{"id":514809,"date":"2023-03-30T15:04:00","date_gmt":"2023-03-30T13:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/?p=913268"},"modified":"2025-04-03T18:05:43","modified_gmt":"2025-04-03T18:05:43","slug":"chatgpt-y-tengo-problemas-de-confianza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/mx-es\/insights\/expert-perspectives\/chatgpt-y-tengo-problemas-de-confianza\/","title":{"rendered":"ChatGpt y tengo problemas de confianza"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-blogs header-hero-blogs\"><div class=\"container\"><div class=\"hero-blogs\"><div class=\"hero-blogs-content-wrapper\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12\"><div class=\"header-title\"><h1>ChatGpt y tengo problemas de confianza<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"hero-blogs-bottom\"><div class=\"header-author\"><div class=\"author-img\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Tijana.webp?w=200&amp;quality=10\" alt=\"\" loading=\"lazy\"\/><\/div><div class=\"author-name-date\"><h5 class=\"author-name\">Tijana Nikolic<\/h5><h5 class=\"blog-date\">30 March 2023<\/h5><\/div><\/div><div class=\"brand-image\"> <\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-1\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/?p=913268\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-fb\"><\/i><span class=\"sr-only\">Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-tw\"><a href=\"https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https:\/\/www.capgemini.com\/?p=913268&amp;text=\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-tw\"><\/i><span class=\"sr-only\">Twitter<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-li\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/shareArticle?url=https:\/\/www.capgemini.com\/?p=913268&amp;text=\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><span class=\"sr-only\">Linkedin<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<p><em><strong>Disclaimer<\/strong><\/em>: este blog NO fue escrito por ChatGPT, sino por un grupo de cient\u00edficos de datos humanos: <a href=\"https:\/\/medium.com\/@shahryar.masoumi1370?source=user_profile-------------------------------------\">Shahryar Masoumi<\/a>, <a href=\"https:\/\/medium.com\/@zirkzee?source=user_profile-------------------------------------\">Wouter Zirkzee<\/a>, <a href=\"https:\/\/medium.com\/@almira.pillay?source=user_profile-------------------------------------\">Almira Pillay<\/a>, <a href=\"https:\/\/medium.com\/@sven_hendrikx?source=user_profile-------------------------------------\">Sven Hendrikx<\/a> y <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/tijana-nikoli%C4%87-99b059110\/\">yo<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/unnamed.webp?w=960\" alt=\"\" class=\"wp-image-913320\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Imagen generada por difusi\u00f3n estable con aviso = &#8220;una ilustraci\u00f3n de un ser humano que tiene problemas de confianza con la tecnolog\u00eda de IA generativa&#8221;<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p id=\"7cb0\">Ya sea que estemos listos para ello o no, actualmente nos encontramos en la era de la IA generativa, con la explosi\u00f3n de modelos generativos como DALL-e, GPT-3 y, en particular, ChatGPT, que acumul\u00f3 un mill\u00f3n de usuarios en un d\u00eda. Recientemente, el 14 de marzo de 2023, OpenAI lanz\u00f3 GPT-4, que caus\u00f3 un gran revuelo y miles de personas hicieron fila para probarlo.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"6545\">La IA generativa se puede utilizar como un recurso poderoso para ayudarnos en las tareas m\u00e1s complejas. Pero como con cualquier innovaci\u00f3n poderosa, hay algunas preguntas importantes que deben hacerse&#8230; \u00bfPodemos realmente confiar en estos modelos de IA? \u00bfC\u00f3mo sabemos si los datos utilizados en el entrenamiento de modelos son representativos, imparciales y protegidos por derechos de autor? \u00bfLas restricciones de seguridad implementadas son lo suficientemente s\u00f3lidas? Y lo m\u00e1s importante, \u00bfreemplazar\u00e1 la IA a la fuerza laboral humana?<\/p>\n\n\n\n<p id=\"e7f4\">Estas son preguntas dif\u00edciles que debemos tener en cuenta y abordar. En este blog, nos centraremos en los modelos de IA generativa, su confiabilidad y c\u00f3mo podemos mitigar los riesgos que conlleva su uso en un entorno empresarial.