Moltes
gràcies.
Muchas gracias a la UPC y a todos los que estáis aquí por haberme invitado
a dar esta charla. Intentaré que sea lo más ilustrativa posible, también
que genere discusión. De hecho, mi idea es, al final, dejar unos diez
minutos. Tenemos hasta aproximadamente la una para discutir
sobre casos de uso, donde aplicarlo en el ámbito universitario. Y también
enseñaros alguna de las cosas, con ejemplos de lo que podéis hacer. Por
eso quería conectar mi propio portátil. Mi nombre es Ana López,
algunos de vosotros ya me conocéis. Estoy en Google Cloud España, dentro
del equipo de ingeniería técnica, y mi foco, sobre todo, son clientes del
sector público y educación. Muchas veces también es un entorno muy
específico, y por eso somos un grupo de personas aquí localmente dedicadas
sobre todo al ámbito de educación y sector público. Mi foco va a ser
centrarme en la inteligencia artificial generativa, brevemente
explicar en qué consiste y cómo desde Google estamos desarrollando, estamos
colaborando, cuáles son también los desafíos. Están las sesiones de
antes, saber que estaban relacionadas con la ética, en la inteligencia
artificial. Entonces, también explicaros los valores, medidas,
protecciones de seguridad que estamos poniendo en todos estos servicios que
se están alazando al mercado y que en el último año ha sido una completa
revolución tanto para vosotros como usuarios, como yo os puedo decir,
dentro de Google, también ha sido una revolución a nivel de organización, a
nivel de apuesta de lanzamiento de servicios, lo que está suponiendo
este nuevo paso en la inteligencia artificial generativa, que se está ya
igualando a una nueva revolución, como en su día fue la invención de la
máquina de vapor, la electricidad o el nacimiento de internet, pues está
habiendo inteligencia artificial generativa que puede... y yo creo que
está siendo realmente una revolución. De hecho, en el último año el número
de usuarios que han entrado a probar estas nuevas tecnologías es una línea
ya casi que es vertical, lo que es la aprobación o el uso que está teniendo
esta tecnología. Simplemente decir Google, de hecho, a lo mejor vosotros
como usuarios, todos me imagino que algún producto de Google, el
buscador, utilizáis en vuestro día a día, y ya parte de esta tecnología,
que ahora mismo es parte de la inteligencia artificial generativa,
de los nuevos servicios, de los modelos fundacionales LLM, era algo
que en Google se estaba desarrollando ya desde hace mucho tiempo. De hecho,
la arquitectura tecnología de Transformers, que es en la que se
basan lo que se nominan modelos, los Large Language Model, los LLM, fue
una tecnología inventada por Google que la donó a la comunidad Open
Source y es, por ejemplo, en esta tecnología en la que se basan
servicios como ChadGPT. Internamente fue desarrollando, madurando esta
tecnología, entrenando nuevos modelos. De hecho, en el buscador,
todos los algoritmos de búsqueda de indexación por debajo también se
basan en estas tecnologías de Transformers. Y en el 2023,
aproximadamente en marzo, depende del país por las regulaciones que Google
las tiene mucho en cuenta a la hora de que, por ejemplo, la Unión Europea
autorice el lanzamiento de un servicio, el 2023 ha sido el
lanzamiento comercial, tanto, ahora explicaré, de la versión para
consumidores, la versión gratuita, y también de los servicios de pago que
tienen capacidades adicionales de privacidad, de compliance, etcétera.
