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En el lapso de apenas unos años, las herramientas impulsadas por IA han pasado de ser productos (relativamente) de nicho dirigidos a audiencias con conjuntos de habilidades especializadas a productos que son adoptados amplia y rápidamente, a veces por organizaciones que no comprenden completamente sus desventajas y limitaciones.

Una transformación de tal magnitud no hace más que provocar errores, cuellos de botella y puntos críticos. Tanto los individuos como los equipos se encuentran en la actualidad en el complicado terreno de una tecnología emergente que presenta muchos problemas que aún no se han solucionado.

Esta semana, destacamos varias publicaciones destacadas que abordan este enigma con claridad y pragmatismo. Desde cómo manejar las alucinaciones hasta cómo elegir los productos adecuados para casos de uso específicos, abordan algunos de los puntos débiles más importantes de la IA. Es posible que no presenten soluciones perfectas para todos los escenarios posibles (en algunos casos, simplemente no existen (¿todavía?)), pero pueden ayudarlo a abordar sus propios desafíos con la mentalidad adecuada.

• Por qué GenAI es una pesadilla en términos de eliminación de datos y privacidad
  «Intentar eliminar los datos de entrenamiento una vez que se han incorporado a un modelo de lenguaje grande es como intentar eliminar el azúcar una vez que se ha incorporado a un pastel”. Cassie Kozyrkov está de vuelta en TDS con un excelente análisis de los problemas de privacidad que pueden surgir al entrenar modelos con datos de usuarios y la dificultad de resolverlos cuando las medidas de protección solo se introducen después del hecho.
• Exposición de vulnerabilidades de jailbreak en aplicaciones LLM con ARTKIT
  Existe una creciente comprensión de los riesgos de seguridad y privacidad inherentes a los productos basados ​​en LLM, particularmente aquellos en los que técnicas sofisticadas de “jailbreaking” pueden, con algo de persistencia y paciencia, eludir cualquier medida de protección de datos que los desarrolladores hayan implementado. Kenneth Leung demuestra la urgencia de esta cuestión en su último artículo, que explora el uso del marco de código abierto ARTKIT para evaluar automáticamente las vulnerabilidades de seguridad de LLM.

• Cómo elegir entre los marcos de agentes LLM
  El auge de los agentes de IA ha abierto nuevas oportunidades para automatizar y agilizar flujos de trabajo tediosos, pero también plantea preguntas urgentes sobre cómo combinar la herramienta adecuada con la tarea correcta. Aparna DhinakaranLa descripción detallada de aborda uno de los mayores dilemas que enfrentan actualmente los gerentes de productos de ML al elegir un marco de agente: «¿Opta por el antiguo LangGraph o por el nuevo LlamaIndex Workflows? ¿O elige la ruta tradicional y codifica todo usted mismo?»
• Cómo afronto las alucinaciones en una startup de inteligencia artificial
  «Imagine que una IA lee incorrectamente el importe de una factura como 100.000 dólares en lugar de 1.000, lo que da lugar a un pago en exceso de 100 veces. Si un chatbot basado en LLM alucina una mala receta de galletas, acabará con golosinas incomibles. Si responde a una consulta empresarial con la información incorrecta, puede acabar cometiendo errores muy costosos. Desde confiar en modelos más pequeños hasta aprovechar los métodos de puesta a tierra, Tarik Dzekman ofrece ideas prácticas para evitar este destino, todas basadas en su propio trabajo en automatización de documentos y extracción de información.