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"aaf9\">Antes de exponer nuestros problemas de confianza, demos un paso atr\u00e1s y expliquemos qu\u00e9 significa esta nueva era de IA generativa. Los modelos generativos son modelos de aprendizaje profundo que crean nuevos datos. Sus predecesores son Chatbots, VAE, GAN y modelos NLP, con una arquitectura que puede crear nuevos puntos de datos basados en los datos originales que se usaron para entrenarlos, y hoy, \u00a1podemos hacer todo esto en base a en s\u00f3lo un mensaje de texto!<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Screenshot-2023-03-28-140517.webp?w=457\" alt=\"\" class=\"wp-image-913292\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>La evoluci\u00f3n de la IA generativa, con 2022 y 2023 trayendo muchos m\u00e1s modelos generativos.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p id=\"4085\">Podemos considerar los chatbots como los primeros modelos generativos, pero mirando hacia atr\u00e1s, hemos llegado muy lejos desde entonces, siendo ChatGPT y DALL-e interfaces de f\u00e1cil acceso que todos pueden usar en su d\u00eda a d\u00eda. Es importante recordar que estas son interfaces con modelos generativos de transformadores preentrenados (GPT).<\/p>\n\n\n\n<p id=\"b304\">La accesibilidad generalizada de estos dos modelos ha provocado un auge en la comunidad de c\u00f3digo abierto donde vemos que se publican cada vez m\u00e1s modelos, con la esperanza de hacer que la tecnolog\u00eda sea m\u00e1s f\u00e1cil de usar y permitir implementaciones m\u00e1s s\u00f3lidas.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"a779\">But let\u2019s not get ahead of ourselves just yet \u2014 we will come back to this in our next blog. What\u2019s that infamous Spiderman quote again?<\/p>\n\n\n\n<p id=\"eb5a\"><strong>With great power\u2026<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p id=\"e7bb\">La era de la IA generativa tiene mucho potencial para acercarnos a la inteligencia artificial general (AGI) porque estos modelos est\u00e1n entrenados para comprender el lenguaje, pero tambi\u00e9n pueden realizar una amplia variedad de otras tareas, que en algunos casos incluso superan la capacidad humana. Esto los hace muy poderosos en muchas aplicaciones comerciales.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"34fa\">Comenzando con la aplicaci\u00f3n de texto m\u00e1s com\u00fan, que funciona con modelos GPT y GAN. Incluyendo todo, desde la generaci\u00f3n de texto hasta el resumen y la creaci\u00f3n de contenido personalizado, estos pueden usarse en educaci\u00f3n, atenci\u00f3n m\u00e9dica, marketing y la vida cotidiana. El componente de aplicaci\u00f3n conversacional de la aplicaci\u00f3n de texto se usa en chatbots y asistentes de voz.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"0c42\">A continuaci\u00f3n, las aplicaciones basadas en c\u00f3digo se alimentan de los mismos modelos, con Co-pilot de GitHub como el ejemplo m\u00e1s notable. Aqu\u00ed podemos usar IA generativa para completar nuestro c\u00f3digo, revisarlo, corregir errores, refactorizar y escribir comentarios y documentaci\u00f3n del c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"9ced\">En el tema de las aplicaciones visuales, podemos usar DALL-e, Stable Diffusion y Midjourney. Estos modelos se pueden utilizar para crear material visual nuevo o mejorado para marketing, educaci\u00f3n y dise\u00f1o. En el sector de la salud, podemos usar estos modelos para la traducci\u00f3n sem\u00e1ntica, donde las im\u00e1genes sem\u00e1nticas se toman como entrada y se genera una salida visual realista. La generaci\u00f3n de formas 3D con GAN es otra aplicaci\u00f3n interesante en la industria de los videojuegos. Finalmente, la edici\u00f3n de texto a video con lenguaje natural es una aplicaci\u00f3n novedosa e interesante para la industria del entretenimiento.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"dba8\">Las GAN y los modelos de reconocimiento autom\u00e1tico de voz (ASR) de secuencia a secuencia (como Whisper) se utilizan en aplicaciones de audio. Su aplicaci\u00f3n de texto a voz se puede utilizar en educaci\u00f3n y marketing. La conversi\u00f3n de voz a voz y la generaci\u00f3n de m\u00fasica tienen ventajas para la industria del entretenimiento y los videojuegos, como la generaci\u00f3n de voz de personajes de juegos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/GENERATIVE-AI-APPS.webp?w=604\" alt=\"\" class=\"wp-image-913294\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Algunas aplicaciones de la IA generativa en las industrias.