Simplemente, ¿qué es lo que trae...? ¿Cuál es la evolución hacia los
modelos generativos de LLM, lo que ahora llamamos inteligencia
artificial generativa? ¿Cuál ha sido el progreso? Tradicionalmente, cuando
queríamos que una computadora, en función de una entrada, nos diera una
respuesta, lo que hacíamos era escribir un programa, escribir un
programa con ciertas entradas la lógica que se tenía que realizar para
dar una salida. Un paso más, en toda esta aplicación de la inteligencia
artificial, redes neuronales, que esto ya es algo que lleva muchos años
en el mercado, la evolución ha sido que, en lugar de tener que programar
ese algoritmo, lo que hacemos es crear algoritmos desde cero o
entrenar, por ejemplo, algoritmos que ya hay un modelo establecido, pero lo
entrenamos con nuestros propios datos. Entonces, por ejemplo, un
algoritmo para detectar o clasificar si una imagen es un gato o no es un
gato, lo que hacemos es entrenar con imágenes de gato o no gato, enseñamos
al modelo para que luego, cuando nosotros le subamos una nueva imagen,
él nos responda si es un gato o no es un gato, sin tener que programar.
¿Cuál es la revolución que están teniendo los modelos, los LLM y la
inteligencia artificial generativa? Pues que se simplifica muchísimo todo
este proceso de aprendizaje. Estos LLM están entrenados con billones de
parámetros, mucha información. De hecho, el entrenamiento de los
modelos no es algo que lleve horas ni días, lleva meses. Estos modelos
están entrenados con mucha información de diferentes fuentes,
aunque veremos que hay entrenamientos para casuísticas o para diferentes
verticales específicas. Lo que hacemos con estos modelos
fundacionales es entrenarlos con billones de información y luego son
capaces de responder y interactuar el lenguaje natural sin tener que hacer
ese entrenamiento previo. Creo que también la principal revolución es
que son capaces de generar contenido. A lo mejor no lo he entrenado para
que me haga un programa en Python que sume dos números o para que me
responda a cuál es la lista de libros que están en la biblioteca, pero es
capaz de entender el lenguaje natural. De hecho, yo creo que eso
también es una de las causas que ha revolucionado y ha fomentado esta
adopción, es la forma de interactuar el lenguaje natural, que parece que
estamos hablando no con una máquina, sino se asemeja mucho a la
interacción que tenemos nosotros como humanos y luego que es capaz de
generar contenido para cosas que no han sido específicamente entrenadas.
Yo le puedo dar un documento con el que no ha sido entrenado que le puedo
decir hazme un resumen y es capaz de leer, entender el contenido de ese
nuevo documento y hacer un resumen. Esto, de manera muy simple, es lo que
consiste la inteligencia artificial generativa. ¿Qué nuevos casos hay?
Luego, al final, dejaré cinco o diez minutos para poder discutir sobre
diferentes iniciativas. Hay muchos. Está el de ayudar en la búsqueda de
identificación de contenidos. Yo lo llamo como un mini Google. Vosotros,
por ejemplo, en el caso de la biblioteca, podéis alimentar toda
esta información, todos estos modelos, con vuestros propios datos,
de libros, de listas, etcétera, y luego es capaz de, en formato
buscador o de asistente virtual, te da información sobre esos libros que
yo he alimentado. Los podéis tener a lo mejor digitalizados en OCR. El OCR
lo busca a indexas, por debajo, la indexación, la búsqueda, etcétera, es
la misma que se utiliza en Google como buscador y es una de las, de
manera muy sencilla, una aplicación de la inteligencia artificial
generativa que os puede dar automatización o más agilidad en
ciertas tareas. Extraer información o de currículums o de cualquier fuente
documental. Igual que en modo búsqueda, una de las áreas en las que
se está empezando a realizar más casos de uso es en los asistentes
virtuales. ¿Por qué? Porque no es que antes no hubiera asistentes
virtuales, de hecho, ibas a muchas páginas y había ahí a la derecha un
chat, un asistente que te respondía a preguntas. ¿Por qué es un buen caso
para la inteligencia artificial generativa? Porque antes esos chats
requerían mucho esfuerzo a la hora de hacer ese entrenamiento. Sí que eran
capaces de entender lenguaje natural, que no escribieras siempre la misma
