diagrama visual que organiza la información en categorías como «Carrera deportiva» y «Selección argentina».
Creación de mini aplicaciones con IA
Algunas herramientas avanzadas permiten a los modelos generar aplicaciones funcionales. Un ejemplo práctico es la generación de un generador de códigos QR sin necesidad de programación avanzada. Estas soluciones pueden ser de gran utilidad para desarrolladores y emprendedores.
Programación asistida por IA
Los entornos de desarrollo con IA integrada, como Cursor, facilitan la programación permitiendo:
- Generación de código desde descripciones en lenguaje natural.
- Creación de aplicaciones funcionales sin conocimientos avanzados de código.
- Depuración y corrección automática de errores.
Ejemplo práctico
Se puede pedir a la IA que cree un juego de TATETI en versión web con animaciones de celebración cuando un jugador gana. En segundos, se obtiene un juego funcional con código optimizado.
Interacción multimodal: Texto, voz e imágenes
Dictado de voz y transcripción
Los modelos de lenguaje permiten interactuar mediante voz y texto, facilitando la transcripción de notas y la generación de contenido rápida.
Generación de imágenes
Herramientas como DALL·E 3 permiten la creación de imágenes a partir de descripciones en texto. Un ejemplo clásico es pedir una imagen de un perro andando en bicicleta y obtener un resultado realista en segundos.
Creación de videos con IA
Los modelos como SORA, Pika Labs y VEO 2 de Google están mejorando rápidamente en la generación de video. Actualmente, VEO 2 se posiciona como uno de los mejores en términos de calidad y realismo.
Memoria en los modelos de lenguaje
Algunos modelos, como ChatGPT, tienen la capacidad de recordar información del usuario para personalizar futuras interacciones. Esto permite que la IA recuerde:
- Preferencias del usuario.
- Restricciones alimenticias.
- Historial de conversaciones relevantes.
Personalización con GPTs a medida
OpenAI y otras plataformas permiten la creación de GPTs personalizados, los cuales pueden:
- Automatizar tareas repetitivas.
- Incorporar documentación y datos propios.
- Mejorar la productividad adaptándose a necesidades específicas.
Conclusión
Los grandes modelos de lenguaje han evolucionado de manera impresionante, permitiendo realizar tareas que antes requerían conocimientos técnicos avanzados. Desde el análisis de datos hasta la creación de imágenes y videos, estos modelos ofrecen un potencial enorme para optimizar procesos en diversos campos.
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