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p id=\"269e\">Aunque poderosos, estos modelos tambi\u00e9n vienen con limitaciones y riesgos sociales, que es crucial abordar. Por ejemplo, los modelos generativos son susceptibles a un comportamiento inexplicable o defectuoso, a menudo porque los datos pueden tener una variedad de fallas, como mala calidad, sesgo o simplemente informaci\u00f3n incorrecta.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"34bd\"><strong>Entonces, un gran poder conlleva una gran responsabilidad&#8230; y algunos problemas de confianza.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p id=\"8dda\">Si echamos un vistazo m\u00e1s de cerca a los riesgos relacionados con la \u00e9tica en los modelos generativos, podemos distinguir m\u00faltiples categor\u00edas de riesgo.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"b2c1\">El primer riesgo importante es el sesgo, que puede ocurrir en diferentes entornos. Un ejemplo de sesgo es el uso de estereotipos como raza, g\u00e9nero o sexualidad. Esto puede generar discriminaci\u00f3n y respuestas injustas u opresivas generadas a partir del modelo. Otra forma de sesgo es la elecci\u00f3n de palabras del modelo. Sus respuestas deben formularse sin contenido t\u00f3xico o vulgar, ni calumnias.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p id=\"02e2\">Un ejemplo de un modelo de lenguaje que aprendi\u00f3 un sesgo incorrecto es Tay, un bot <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Tay_(bot)\">de Twitter desarrollado por Microsoft en 2016<\/a>. Tay fue creado para aprender, interactuando activamente con otros usuarios de Twitter respondiendo, retuiteando o dando me gusta a sus publicaciones. A trav\u00e9s de estas interacciones, el modelo r\u00e1pidamente aprendi\u00f3 informaci\u00f3n incorrecta, racista y poco \u00e9tica, que incluy\u00f3 en sus propias publicaciones de Twitter. Esto condujo al cierre de Tay, menos de 24 horas despu\u00e9s de su lanzamiento inicial.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p id=\"8e4e\">Los modelos de lenguaje extenso (LLM) como ChatGPT generan la respuesta m\u00e1s relevante seg\u00fan las restricciones, pero no siempre es 100% correcta y puede contener informaci\u00f3n falsa. Actualmente, dichos modelos brindan sus respuestas escritas como declaraciones seguras, lo que puede ser enga\u00f1oso ya que pueden no ser correctas. Tales eventos en los que un modelo hace declaraciones inexactas con confianza tambi\u00e9n se denominan alucinaciones.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p id=\"b81c\">En 2023, Microsoft lanz\u00f3 un modelo respaldado por GPT para potenciar su motor de b\u00fasqueda Bing con capacidades de chat. Sin embargo, ya ha habido m\u00faltiples informes de comportamiento no deseado por parte de este nuevo servicio. Ha amenazado a los usuarios con consecuencias legales o expuesto su informaci\u00f3n personal. En otra situaci\u00f3n, trat\u00f3 de convencer a un reportero de tecnolog\u00eda de que no estaba felizmente casado y que estaba enamorado del chatbot (tambi\u00e9n proclam\u00f3 su amor por el reportero) y, en consecuencia, deber\u00eda dejar a su esposa.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p id=\"7c5a\">Los modelos generativos se entrenan en grandes cantidades de datos, que en muchos casos se extraen de Internet. Estos datos pueden contener informaci\u00f3n privada, lo que genera un riesgo de privacidad, ya que el modelo puede aprenderlos y memorizarlos sin querer. Estos datos privados no solo contienen personas, sino tambi\u00e9n documentos de proyectos, bases de c\u00f3digos y obras de arte. Al usar modelos m\u00e9dicos para diagnosticar a un paciente, tambi\u00e9n podr\u00eda incluir datos privados del paciente. Esto tambi\u00e9n se relaciona con los derechos de autor cuando estos datos privados memorizados se utilizan en una salida generada. Por ejemplo, incluso ha habido casos en los que los modelos de difusi\u00f3n de im\u00e1genes han incluido firmas o marcas de agua ligeramente alteradas que han aprendido de su conjunto de entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"189f\">El p\u00fablico tambi\u00e9n puede usar maliciosamente modelos generativos para da\u00f1ar\/enga\u00f1ar a otros. Este riesgo est\u00e1 vinculado con los otros riesgos mencionados, excepto que es intencional. Los modelos generativos se pueden usar f\u00e1cilmente para crear contenido completamente nuevo con (a prop\u00f3sito) informaci\u00f3n incorrecta, privada o robada. Sorprendentemente, no se necesita mucho esfuerzo para inundar Internet con contenido generado maliciosamente.