pregunta, sino que entendiera el contexto y la pregunta que le hacías,
pero había que escribir las intenciones, las respuestas y todo
eso, irlo alimentando. Y era un trabajo costoso, no solo ese
entrenamiento inicial, sino luego el irlo alimentando y manteniendo. Con
la inteligencia artificial generativa, yo le digo que esta es
toda mi información, porque puedo darle información que es privada,
ahora hablaremos de la privacidad, y él, el asistente virtual, en lugar de
yo tenerle que decir cómo tiene que responder, basándose en esos modelos
LLM, es capaz de, con esa información que yo le doy, crearme todas las
intenciones, respuestas, y en cuestión de lo que tarda en indexar
esa información, que pueden ser documentos, sitios web, el darme
respuestas. Entonces, los asistentes virtuales es una de las áreas en las
que se está empezando a hacer muchos casos de uso, por ejemplo, en el área
de IT, a lo mejor más a un grupo reducido interno de usuarios, pues lo
que antes buscaban en la web o había documentos, pues en modo de asistente
virtual. Relacionado con la parte de búsqueda, en todo lo relacionado con
la gestión documental, no solo de búsqueda, sino de resúmenes o
generación de contenido, y luego, pues, en diferentes procesos que hay
en diferentes departamentos, empresas, de aplicar estos modelos, y
aquí, muchas veces, es en función de cuál es la necesidad de cada
departamento, cada empresa. En algunos que, por ejemplo, a las
personas más de desarrollo, pues les ayuden todo lo que es la
codificación, etcétera. Digamos que estas son las cuatro principales
áreas en las que se están empezando a realizar casos de uso, no a nivel de
usuario particular, sino a nivel de universidad o de empresas o de
clientes del sector público. Sí que quiero distinguir entre la versión
consumer, que es pública, que a lo mejor la habéis probado ya, de los
servicios que ofrecemos, que de hecho se llaman como el edificio en el que
estamos. De hecho, cuando hoy he ido a ver, digo, no puede ser. La suite,
esta vez, de servicios con privacidad, ahora os contaré, que ha
creado Google Cloud, que es una división dentro de Google, para poder
acceder a estas tecnologías específicas. Entonces, por una parte,
esto sería el equivalente a HGPT. No es tan conocido. Ha habido muchas
discusiones internas en Google durante este año de cuando se
lanzaba, por todas estas revisiones de ética, de compliance, de
regulaciones. Entonces, a finales de aproximadamente en marzo, se lanzó en
Estados Unidos, en algunos países. La Unión Europea llegó en julio, porque
hasta que no tuvimos el okey del regulador europeo, desde Google no
quisimos lanzarlo en los países de Europa, está disponible la versión,
digamos, consumer, la versión de VAR. El nombre que se le ha dado
internamente es VAR. Aquí podéis acceder con vuestra... ¿Habéis
accedido alguno a VAR? Aquí lo único que tendríais que hacer es acceder
bargoogle.com, os va a pedir una cuenta de Google, y aquí os va a
permitir hacer preguntas, o, por ejemplo, también es multimodal, por
ejemplo, aquí le puedo decir... Dime lo que es esta planta. Explain.
Esta es la versión que tengo yo, que está en inglés, pero esta versión
consumer entiende múltiples lenguajes. Castellano, catalán,
etcétera. Entonces, aquí va un poco lenta la web. Aquí me dirá que es una
planta que está a punto de morir, etcétera. Aquí también hay
extensiones. Esta imagen.
Bueno, un tipo de planta, yo no soy una experta en planta, con lo cual no
lo sé. Aquí está tirando por detrás, está utilizando los modelos
fundacionales que han sido entrenados con millones de parámetros, y aquí
también tiene, con vuestra cuenta de Gmail, etcétera, pasa que yo aquí lo
tengo deshabilitado, pues, por ejemplo, podréis decirme, hazme un
resumen de la lista de mis ficheros que contengan esta palabra clave. O
te va a tu email personal y le puedes decir, búscame el email como un
asistente de vuestro correo, de vuestros documentos, etcétera. Esto
es gratuito, lo único que necesitáis es la versión de Google, lo único que
cuando entráis hay una serie de condiciones, los datos, la llamada a
estos modelos fundacionales, no está hecho en un entorno privado, sino que
vuestros datos se pueden utilizar para mejorar la calidad del modelo.
