La ciencia de datos ha recorrido un largo camino, desde los días en que los proyectos se asemejaban a la construcción de pirámides monumentales hasta la era actual, donde los modelos masivos de lenguaje (LLMs en inglés) han transformado el panorama, permitiéndonos gestionar icebergs en lugar de levantar estructuras titánicas. En este artículo, exploramos esta situación y cómo los LLMs están redefiniendo el enfoque tradicional de los proyectos de inteligencia artificial (IA) y ciencia de datos.
La ciencia de datos como construcción de pirámides
Los proyectos de ciencia de datos tradicionales se asemejan a la construcción de pirámides. En este tipo de proyectos, la base de la pirámide es crucial: implica la recopilación, extracción, limpieza y transformación de datos, tareas que requieren un esfuerzo considerable. Aquí es donde entra en juego el factor humano: equipos de ingenieros de datos, programadores y científicos de datos trabajan incansablemente para construir una base sólida sobre la cual se pueda erigir un modelo de IA.
Una vez que se ha completado esta base, se puede comenzar a construir el modelo, el cual está diseñado para resolver un problema específico, como la clasificación de tuits o la predicción de la demanda de energía para una empresa eléctrica. Este enfoque es laborioso y, en muchos casos, demanda volúmenes masivos de datos para entrenar modelos eficaces. Cada capa de la pirámide representa una fase del proyecto, desde la manipulación de datos hasta la modelización y la implementación. Sin una base sólida, la pirámide se desmorona.
LLMs: De la pirámide al iceberg
La llegada de los LLMs ha cambiado radicalmente esta dinámica. En lugar de construir una pirámide desde cero, ahora nos enfrentamos a un iceberg flotante, donde la mayor parte de la estructura está oculta bajo el agua. El LLM representa este conocimiento masivo y preentrenado que ya existe y está disponible desde el minuto uno. Esto significa que, en lugar de comenzar desde la base, los equipos de ciencia de datos pueden aprovechar este conocimiento acumulado y centrarse en la parte visible del iceberg: la personalización y adaptación del modelo a tareas específicas.
Con los LLMs, el enfoque ha cambiado de «construir» a «gestionar». La clave aquí es la capacidad de utilizar técnicas como el prompting, que permiten guiar al LLM para que se comporte de la manera deseada con un esfuerzo significativamente menor. En lugar de necesitar grandes volúmenes de datos para entrenar un modelo desde cero, en muchos casos basta con un conjunto limitado de ejemplos y un buen diseño de prompts para obtener resultados sobresalientes. Esto no solo reduce el tiempo y los recursos necesarios, sino que también democratiza el acceso a la IA avanzada, permitiendo a más organizaciones aprovechar sus beneficios.
El impacto de los LLMs en los proyectos de ciencia de datos
El cambio de construir pirámides a gestionar icebergs tiene profundas implicaciones en la forma en que se llevan a cabo los proyectos de ciencia de datos. A continuación, algunos de los beneficios más destacados:
- Reducción de costos y tiempo: Al partir de un modelo preentrenado, se reduce drásticamente el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar soluciones de IA.
- Democratización del acceso a la IA: Organizaciones que antes no tenían los recursos para construir pirámides ahora pueden gestionar icebergs, accediendo a capacidades avanzadas de IA sin la necesidad de grandes infraestructuras o equipos especializados.
- Flexibilidad y adaptabilidad: Los LLMs permiten una mayor flexibilidad, ya que pueden adaptarse rápidamente a nuevas tareas con una mínima intervención humana, lo que permite a las empresas responder de manera más ágil a los cambios del mercado.
- Focalización en la innovación: Al reducir la carga de trabajo en la preparación de datos y la construcción de modelos desde cero, los equipos pueden centrarse más en la innovación y en cómo aplicar la IA de manera estratégica en sus negocios.
Conclusión
La metáfora de las pirámides y los icebergs captura perfectamente la transición que experimenta la ciencia de datos impulsada por los LLMs. Si bien la construcción de pirámides sigue siendo relevante para ciertos tipos de proyectos donde se requiere un control preciso y personalizado desde la base, la gestión de icebergs se está convirtiendo rápidamente en la norma para muchas aplicaciones, gracias a la capacidad de los LLMs para aprovechar vastos volúmenes de conocimiento preexistente.
Al mirar hacia el futuro, es probable que veamos una combinación de ambos enfoques, donde los científicos de datos construyan pirámides cuando sea necesario, pero también sepan cómo navegar y gestionar icebergs cuando las circunstancias lo permitan. Esta dualidad es lo que hará que la ciencia de datos continúe evolucionando y aportando valor en un mundo cada vez más impulsado por la inteligencia artificial.
Y recuerda, si necesitas ayuda para construir pirámides o gestionar icebergs, en catedra.ai estaremos encantados de acompañarte. No dudes en contactar con nosotros.
