Para entender la relación entre GeneXus y la inteligencia artificial (IA), Acción Point organizó un webinar en el que se explicó qué se puede hacer hoy con las herramientas disponibles, cuál es el futuro y qué pasos está dando GeneXus para preparar lo que vendrá.
Durante el evento online también se presentó el producto GBrain, la solución que funciona como un middleware o un nexo para consumir servicios de IA que pueden ser ofrecidos por distintos proveedores y que facilita la creación, así como también la evolución de las aplicaciones comerciales. Entre otras cosas, se revisó de manera práctica qué tipo de desarrollos se pueden realizar actualmente con GeneXus Next, que el asistente de IA que lanzó recientemente la empresa, y que permite construir productos digitales rápidamente a partir de notas escritas.
El encuentro virtual logró una importante convocatoria que incluyó clientes de Accion Point y también prospectos de diferentes países latinoamericanos.
La primera presentación estuvo a cargo de Nicolás Jodal, CEO de GeneXus, que aportó su mirada sobre lo que está ocurriendo en el mundo de la IA y cuál es la respuesta de la marca frente a los avances que se observan. Según Jodal, asistimos a una revolución tecnológica basada en las redes neuronales artificiales, que deben entrenarse y para ello requieren una enorme cantidad de datos.
“Entrenar una red neuronal es algo muy caro, porque hay que conseguir muchos datos y además el proceso de cambiar los parámetros lleva mucho tiempo de procesamiento. Sin embargo, una vez que la red está entrenada, ejecutar un proceso en particular es algo súper rápido”.
Las redes neuronales no son un concepto nuevo. Pero ahora hay dos factores que las ponen en el centro de la escena: “Gracias a Internet conseguir miles de datos o fotos ahora es mucho más fácil; y por otra parte los procesadores gráficos que se utilizan para los juegos online y que básicamente hacen tareas de geometría, se empezaron a usar para entrenar redes neuronales y ayudaron muchísimo, ya que el entrenamiento de estas últimas implica fundamentalmente sumar y multiplicar”, explicó el CEO.
Ejes de la revolución
A partir de 2017 se crearon modelos fundacionales que empezaron a tener billones de neuronas y comenzaron a hacer cosas que no se creían posibles. “Y eso creó un mercado totalmente nuevo. Al punto que hay gente que dice que este mercado es mucho más grande que el de Internet”, destacó Jodal.
El CEO de GeneXus también comentó que los modelos que posiblemente resultarán más útiles para los desarrolladores de software serán aquellos en los que se ingresa y devuelven texto: “En este campo ya existen muchos modelos, aunque el más conocido es el GPT 3.5 (hoy ya está el 4) que tiene 175 billones de parámetros. De todas formas estamos en un momento súper inestable y todavía no sabemos bien cuál de todas estas tecnologías va a servir. Por ejemplo, GPT 3.5 puede dar lugar a una máquina que escribe perfectamente bien en cualquier idioma de los que fue entrenado. Crea textos fluidos y coherentes, pero también puede ofrecer información falsa. Con lo cual hay que luchar todos los días para que no `alucine´. Es una máquina estadística y lo único que tiene son probabilidades: por ejemplo, se le puede preguntar dos veces lo mismo, y va a responder dos cosas diferentes”.
Según Jodal para luchar contra este déficit hoy se presentan dos caminos: prompt engenieering (o ingeniería de la pregunta), que pasa por definir de qué forma se quiere la respuesta; y el fine tuning, es decir, hacer modelos específicos para ciertas industrias o empresas en particular, a fin de bajar el costo del entrenamiento del modelo.
La pregunta es cómo se podrá usar esta tecnología –enfatizó Jodal-. Desde GeneXus ofrecemos una herramienta que se llama GBrain, que permiten utilizar este tipo de máquinas muy fácilmente en las organizaciones, controlando el tema de las `alucinaciones´.