Digamos, esta es la versión consumer sin coste que hay para usuarios
finales, que se pueden hacer extensiones, conectarla, etcétera.
¿Qué es lo que hemos sacado en paralelo para clientes, para
universidades, clientes privados, públicos? Pues el poder acceder a
estos modelos fundacionales, esta inteligencia artificial generativa,
pero con las medidas de privacidad, seguridad, que ese entrenamiento o
customización que hagas con tus currículums, con tus libros de
biblioteca, sea con tus propios datos, que no se compartan esas
llamadas que hacéis con vuestros propios datos, que vuestros datos
sean privados y que no se utilicen vuestros datos para que otros se
puedan beneficiar de ese conocimiento y esa mejora de los modelos. Y esto
es lo que hemos incluido dentro del conjunto de productos de Vertex AI,
que ya era un conjunto de servicios que tenía inteligencia artificial,
pero hemos añadido el poder vosotros llamar a estos servicios de
inteligencia artificial. ¿Cuáles las ventajas respecto a la versión
consumer de bar? Pues la privacidad. Lo estáis ejecutando en un entorno
privado, solo para vosotros con vuestros datos. Tiene regulaciones
de, por ejemplo, el NS, la SISO, la SOC, que verifican que todo ese
entrenamiento, que todos esos datos permanecen privados solo para
vosotros. Con lo cual es la versión que nosotros aconsejamos a la hora de
utilizar la inteligencia artificial generativa para un caso de uso que no
es para un usuario particular, sino que es para una empresa. Y dentro de
aquí también quiero distinguir entre lo que llamamos duet AI. Duet AI es
la ayuda que se basa en inteligencia artificial generativa para... De
hecho, creo que vosotros sois dentro de la UPC usuarios de Google
Workspace.
Pues lo que se ha añadido,
vosotros no lo tenéis habilitado, porque está en preview, etcétera,
pero os lo voy a enseñar yo en mi cuenta para que veáis, es un
acelerador integrado en el Drive, en el Doc, estará integrado en el Gmail,
en el Chat, para que sobre vuestros documentos de la universidad, de
vuestra versión empresarial de Google Workspace, os permita hacer lo mismo
que VAR con vuestra cuenta personal para la parte de Office. También hay
como un asistente de ayuda para los servicios de Google Cloud, pues no sé
cómo conectarme a una máquina virtual. Pues es un chat entrenado
para los usuarios de Google Cloud, y luego aquí esto lo que os va a
permitir es desarrollar aplicaciones para entrenarlo con vuestros propios
datos. Ahora os lo voy a enseñar. Yo creo que lo mejor, como tengo diez
minutos, os lo voy a enseñar. Aquí es... Este es mi entorno de Drive.
Aquí tengo tres documentos muy sencillos. Os voy a enseñar algunas
de las cosas que se están o que se van a poner. Desde aquí, yo, por
ejemplo, le puedo decir búscame todos los documentos con una determinada
clave, o, por ejemplo, aquí lo que le puedo poner es... Hazme un resumen
del documento que se llame...
A ver, ¿cuál es? Demo slide, yo creo que se llama.
