Los «superpoderes» de la IA multimodal

Cuando hablamos de IA multimodal, hablamos de texto, imágenes, audio, vídeo u otros tipos de datos que, en un momento determinado, pueden surgir en la interacción con un humano. Un ejemplo claro de esta innovación es un asistente virtual que interpreta indistintamente y de forma simultánea comandos de voz y gestos visuales para proporcionar una respuesta más precisa y contextual.

¿Qué ventajas ofrece sobre la IA convencional? Veamos un caso concreto. Los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) tradicionales trabajan solo con texto, sin la capacidad de integrar y analizar información visual o auditiva. La multimodal supera la limitación del formato y permite añadir componentes multimedia presentes en nuestra comunicación actual; esta incorporación de diversas fuentes le permite tener una comprensión más rica y contextual del entorno o la tarea a realizar.

La evolución de la inteligencia artificial ha sido un proceso dinámico y continuo a lo largo del tiempo, marcado por varios hitos importantes que han transformado nuestra capacidad para interactuar con la tecnología.

Desde sus inicios, la IA ha pasado por diversas etapas, cada una de las cuales ha ampliado significativamente su alcance y funcionalidad. Aunque no existe una versión universal de estas etapas o de los términos usados para referirse a ellas, una simplificación útil para el propósito de este artículo sería la de una evolución marcada por tres etapas principales.

1. IA tradicional: modelos basados en datos de una sola modalidad

La primera generación de sistemas de inteligencia artificial se centró en modelos que utilizaban una única fuente de datos para tomar decisiones o realizar tareas concretas. Estos sistemas, conocidos popularmente como IA tradicional, se basaban principalmente en algoritmos de aprendizaje para analizar datos estructurados.

Por ejemplo, los primeros sistemas de reconocimiento de voz se entrenaban únicamente con datos de audio, mientras que los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) trabajaban exclusivamente con texto escrito. Aunque estos modelos demostraron ser útiles en su momento en ámbitos específicos, su capacidad para entender y actuar en contextos más complejos era limitada debido a este enfoque en una única dimensión.

2. IA generativa: creación de nuevos contenidos empleando datos existentes

Gracias al avance en el ámbito de la IA y a la acumulación de grandes volúmenes de datos, esta innovación ha ido evolucionando hacia lo que conocemos como IA generativa.

Esta rama de la inteligencia artificial se centra en la creación de contenido nuevo a partir de datos existentes. Así, puede producir imágenes, música, texto y otros tipos de contenido empleando técnicas como las redes generativas adversarias (GAN).

En este sentido, la IA generativa genera contenido muy difícil de diferenciar de las creaciones humanas. Un ejemplo de ello es el popular chat GPT-3, un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que puede generar texto coherente y contextual en lenguaje natural a partir de unas pocas palabras clave.

La IA generativa se aplica en campos tan diversos como el arte, la publicidad, o el desarrollo de código, y también en multitud de áreas corporativas, desde la atención al cliente hasta la gestión documental. Su impacto social, económico y empresarial es alto, y es fundamental la concienciación sobre su uso responsable, así como reflexionar en torno a su potencial presente y futuro, algo que ya hemos hecho desde MAPFRE.

Los comienzos de la IA generativa han sido monomodales (por ejemplo, modelos de texto a texto como ChatGPT o de texto a imagen como DALL-E) hasta la llegada de la tercera etapa.

3. IA multimodal: integración de múltiples formas de datos para generar aplicaciones más contextuales

El siguiente paso en la evolución de la inteligencia artificial es la IA multimodal. Este enfoque busca superar las limitaciones de los modelos precedentes mediante la integración de múltiples formas de datos. Combina información de diversas fuentes, como texto, imágenes, audio, vídeo y datos sensoriales, para proporcionar una comprensión más rica y contextual de las situaciones.

Por ejemplo, en el ámbito de la salud, un sistema de IA multimodal podría analizar simultáneamente tanto imágenes médicas como registros de voz del paciente, junto con datos de sensores biométricos, para ofrecer un diagnóstico más preciso y personalizado. Otro caso de uso de la IA multimodal lo encontramos en los sistemas de conducción autónoma, en los que se utilizan datos de cámaras, sensores LiDAR y mapas para tomar decisiones seguras en tiempo real.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) —modelos de IA diseñados específicamente para analizar imágenes al detectar patrones y características visuales— se combinan con sistemas que son eficaces para comprender el contenido de texto y audio. Al combinar estos enfoques, la IA multimodal puede entender mejor la situación y proporcionar respuestas más precisas. Esta capacidad es especialmente útil en aplicaciones complejas, como lo puede ser el diagnóstico médico, en el que se utilizan imágenes de rayos X, resultados de laboratorio y descripciones de síntomas para hacer evaluaciones más precisas.

Entre los sistemas de IA multimodal más extendidos, podemos encontrar Google Gemini, GPT-4, Inworld AI, Meta ImageBind o Runway Gen-2, entre otros.

La IA multimodal ofrece numerosas ventajas que pueden explotarse en el sector de los seguros.

Al combinar diferentes tipos de datos, proporciona una comprensión más completa y contextual de la información. Esto puede permitir a las compañías de seguros efectuar una evaluación más precisa de las reclamaciones, analizar mejor los riesgos y detectar fraudes con mayor eficacia; por ejemplo, la IA multimodal puede analizar simultáneamente el texto de una reclamación, las imágenes de los daños y los registros de llamadas para ofrecer una respuesta rápida y precisa. Además, su capacidad para integrar datos de diversas fuentes puede suponer una gran ventaja en la relación con el asegurado, ya que permite desarrollar interfaces humano-sistema más intuitivos y fluidos. Y en lo que respecta a la personalización de las pólizas, la IA multimodal habilita un análisis y predicción más precisa de las necesidades y comportamientos de cada cliente. Por ejemplo, puede combinar datos de texto de correos electrónicos, imágenes de documentos escaneados y registros de llamadas para ofrecer productos y servicios más adaptados a sus perfiles.

En definitiva, la IA multimodal puede revolucionar la forma en que interactuamos con la tecnología al combinar diversas fuentes de datos para proporcionar respuestas más precisas y contextuales. Su capacidad para integrar texto, imágenes, audio, vídeo y otros datos permite aplicaciones más sofisticadas y efectivas, desde la atención médica hasta la personalización de servicios en el sector seguros.

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