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"1552\"><strong>Generar confianza lleva tiempo&#8230; y pruebas<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p id=\"c083\">Para mitigar estos riesgos, debemos asegurarnos de que los modelos sean confiables y transparentes a trav\u00e9s de pruebas. Las pruebas de los modelos de IA tienen algunos matices en comparaci\u00f3n con las pruebas de software, y deben abordarse en una configuraci\u00f3n de MLOps con pruebas de datos, modelos y sistemas.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"f5ab\">Estas pruebas se capturan en una estrategia de prueba al comienzo del proyecto (formulaci\u00f3n del problema). En esta etapa inicial, es importante capturar indicadores clave de rendimiento (KPI) para garantizar una implementaci\u00f3n s\u00f3lida. Adem\u00e1s de eso, evaluar el impacto del modelo en el usuario y la sociedad es un paso crucial en esta fase. En funci\u00f3n de la evaluaci\u00f3n, se recopilan y miden los KPI de la subpoblaci\u00f3n de usuarios, adem\u00e1s de los KPI de rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p id=\"78be\">Un ejemplo de un KPI de subpoblaci\u00f3n es la precisi\u00f3n del modelo en un segmento de usuario espec\u00edfico, que debe medirse en los niveles de datos, modelo y sistema. Hay paquetes de c\u00f3digo abierto que podemos usar para hacer esto, como el paquete AI Fairness 360.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p id=\"d1be\">Las pruebas de datos se pueden utilizar para abordar problemas de confianza de sesgo, privacidad e informaci\u00f3n falsa (coherencia). Nos aseguramos de que estos se mitiguen mediante el an\u00e1lisis exploratorio de datos (EDA), con evaluaciones sobre el sesgo, la consistencia y la toxicidad de las fuentes de datos.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p id=\"1938\">Los m\u00e9todos de mitigaci\u00f3n del sesgo de datos var\u00edan seg\u00fan los datos utilizados para el entrenamiento (im\u00e1genes, texto, audio, tabla), pero se reducen a volver a ponderar las caracter\u00edsticas del grupo minoritario, sobremuestrear el grupo minoritario o submuestrear el grupo mayoritario.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p id=\"0f72\">Estos cambios deben documentarse y reproducirse, lo que se hace con la ayuda del control de versi\u00f3n de datos (DVC). DVC nos permite confirmar versiones de datos, par\u00e1metros y modelos de la misma manera que lo hacen las herramientas de control de versiones &#8220;tradicionales&#8221; como git.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"09d6\">Las pruebas de modelos se centran en las m\u00e9tricas de rendimiento del modelo, que se eval\u00faan mediante iteraciones de entrenamiento con datos de entrenamiento validados de pruebas anteriores. Estos deben ser reproducibles y guardados con las versiones del modelo. Podemos respaldar esto a trav\u00e9s de paquetes MLOP abiertos como <strong>MLFlow<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"6da3\">A continuaci\u00f3n, se deben implementar pruebas de robustez del modelo, como pruebas metam\u00f3rficas y contradictorias. Estas pruebas ayudan a evaluar si el modelo funciona bien en escenarios de prueba independientes. La usabilidad del modelo se eval\u00faa a trav\u00e9s de pruebas de aceptaci\u00f3n del usuario (UAT). Los retrasos en la canalizaci\u00f3n, la informaci\u00f3n falsa y la interpretabilidad de la predicci\u00f3n se miden en este nivel.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p id=\"7eaf\">En t\u00e9rminos de ChatGPT, se podr\u00eda construir una UAT para evaluar si la respuesta al mensaje est\u00e1 de acuerdo con las expectativas del usuario. Adem\u00e1s, se agrega el aspecto de explicabilidad si el modelo proporciona fuentes utilizadas para generar la respuesta esperada.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p id=\"ced4\">La prueba del sistema es extremadamente importante para mitigar el uso malicioso y los riesgos de informaci\u00f3n falsa. El uso malicioso debe evaluarse en la primera fase y las pruebas del sistema se construyen en base a eso. Luego se programan las restricciones en el modelo.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p id=\"0a39\">OpenAI es consciente de los posibles usos maliciosos de ChatGPT y ha incorporado la seguridad como parte de su estrategia. Han descrito c\u00f3mo tratan de mitigar algunos de estos riesgos y limitaciones. En una prueba de sistema, estas restricciones se validan en escenarios de la vida real, a diferencia de los entornos controlados utilizados en pruebas anteriores.