Akash, cofundador y CEO de Bellum.ai, se ha convertido en una voz destacada en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial fiables para empresas. En una reciente charla, compartió su trayectoria y aprendizajes obtenidos a lo largo de los años, trabajando con cientos de organizaciones que han adoptado la IA. Su objetivo es aclarar qué prácticas son efectivas, cuáles no lo son y hacia dónde se dirige el desarrollo de la inteligencia artificial.
La experiencia inicial de Akash con la IA se remonta a hace cuatro o cinco años, coincidiendo con el inicio de la pandemia de COVID-19. En ese periodo, comenzó a experimentar con la API de GPT-3. Aunque la tecnología no era perfecta y generaba respuestas aleatorias e inexactas, mostró una capacidad sorprendente al completar frases de manera significativa. En ese tiempo, su trabajo en software de reclutamiento le permitió aplicar la IA para la generación de descripciones de puestos de trabajo y clasificación de correos electrónicos, lo que llevó a que su generador de descripciones impulsado por IA se volviera viral, revelando el potencial de la automatización dirigida por inteligencia artificial.
Sin embargo, Akash destacó que la implementación de estos modelos en producción presentó desafíos significativos. La ingeniería de indicaciones, la evaluación y la colaboración en los procesos de trabajo eran aspectos complejos de resolver. La situación cambió en noviembre de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT, que marcó la entrada de la IA en el mainstream. Las dificultades ya experimentadas por Akash en la implementación de la IA en producción, como la fiabilidad y la colaboración, ahora eran comunes en muchas industrias.
Ante esta nueva realidad, Akash y sus cofundadores decidieron crear Bellum.ai, con la misión de ayudar a las empresas a aprovechar de manera efectiva los modelos de lenguaje avanzados (LLMs) y construir sistemas de IA robustos. Su experiencia previa en McKinsey también le brindó una perspectiva valiosa sobre la gobernanza de la IA y la evolución de las tecnologías asociadas. El auge de los modelos GPT y su creciente impacto en diversos sectores ratificó su convicción sobre la necesidad de marcos estructurados para el despliegue de la inteligencia artificial.
vía: AI Accelerator Institute
