Modelos Multimodales: Integración de Voz, Texto e Imágenes

¿Qué es la visión en inteligencia artificial?

Cuando hablamos de robots que ven o de inteligencia artificial (IA) con capacidad visual, muchas veces nuestra mente evoca imágenes de películas de ciencia ficción como "Terminator". Sin embargo, la realidad de la inteligencia artificial visual es más potente y menos peligrosa de lo que el cine sugiere. Actualmente, la IA no está ni cerca de alcanzar el nivel de peligro que muchos temen, por lo que en lugar de preocuparnos, deberíamos pensar en cómo nos puede ayudar y servir.

¿Qué son los modelos multimodales?

En los últimos años, hemos visto una evolución fascinante en los modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, Claude, Gemini y Llama, todos ellos ejemplos de modelos multimodales. Pero, ¿qué significa esto realmente?

¿Qué es un modelo multimodal?

Un modelo multimodal es una herramienta que combina varias capacidades en un único sistema: procesamiento de texto, voz y visión. Anteriormente, los modelos de inteligencia artificial se especializaban en tareas específicas, como el procesamiento de lenguaje natural o el reconocimiento de objetos. Progresivamente, esta tecnología ha avanzado y ahora es capaz de integrar estas habilidades en modelos únicos, proporcionando aplicaciones más fluidas y versátiles.

¿Cómo usan las personas los modelos multimodales?

Un ejemplo práctico de esta tecnología es el uso que hacen algunos usuarios de ChatGPT para mejorar su productividad. Por ejemplo, una usuaria solía interactuar con ChatGPT a través de texto para obtener fórmulas de Excel. Esto podía ser un proceso trabajoso, pero ahora aprovecha las capacidades multimodales, como tomar capturas de pantalla de su archivo de Excel y subirlas a ChatGPT, solicitando que identifique y desarrolle fórmulas complejas automáticamente.

¿Cómo nos pueden beneficiar los modelos multimodales?

Los modelos multimodales facilitan la interacción con datos complejos y mejoran la creación y análisis de contenido. Su versatilidad, como identificar patrones o generar paletas de colores, amplía nuestras capacidades y transforma áreas de trabajo y creatividad.

¿Cómo podemos experimentar con inteligencia artificial?

Probar la inteligencia artificial de manera práctica fomenta un mayor entendimiento de sus capacidades. Aquí te ofrecemos algunas recomendaciones sobre cómo hacerlo:

Prueba con archivos y datos visuales

1. Captura de pantalla: toma una captura de pantalla de cualquier archivo o gráfico con el que estés trabajando.
2. Carga en un modelo LLM: lleva la imagen a un modelo de lenguaje como ChatGPT, Microsoft Copilot o Gemini. Puedes pedirle que te describa el contenido o que realice una tarea basada en los datos disponibles.

Analiza fotografías para recomendaciones de color

Experimenta con fotos, carga alguna en un modelo y solicita que analice los tonos de colores que coinciden con tus características físicas, como el tono de piel o el cabello. Esto puede arrojar insumos útiles no solo para escoger vestimenta, sino para marketing o producción audiovisual.

Evaluar y verificar resultados

Recuerda siempre revisar los resultados generados por inteligencia artificial. Aunque estas herramientas son potentes, la experiencia y el criterio humano son esenciales para garantizar la precisión y la utilidad de los resultados.

¿Cuáles son las aplicaciones de estos modelos?

Estos ejercicios, aunque puedan parecer triviales, tienen aplicaciones directas en diversos campos, incluyendo:

• Producción audiovisual: determinar paletas de color para producciones.
• Marketing: elegir colores y diseños visualmente atractivos.
• Productividad personal: facilitar cálculos y análisis visuales en documentos y gráficos.

¡Anímate a explorar y experimentar con la inteligencia artificial! Mientras más uses estas herramientas, mayor será tu capacidad para descubrir sus capacidades y beneficios potenciales.