Aplicaciones prácticas
Seguidamente en el webinar tomó la palabra Eugenio García, gerente de producto de GeneXus, que comentó que ya se observa una explosión de herramientas que incorporan la interacción del chat de IA en distintas interfaces. “Esta revolución trae más complejidad a la hora de desarrollar aplicaciones de IA, ya que hay una enorme variedad de modelos fundacionales y se hace difícil abstraerse y decidir con qué modelo quedarse para desarrollar algo concreto en alguna aplicación”.
En este contexto García dijo que empiezan a aparecer ciertos patrones de uso bastante comunes y en los que el procesamiento del lenguaje natural ayuda mucho: “Uno es la navegación basada en la intención (se escribe lo que se desea hacer en un sistema para que el modelo lleve hasta ahí). Otro es la realización de búsquedas en información no estructurada de las empresas. Un tercero tiene que ver con el deseo de generar contenidos (que luego se deberá revisar). Y un cuarto es usar el lenguaje natural para obtener datos del sistema (es decir, que el usuario final no necesite conocer el modelo de datos o los campos que tiene que llenar para hacer determinadas consultas). Y los nuevos modelos de IA generativa nos permiten interpretar el lenguaje natural y ayudar a los usuarios de nuestros sistemas a hacer estas tareas bien concretas”.
Ante este escenario, siguiendo su filosofía de abstraerse de la tecnología base, GeneXus se propuso ofrecer GBrain, que básicamente es una capa de mediación de APIs que hace de intermediario entre las distintas interfaces del propio sistema y los diferentes proveedores de modelos de IA. Entre otras cosas esta herramienta “cuenta con un módulo de gestión que permite configurar qué proveedores se desea usar –detalló García-. Y ofrece a las empresas la capacidad de organizarse por proyectos y definir quiénes van a hacer uso de los asistentes de IA”.
Según explicó el gerente de producto de GeneXus, GBrain de hecho surgió cuando la compañía estaba desarrollando su propia solución GeneXus Next, y sirvió de cimiento para generar esta última.
De todas formas, para utilizar GBrain no es necesario que la aplicación haya sido desarrollada en GeneXus. “Es decir que podría usarse en distintos sistemas en los cuales se quiera introducir asistentes o interfaces basadas en un chat con procesamiento de lenguaje natural”, explicó García.
Ventajas y casos de uso
Entre los beneficios técnicos que ofrece GBrain, García destacó los siguientes:
- A prueba de futuro (permite despreocuparse de la volatilidad que existe actualmente en lo que hace a la creación de modelos de IA generativa).
- Observabilidad (permite saber cuánto se está gastando por proyecto, quién usa cada modelo, y para qué).
- Escalabilidad (se trabaja sobre una arquitectura de nube autoescalable).
Por otra parte, desde el punto de vista del negocio, el gerente de producto de GeneXus mencionó las siguientes ventajas:
- La IA simplifica cualquier software.
- Mejora la productividad de los usuarios finales.
- Acelera la salida al mercado de las aplicaciones de IA.
GBrain puede pensarse entonces “como el habilitador para poder usar todos los proveedores de modelos de IA generativa, para poder integrarlos dentro de los propios sistemas y abstraerse en definitiva de la complejidad que presenta el hecho de atarse con un proveedor específico”, completó García.
Acelerar el desarrollo
Seguidamente durante el encuentro online Giovanni Murcia, representante del área de preventa de Accion Point, explicó los avances y oportunidades que pueden encontrar las empresas al utilizar GeneXus Next. Esta solución es una combinación de diferentes asistentes de IA (TuringBots) con tecnología low-code de GeneXus y permite crear y mantener soluciones de software empresarial “en tiempo récord”, mediante la combinación de IA simbólica determinística con tecnología LLM (large language model). Es decir que permite automatizar aún más el proceso de construcción de software y crear sistemas completos.
Para ejemplificar esto último Murcia propuso un ejercicio en el que se propuso crear el back office de una aplicación para la gestión de contenedores en un puerto. En este caso, a partir de un promt, en seis minutos se generó la aplicación: “Con esta solución estamos acelerando la posibilidad de crear aplicaciones tanto web como móviles. Y luego se puede ir modificando ese desarrollo y sumar nuevas funcionalidades”, concluyó Murcia.
Aquellos interesados en revivir el webinar simplemente deben hacer clic acá.