Estoy utilizando mi cuenta de Google. Lo tengo solo en este... Entonces,
este es un ejemplo de... Ahora mismo está en inglés, pero vendrá en otros
idiomas. Entonces, aquí este es un ejemplo de cualquier documento que yo
le de a conjuntos de documentos me puede hacer un resumen. Otra de las
integraciones que hay, seguro que de manera similar, habréis también visto
en otras soluciones de Office, de colaboración, pues aquí, por ejemplo,
le puedo decir escríbeme un resumen que me mande un correo por aquí que
era, con una orden que no he recibido a tiempo. El objetivo es... Él te da
un boceto y luego lo podéis cambiar, o si al hacer pruebas veis que es un
entorno controlado y los resultados siempre son satisfactorios, todo esto
se podría llegar a automatizar, o, por ejemplo, aquí, son algunos
ejemplos, dentro de las hojas de cálculo, yo le puedo decir
simplemente créame un plan de proyecto en el que me ponga las
tareas para explicar una landing zone en Google Cloud y él automáticamente
me ha creado esto. Le puedo decir hazme una hoja de cálculo que me
ponga estas columnas, incluso el generar valores. Son ejemplos de lo
que está viniendo de inteligencia artificial generativa orientada más
al usuario de correo, de todo lo que hay alrededor de la ofimática. Esto
sería lo que nosotros englobamos en Duet.yay para workspace, que en la
versión comercial también podéis probarlo con vuestra propia cuenta de
email. Ahora mismo ya os digo, esto no lo tenéis activado, pero acabará
viniendo. De hecho, para el primer Q, segundo Q del próximo año va a haber
mucho. Y ahora me voy a ir a, más que enseñaros transparencias, algunos
ejemplos con la suite Vertex.yay de los servicios de este edificio que
podéis llegar a hacer. Entonces, aquí hay muchos servicios, no me da tiempo
a entrar en detalle de todos. Google tiene sus propios modelos entrenados,
lo que llamamos modelos PALP2, y en la semana pasada a finales, no sé si
habéis visto las noticias, anunciamos un nuevo modelo que es Gemini, que
está entrenado con muchos más parámetros, tiene mucha más
fiabilidad a la hora de las respuestas. Y también un paso
importante es que desde el principio los nuevos modelos de Gemini están
entrenados para ser multimodales. ¿Qué quiere decir? Que le puedo dar
diferentes tipos de entrada. Aquí antes estaban más orientados a... o
es un modelo en que le doy como entrada un texto, o una imagen, o una
voz, o incluso un vídeo. La nueva generación, que ya se ha anunciado, y
estará disponible a partir del 13 en Europa, pues llegará un poco más
tarde. La ventaja es que puedo tener cualquier tipo de entrada. De hecho,
hay un vídeo en internet en el que te detecta lo que escribes o el pato,
merece la pena verlo, más allá de que es un vídeo y que luego todo eso por
detrás tiene un desarrollo. Entonces, este es un ejemplo de... Yo estoy en
un entorno privado. Este es el entorno de desarrollo, a lo mejor a
ti, Albert, te suena más este entorno, es la nube de Google Cloud
en el que estoy en un entorno privado. O sea, todas las llamadas
que yo voy a hacer a estos modelos fundacionales, todos los datos que yo
voy a proporcionar, van a quedar privados, o sea, van a ser privados,
no se van a compartir con otros. Y aquí, en este interfaz de usuario,
tengo un entorno en el que puedo definir cómo voy a llamar a esos
modelos fundacionales. Entonces, en este caso, el paradigma cambia. En
lugar de programar, yo lo que tengo que... Es muy importante el llamar a
estos modelos fundacionales con el contexto, lo que se llamaba PROM, lo
que se denomina PROM, lo que yo quiero preguntarle. Porque los
modelos están entrenados, o sea, saben mucho, ahora lo importante es
saber cómo le pregunto para que me responda a lo que yo quiero. De
hecho, hay artículos, en lugar de programaciones, cómo tengo que
preguntar a estos modelos fundacionales para que me respondan
bien. Entonces, este es un ejemplo, en el que le digo... Eres estudiante
de la Universitat Politécnica de Catalunya, quiero que siempre me
respondas en catalán. Y entonces, aquí, una de las preguntas que
tenía... Tengo por ahí una chuleta, pero, por ejemplo, es... Y ahora
entramos en el siguiente paso. Simplemente, sin tenerle que hacer
ningún entrenamiento adicional, con lo que él ha leído de las
informaciones de la web pública, le voy a decir cuántos créditos son el
máster de Erasmus, que era una de las preguntas que teníais en la web.