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p id=\"4009\">No nos olvidemos del modelo y la deriva de datos. Estos se supervisan y se pueden establecer mecanismos de reciclaje para garantizar que el modelo siga siendo relevante a lo largo del tiempo. Finalmente, el m\u00e9todo human-in-the-loop (HIL) tambi\u00e9n se usa para proporcionar retroalimentaci\u00f3n a un modelo en l\u00ednea.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p id=\"7291\">ChatGPT y Bard (el chatbot de Google) tienen la posibilidad de recibir comentarios humanos a trav\u00e9s de un pulgar hacia arriba o hacia abajo. Aunque simple, esta retroalimentaci\u00f3n se usa para volver a entrenar y alinear de manera efectiva los modelos subyacentes a las expectativas de los usuarios, brindando retroalimentaci\u00f3n m\u00e1s relevante en iteraciones futuras.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p id=\"4d0e\"><strong>\u00bfConfiar o no confiar?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p id=\"0dfc\">Al igual que en Internet, la verdad y los hechos no siempre se dan, y hemos visto (y seguiremos viendo) instancias en las que ChatGPT y otros modelos generativos de IA se equivocan. Si bien es una herramienta poderosa, y entendemos completamente la exageraci\u00f3n, siempre habr\u00e1 alg\u00fan riesgo. Deber\u00eda ser una pr\u00e1ctica est\u00e1ndar implementar t\u00e9cnicas de control de calidad y riesgo para minimizar los riesgos tanto como sea posible. Y vemos que esto sucede en la pr\u00e1ctica: OpenAI ha sido transparente sobre las limitaciones de sus modelos, c\u00f3mo los han probado y la gobernanza que se ha establecido. Google tambi\u00e9n tiene principios de IA responsables que han respetado al desarrollar Bard. A medida que ambas organizaciones lanzan modelos nuevos y mejorados, tambi\u00e9n avanzan en sus controles de prueba para mejorar continuamente la calidad, la seguridad y la facilidad de uso.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"b504\">Tal vez podamos argumentar que el uso de modelos generativos de IA como ChatGPT no necesariamente nos deja vulnerables a la desinformaci\u00f3n, sino m\u00e1s bien familiarizados con el funcionamiento de la IA y sus limitaciones. En general, el futuro de la IA generativa es brillante y seguir\u00e1 revolucionando la industria si podemos confiar en ella. Y como sabemos, la confianza es un proceso continuo.<\/p>\n\n\n\n<p id=\"84e1\">En la siguiente parte de nuestra serie IA generativa confiable, exploraremos las pruebas de LLM (traiga su sombrero t\u00e9cnico) y c\u00f3mo las soluciones de LLM de calidad generan confianza, lo que a su vez aumentar\u00e1 la adopci\u00f3n entre las empresas y el p\u00fablico.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p><em><a href=\"https:\/\/labs.sogeti.com\/chatgpt-and-i-have-trust-issues\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Este art\u00edculo apareci\u00f3 por primera vez en el blog de SogetiLabs.<\/a><\/em><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Whether we are ready for it or not, we are currently in the era of generative AI, with the explosion of generative models such as\u00a0DALL-e,\u00a0GPT-3, and, notably,\u00a0ChatGPT, which racked up one million users in one 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<\/p>\n","protected":false},"author":81,"featured_media":100000913320,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"cg_dt_proposed_to":[9,25],"cg_seo_hreflang_relations":"[]","cg_seo_canonical_relation":"","cg_seo_hreflang_x_default_relation":"{\"uuid\":\"b713fe14-0248-4e24-9c7e-35859e0113cf\",\"blogId\":\"\",\"domain\":\"\",\"sitePath\":\"\",\"postLink\":\"\",\"postId\":null,\"isSaved\":true,\"isCrossLink\":false,\"hasCrossLink\":false}","cg_dt_approved_content":true,"cg_dt_mandatory_content":false,"cg_dt_notes":"","cg_dg_source_changed":true,"cg_dt_link_disabled":true,"_yoast_wpseo_primary_brand":"","_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","featured_focal_points":""},"categories":[1],"tags":[],"brand":[],"service":[162],"industry":[],"partners":[],"blog-topic":[49],"content-group":[],"class_list":["post-514809","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uncategorized","service-data-ai","blog-topic-data-and-ai"],"yoast_head":"<!-- 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