¿Recuerdas cuando Bard de Google afirmó confiadamente que el Telescopio Espacial James Webb había fotografiado planetas fuera de nuestro sistema solar? Errores como estos, cuando se cometen en sectores como las finanzas, la salud o el legal, vienen con un alto precio. Sin embargo, un desafío clave sigue estando extendido en las aplicaciones empresariales: las "hallucinaciones" de la IA, donde los modelos generativos producen información incorrecta o imaginaria, entregadas con total confianza, y los costos a menudo son ilimitados cuando ocurren. Real Risks of AI Hallucinations in Business Los riesgos reales de las alucinaciones en el negocio Las alucinaciones de IA no son un inconveniente menor, pueden tener graves consecuencias comerciales. Los ejemplos incluyen violaciones de conformidad si su chatbot da consejos regulatorios incorrectos, daños financieros de orientaciones de inversión erróneas o daños a la reputación de la marca causados por inexactitudes comunicadas con confianza a los clientes. Este problema es más común de lo que muchos se dan cuenta.Meta retiró su modelo Galactica después de que produjo desinformación preconcebida. El chatbot de Sydney de Microsoft fue igualmente problemático, una vez que hizo confesiones inquietantes sobre las prácticas internas. Estos incidentes subrayan los riesgos operativos que viene con el despliegue de la IA generativa sin una estructura o control adecuados. Aunque los últimos modelos alucinan mucho menos, todavía lo hacen, y excruciantemente, a menudo lo hacen de maneras más sutiles ahora que nunca, evitando la detección. Why Current Prompt Engineering Methods Fall Short Por qué los métodos de ingeniería prompt actuales caen corto Las alucinaciones de IA suelen ocurrir debido a tres factores.El primer factor es la dependencia de prompts no estructurados y prompts de sistema pobres, donde los modelos de IA generativos reciben entradas vagas y se dejan para interpretar el significado de forma independiente. En segundo lugar, los modelos a menudo carecen de restricciones claras, lo que conduce a respuestas inconsistentes e impredecibles. En tercer lugar, los métodos tradicionales de ingeniería instantánea son frágiles. Incluso cambios menores pueden desencadenar errores impredecibles y costosos. Muchas compañías continúan invirtiendo mucho en tratar de elaborar prompts de texto "perfectos".Este enfoque es caro e infiable.Se traduce en un ciclo de corrección constante y re-prompting, drenaje de recursos y aumento del tiempo de desarrollo. Structured Prompting as a Reliable Solution La implantación como solución fiable El lenguaje de modelado de IA (BAML) de BoundaryML ofrece una manera de generar salidas de IA consistentes y predecibles. Transforma salidas vagas en funciones claramente definidas con entradas y salidas explícitas, reduciendo significativamente la incertidumbre. BAML logra esto a través del análisis alineado con esquemas. Este método asegura que las salidas de IA se adhieran estrictamente a formatos predeterminados. Cuando la IA se desvía de las expectativas, el error se vuelve inmediatamente claro y actuable.Esta estructura permite un desgaste rápido y mejora significativamente la fiabilidad. How Structured AI Reduces Operational Costs Cómo la IA estructurada reduce los costes operativos Cada alucinación puede desencadenar costosos procesos de depuración, requiriendo que los desarrolladores retracen modelos o reescriban conjuntos completos de prompt. Al implementar métodos estructurados como el BAML, las empresas pueden reducir las iteraciones costosas produciendo resultados correctos antes.Aquí hay un breve vídeo de cómo incorporamos el BAML en un proyecto reciente: https://www.youtube.com/watch?v=TYSTlkMGXWs&embedable=true Las empresas que adoptan BAML han demostrado reducciones notables en errores relacionados con la IA, mejoras en las métricas de cumplimiento y logrado ahorros de costes tangibles. Building Trustworthy and Scalable AI Systems Construir sistemas de IA confiables y escalables Más allá de los ahorros de costes inmediatos, los enfoques estructurados proporcionan otros beneficios empresariales sustanciales. Las salidas generadas utilizando BAML pueden ser probadas sistemáticamente, proporcionando una visión clara de los problemas potenciales antes de la implementación. Los esquemas transparentes ofrecen visibilidad en las operaciones de IA, permitiendo a los equipos identificar problemas más rápidamente y con mayor precisión. El llamado estructurado también garantiza una mejor mantenimiento.Los equipos pueden debutar de manera más efectiva y escalar los sistemas de IA de manera confiable en toda la empresa. Por último, y lo más importante, la solicitud estructurada da audibilidad a las aplicaciones y operaciones empresariales, lo que es absolutamente crucial en todas las empresas, en particular aquellas en industrias reguladas como las finanzas o la salud. Practical Recommendations for Executives and Founders Recomendaciones prácticas para ejecutivos y fundadores Los líderes empresariales experimentados entienden la importancia de una infraestructura estable y escalable.Las implementaciones de IA deben simplificar las operaciones, no complicarlas. Ya sea lanzando una nueva iniciativa o integrando la IA en un entorno existente, la solicitud estructurada reduce los riesgos operativos y alinea sus proyectos de IA directamente con resultados mensurables. Esto es crucial para los fundadores y ejecutivos que ya han experimentado las trampas operativas que pueden obstaculizar el crecimiento, especialmente en grandes empresas, mercados regulados como la salud, las finanzas o los legales. Take Action: Transition to Structured AI Prompting Tome Acción: Transición a la AI Estructurada Continuar confiando en la ingeniería instantánea tradicional conlleva riesgos operativos evitables.Ahora es el momento de evaluar críticamente sus flujos de trabajo de IA actuales e identificar áreas de potencial vulnerabilidad. Los métodos de impulso de IA estructurados como BAML representan un camino claro hacia adelante. Permiten a su negocio aprovechar la IA generativa con confianza, centrándose en resultados tangibles en lugar de gestionar errores evitables. . . . Nick Talwar es un CTO, ex-Microsoft, y un ingeniero de IA práctico que apoya a los ejecutivos en la adopción de la IA. → para capturar sus últimos pensamientos. Seguirlo en Linkedin → Para artículos en profundidad entregados directamente a su caixa de entrada. Suscríbete a su Substack gratis → para acelerar la transformación de su organización. Únete al Programa de Estrategia Ejecutiva de AI

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Las alucinaciones de IA están costando a las empresas millones: lo que BAML está haciendo para prevenirlas

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