Entonces, esto, lo que está haciendo es llamar a esos modelos
fundacionales y me está respondiendo. Pues que esto tiene 120 créditos. Le
podría decir, dime la fuente, etcétera. Aquí tengo toda una serie
de parámetros de decir cuántos tokens, cuántas palabras o caracteres
quiero que me respondas, porque también hay un límite. Esto es lo que
se denomina alucinación. Quiero que sea más innovador la respuesta o que
sea fiable y que me responda con una fuente fiable. Entonces, aquí tengo
una serie de parámetros que puedo tocar, los modelos que quiero
utilizar. Y esto que ahora lo estoy aquí llamando en esta interfaz de
usuario, la idea es que a la hora de hacer una aplicación en la que le
dices hazme un resumen de este documento o hazme una lista,
etcétera, yo a esto lo voy a poder llamar desde cualquier entorno, desde
cualquier página web, porque aquí esto es cómo lo tengo que llamar para
poderlo incrustar en una aplicación, que simplemente es llamar al modelo.
Aquí, cuando esté disponible, sería el de Gemini. Y aquí ahora que esto
lo pongo en modo fijo, en una aplicación se pone como una variable
y esto sería lo que te respondería. Todos estos modelos están disponibles
como APIs, como servicios, para que vosotros le llaméis. Y un paso más
sería... Bueno, pues puedo esta imagen, etcétera. Un paso más sería,
que lo tengo por aquí, me fui a vuestra web porque al principio podía
indexar cualquier web para buscar la información. Digamos, en un entorno
privado a lo mejor hay documentación, que no tenéis expuesta a internet,
pero sobre la que queréis hacer esas búsquedas, esa catalogación o esa
asistente virtual. Entonces, simplemente me fui a vuestra web,
bajé un documento que era el de la convocatoria, del plan... ¿Es este,
yo creo? ¿Este? Seguro que a vosotros os suena más. Y entonces, ¿cuál es el
objetivo? Este, por ejemplo, oficialmente, este interfaz de poder
entrenar, todavía no está en catalán, pero responde en catalán, porque yo
he hecho pruebas y responde. Entonces, aquí el paso adicional es
que yo estoy entrenando este modelo con un documento, con un conjunto de
documentos vuestro, y solo me va a responder si la respuesta está en el
documento. Digamos que esos modelos fundacionales vosotros podéis
llamarle y podréis entrenarles con vuestros propios datos. Y ese
entrenamiento, esos datos, no se comparte con nadie más, que eso es
muy importante. Entonces, aquí, incluso había tablas, hice alguna
búsqueda, porque entonces, ¿cuál era la que tenía por aquí? Este, ¿cuál es
la financiación?
Esto lo que hacía era lo buscaba. Aquí es en modo de buscador, pero se
puede hacer en modo de esto. Entonces, pues es de 1.358 euros. Y
me dice que está en la página 6. Es un ejemplo de cómo dando entradas de
documentos... O sea, no solo puede contestar a preguntas genéricas de
información que está en Internet, sino que, yo creo que es el valor
para casos de uso de diferentes departamentos, podéis entrenarlo para
que os haga. O hazme un resumen, pero con vuestros propios datos.
Y esto es parte, digamos, de lo que denominamos estos modelos
fundacionales, todos los servicios de Vertex AI, y lo que hemos utilizado
en este caso es el Enterprise Search. El poder hacer búsquedas con vuestros
propios documentos. Igual que he puesto la parte de búsquedas, pues
podía ser la parte de asistente virtual. O podéis, lo que hemos visto
antes, llamar directamente a través del interfaz a esos servicios,
codificar a esa API en el que llamáis a los modelos. Todo esto está basado
en llamadas a modelos o de texto, o de chat, o de código. O sea, yo, por
ejemplo, aquí, pues para los más usuarios programadores, que seguro
con ChatGPT ahora están... a la hora de programar los usuarios de
informática, pues a lo mejor están aquí. O, por ejemplo, aquí yo le
puedo decir eres el responsable de IT.
