¿Cuál es la diferencia entre IA Generativa y la IA y ML tradicionales?

La mayoría de los casos de uso de ML que implementamos en 7Puentes requieren un conjunto de datos etiquetados como entrada básica. Es decir, ejemplos para que el algoritmo o modelo se adapte a los patrones presentes en los datos. A menudo, obtener un buen conjunto de datos es una tarea laboriosa para las organizaciones, ya que requiere descubrir características o variables que sean relevantes para la predicción, limpiar los datos e, incluso, esfuerzo humano para etiquetarlos correctamente.

En los casos de GenAI, este problema se reduce significativamente porque los LLMs han sido preentrenados con enormes conjuntos de datos públicos que capturan estos patrones, incluso si los datos no son del dominio del cliente en cuestión (en algunos casos). ¿Qué queda por hacer para aprovechar esto? Solo afinar y trabajar con los prompts (proporcionando ejemplos) para adaptarlos al caso de uso y también al dominio del cliente. 

Otra diferencia importante es que los modelos típicamente utilizados para la generación de texto no funcionan para muchos de los problemas típicos de la industria asociados con series temporales o información geoestadística típica de la industria del petróleo y gas. 

¿Cuáles son las oportunidades en la industria del petróleo y gas?

En el sector del petróleo y gas, diversos roles industriales coexisten con operadores de maquinaria pesada, supervisores de tareas, organizadores y planificadores. Es en estas interfaces entre los sistemas informáticos que los humanos operan donde aparece la mayor oportunidad. 

Clasificación de texto y toma de decisiones: Los operadores en el campo a menudo registran observaciones y notas sobre mantenimiento, seguridad, higiene, calidad y otros aspectos de los procesos. Estos informes generalmente se recopilan y almacenan en los sistemas de gestión de la planta, pero necesitan ser leídos por otros humanos para la toma de decisiones estratégicas subsiguientes. Hoy en día, las tecnologías de IA generativa permiten leer automáticamente estas observaciones y categorizar o extraer nuevo conocimiento de grandes volúmenes de ellas. En este caso, un humano necesitaría días para leer muchos textos, pero una IA puede hacerlo en pocos minutos.
Interpretación de gráficos e informes: Los últimos modelos son multimodales y tienden a ser efectivos interpretando gráficos y diagramas de manera básica. Esto puede contribuir mucho a la lectura de visualizaciones de datos geológicos como datos sísmicos, registros de pozos y recortes. El beneficio es claro. Puede ahorrar tiempo significativo cuando un analista tiene que leer 500 páginas de informes técnicos. Sin duda, la IA generativa acelerará estas tareas y simplificará los procesos, liberando al personal humano para enfocarse en otras actividades estratégicas del negocio.
Consultas rápidas y Text2SQL: Las organizaciones de petróleo y gas tienen muchos sistemas, y en muchos casos, la información está muy fragmentada entre los mismos sistemas. Esto suele ser una consecuencia natural de la organización de la industria y los proveedores de software específicos. Desarrollar una interfaz de texto o incluso de audio integrada que sea conveniente para los niveles de gestión para resolver consultas rápidas es un caso de uso muy interesante.

Un aspecto a considerar: OpenAI vs. OpenSource

Este es un aspecto muy importante a considerar porque hay dos barreras para usar los modelos de OpenAI, asumiendo que son los mejores para las tareas que se busca realizar.

Por un lado, está el precio, ya que estos modelos no son gratuitos y cobran por tokens, similar a cobrar por palabras, lo que puede aumentar el costo significativamente.

Por otro lado, la propiedad intelectual y la sensibilidad de la información manejada en este sector suelen impedir el uso de este tipo de servicio. Hoy en día, no se puede tener un control del 100% sobre el software de OpenAI en una instalación on-premises o en una nube privada y altamente segura. Esto lleva a muchos a tratar de lograr los mismos resultados con código abierto. Requiere, además, estar al día con los últimos modelos, ya que cada semana aparecen nuevas versiones de modelos que los superan. 

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