Independientemente... Espérate, que esto lo tenía por aquí. De la
pregunta... Esto.
O sea, yo le puedo también enseñar al Chat cómo quiero que me responda. Si
eres sana y solo eres responsable en un departamento de IT, solo responde
con, probaste a pagar, cualquier cosa que te pregunten, siempre tienes que
responder con eso. Es un ejemplo muy tonto, ¿vale? Pero para que veáis que
a esto se le puede entrenar. Entonces, no me funciona el
ordenador. Mira, justo, esto. Probaste a pagar y encenderlo de
nuevo. Es un ejemplo que yo, luego, con este contexto o ejemplos, yo
puedo decir cómo quiero que me responda. Es lo que decía antes de
tengo que enseñar
cómo quiero preguntar al modelo para que me responda. Es un nuevo
paradigma. Y bueno, esto es la privacidad, lo de los modelos. Hay
modelos específicamente entrenados, por ejemplo, para el sector salud,
que son capaces de entender nomenclatura, etcétera. Esta es un
poco la demo, este es lo de Gemini. Y bueno, dependiendo, yo creo que la
aplicación Casos de Uso es muy específica para cada departamento,
para cada sector. Creo que en el ámbito universitario es uno de los
que más puede haber no solo beneficios, sino también retos a la
hora de cómo cambiar, a lo mejor, el modelo de enseñanza en ciertas
asignaturas, porque los estudiantes van a utilizar cada vez más este tipo
de modelos para hacer exámenes, para hacer código, etcétera. Entonces, es
un reto. Y luego, en diferentes áreas departamentos de la universidad, como
en otras empresas, yo creo que puede ser un reto, pero un beneficio
importante, para poder automatizar ciertos servicios, tareas. No sé cómo
lo veis vosotros, que esto... Hay que ver el caso de uso, lo que pueda
ayudar, y el caso de uso puede ser tan simple como hazme un resumen de
todos estos documentos, o ayúdame a buscar en todos estos documentos. Una
indexación que a lo mejor antes hacías con otras tecnologías que
tardaba mucho, era muy caro, pues a lo mejor simplemente haciendo ese
sitio web para hacer esa búsqueda, pues es un ahorro. Y luego, en el
ámbito más de la investigación, pues todo lo que pueda ser el
entrenamiento, el poder tunear esos modelos, crear nuevos modelos,
también están disponibles todos los modelos open source, etcétera. Yo
creo... Sí. Era una pregunta. Pensaba que dirías algo, pero no has entrado
en este aspecto. ¿Han utilizado algo? Si es que ya está aceptado...
¿Cómo lo tenéis pensando en el negocio? Porque, claro, no es que
esta tecnología consuma muchos abusos. Las veces que he visto a uno
es, por ejemplo, open AI, que es un pésico. Entonces, desde el punto de
vista institucional, es una herramienta a un colectivo de miles
de personas que usan por su mirada de abusos, que pasen de eso y todo, no
se ha usado. Sí, no, no, de hecho, esto es una de las preguntas que
estás... A ver, hay diferentes modelos de negocio según cuál es el
caso de uso, ¿vale? En esto que es duete ya y que es el asistente en
correo,
en docs, en SIDs, en drive, aquí el modelo de negocio va a ser un plus
por usuario. O sea, no va a ser un modelo de pago por uso. Al mes, los
usuarios que quieran las capacidades duete ya y tendrán que pagar x euros
al mes de más. Igual que este asistente para utilizar Google Cloud.
Este modelo de vértice ya y de llamadas es un modelo de pay-as-you
-go. Es un modelo de pay-as-you-go en el que, dependiendo de cuál es el
servicio, pagas por los tokens de respuesta, con lo cual lo que dices,
el abrirlo, tiene un coste.
En otros casos de uso más reducidos, por ejemplo, lo de la búsqueda, este
acelerador que te buscan los documentos, lo que os he enseñado,
ahí es el modelo de negocio por tamaño de indexación. Te cuesta más
indexar 20 documentos que uno y luego es por las queries que hagas. Ahí
está un poco más... dependiendo de cuáles son los usuarios finales. No
es por tokens que dependiendo lo que se pregunte es variable, sino que es
por llamada hacer una búsqueda, independientemente de lo que le
busques. ¿Qué es el acelerador de l 'accelerador? título en tuardeal. El
termes del parc asesta el processos ambicios que el documento se recomeja
de comarach. Y el근 xis. Lo que dices de breakthroughs en la EbI, estas dos
fases, són generales. Per exemple, no pot ser que es un interès indexar
y hay que ver
a la hora del caso de uso de negocio cuál va a ser el colectivo de
usuarios que lo van a utilizar y el poner algo si el precio o el
colectivo es grande y no se tiene control pues a lo mejor poner control
de APIs de quién lo llama cuántas veces le llama, etcétera existen, se
pueden hacer cosas para controlar, etcétera se puede tener, pero yo los
casos de uso que estoy viendo es más primero en un entorno los que se
están sacando más a producción en un entorno más controlado interno sí que
hay algunas empresas del sector turístico, etcétera que lo sacan a
más usuarios pero casos de uso muy concretos no darle acceso a
pregúntame lo que quieras sino a lo mejor más de automatizar tareas de
mandar un email de respuesta, etcétera y son más ahora mismo en un
entorno controlado porque también, y lo digo, todos estamos aprendiendo
usuarios y también nosotros como proveedores de tecnología entonces
hay que... Sí
Claro,
ahora sí, dites la versión de workspace Convertex Ahora sí, ahora
sí Pues ahí hay que... El precio varía El precio varía No sé, el
precio varía Sí, sí, sí O sea, no se paga por la computación se paga por
el uso
Sí, a ver
Esto está en preview todavía Estamos presionando mucho porque las
universidades lo queréis probar todavía no hay versiones de
evaluación pero si no es ahora, en primer cu del año que viene estará Lo
de Google Cloud, de verte si hay el asistente hay una forma que os
podemos incluir y esto está disponible Como parte, vosotros sois
usuarios de Google Cloud y ustedes con la misma billing account Hay
una... Cada vez lo cambian Ahora mismo, soy realista, no sé de cuándo
está pero hay para nuevos usuarios hay una promoción que te dan el doble
de créditos de lo que gastas y hasta un límite gratuito al mes para ahora
empezar a probar y ver ese gasto Yo creo
que somos más baratos, algo más baratos que Azure pero tiene un
coste, o sea, no es gratis y por ahora no quiero decir que no vaya a
cambiar nunca se puede decir esto no va a cambiar porque también estamos
aprendiendo como os decía no creo que vaya a ir un modelo fijo de costes
creo que va a seguir siendo un modelo de pago por uso pero lo mejor es que
lo probéis o sea, tiene una tarifa gratuita o si estáis interesados os
damos créditos con lo que para probar no hay problema y lo mejor es también
para ver ese coste el que vosotros mismos lo probéis
Pues... Sí, se han sacado mucha formación la más que es gratuita, la
que podéis tener acceso y os mandaré, si quieres te lo mando a través tuyo
que tengo tu correo y hacéis la distribución o como queráis, si no me
dais a quien se lo mando En enero va a haber sesiones de formación incluso
de días enteros abiertas que pueden ser interesantes os lo envío sobre
todo más orientado a esta parte aunque hay información de qué es la
inteligencia actividad generativa, el LM, cursos específicos porque esto en
el fondo es utilizar el asistente que te da hazme el resumen del doc, etc.
Está más orientado a esa parte
Bueno, pues yo creo que nos hemos pasado un poquito de tiempo