En los últimos años, la inteligencia artificial generativa ha revolucionado la forma en que creamos, traducimos y gestionamos contenidos en distintos idiomas. Términos como IA generativa, LLM o IA agentiva se escuchan cada vez con más frecuencia, pero no siempre está claro qué significan ni en qué se diferencian. En este artículo aclaramos estos conceptos, analizamos su aplicación en el ámbito de la traducción y los contenidos multilingües, y compartimos recomendaciones prácticas para que las empresas puedan aprovechar su potencial de forma segura y responsable.

¿Qué es la IA generativa?

Definición:

Sistema de IA cuya función principal es generar contenido (texto, imágenes, software, audio o vídeo) en respuesta a una instrucción o un prompt.

Funcionalidades principales:

La IA generativa nos ayuda a crear contenidos, ya sean textos o imágenes y vídeos. Otras de las funcionalidades que tiene son las siguientes:

1. Responder a preguntas: Podemos mantener una conversación haciendo preguntas y obteniendo respuestas utilizando un lenguaje natural y en varios idiomas.
2. Completar textos: Podemos empezar un texto y pedirle a la IA que lo termine.
3. Generar resúmenes: puede resumir contenidos muy largos en la extensión que especifiquemos.
4. Redactar contenidos: podemos pedirle que prepare el índice de un artículo o que redacte el primer borrador del propio artículo.
5. Analizar sentimientos: permite analizar un texto o contenido e identificar los sentimientos o emociones que se expresan en él.

Ejemplos actuales de IA generativa:

• ChatGPT:(OpenAI)
• Copilot:(Microsoft)
• Gemini: (Google)
• Claude: (Anthropic)
• Meta AI: (Meta)

¿Qué es un LLM?

1. 1. Definición técnica: modelos de lenguaje entrenados con grandes cantidades de texto y millones de parámetros, basados en arquitecturas transformadoras.
   2. Características principales: escala, datos de entrenamiento, capacidades de aprendizaje por transferencia y comprensión contextual.
   3. Ejemplos de LLM actuales (algunos sistemas de IA generativa también son, al mismo tiempo, LLM): GPT‑4, PaLM, LLaMA, Claude

¿En qué se diferencian la IA generativa y los LLM?

1. 1. 1. Relación entre la IA generativa y los LLM: los LLM son un subconjunto de la IA generativa centrados en el lenguaje; constituyen el motor de muchas aplicaciones de IA generativa.
      2. Diferencias principales:
         1. La IA generativa incluye modelos que crean texto, imágenes, audio y vídeo.
         2. Los LLM se centran exclusivamente en el lenguaje. Su tamaño (número de parámetros y datos) es lo que define el adjetivo «large».
         3. Algunos modelos generativos no son LLM (por ejemplo, Midjourney o DALL·E) y utilizan otras arquitecturas para generar imágenes.
         4. Recomendación para implementar los LLM de forma responsable: siempre con evaluación humana.

¿Qué es la IA agentiva y en qué se diferencia de la IA generativa y de los LLM?

Definición:

La IA agentiva es un sistema de agentes capaces de planificar y llevar a cabo de forma autónoma tareas complejas y especializadas.

Diferencias principales:

1. 1. Autonomía y función
   2. Modelo de interacción: La IA generativa y los LLM son reactivos (actúan cuando se les da una instrucción, es decir, un prompt), mientras que la IA agentiva es proactiva y decide cuándo y cómo actuar.
   3. Herramientas y resultados: La IA generativa y los LLM entregan contenidos que un ser humano debe revisar o implementar. La IA agentiva no solo genera contenidos (que también deben revisarse), sino que los convierte en acciones concretas, utilizando herramientas y API para llevar a cabo tareas. Se conecta a las herramientas y carpetas de tu ordenador para acceder a la información y realizar tareas.
   4. Relación entre la IA agentiva y la IA generativa: No se trata de tecnologías contrapuestas ni de etapas evolutivas diferentes, sino de enfoques complementarios. La IA agentiva integra modelos generativos, como los LLM, para generar texto, y al mismo tiempo utiliza sus capacidades autónomas para decidir qué hacer. Por ejemplo, un agente puede planificar una campaña de marketing (IA agentiva) y utilizar un LLM para redactar los mensajes y crear las imágenes (IA generativa o LLM).

¿Para qué sirve un LLM? Aplicaciones y casos de uso

1. 1. Generación de texto y contenidos: chatbots, redacción automática, storytelling.
   2. Resumen, clasificación y extracción de información.
   3. Preguntas y respuestas, asistentes virtuales y análisis de sentimientos.
   4. Traducción y otras tareas relacionadas con servicios lingüísticos.

¿Cómo se utilizan los LLM en traducción y en contenidos multilingües?

El LLM como herramienta de traducción:

1. 1. 1. Comparación con la traducción automática neuronal (NMT): La NMT sigue siendo más rápida y precisa en ámbitos especializados, pero los LLM pueden ofrecer traducciones más naturales en algunos ámbitos.
      2. Ventajas y limitaciones: rendimiento según el idioma, dependiendo de si cuenta con muchos o pocos recursos (en LocalizationLab hemos realizado pruebas en diferentes idiomas y los resultados varían considerablemente: los idiomas en los que hay más contenido y más entrenamiento dan mejores resultados).
      3. Riesgos: terminología, contexto, alucinaciones, invención de datos y contenidos. Es importante asegurarse de que el texto está redactado correctamente, de que la calidad lingüística es la exigida, y de que la traducción es fiel al original. Este último punto es especialmente importante, ya que, a diferencia de la traducción automática, los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden introducir invenciones o alucinaciones.

Conclusión y consideraciones para empresas

Oportunidades que ofrecen los LLM a las empresas en materia de traducción y creación de contenidos multilingües: mayor eficiencia y personalización.

Los LLM pueden ayudarnos en las tareas diarias de redacción, revisión y traducción de contenidos en varios idiomas, pero debemos ser conscientes de las limitaciones y riesgos que conlleva. Si queremos publicar contenido para un cliente en otro idioma, es importante que lo revise un lingüista nativo.

Si lo que queremos es ayuda para redactar contenidos, revisarlos o elaborar un primer borrador en otro idioma, los LLM pueden ser útiles y ayudarnos a ser más eficientes. No obstante, siempre hay que revisar el contenido y realizar los cambios necesarios para garantizar que sea preciso y personalizado.

Además, hay que tener en cuenta que los LLM no utilizan memorias de traducción ni glosarios, como sí lo hacen la traducción asistida y los programas de traducción automática neuronal. Por lo tanto, puede haber errores en la terminología especializada y propia.

Riesgos y precauciones: sesgos, alucinaciones y privacidad.

Los LLM no incorporan terminología ni memorias de traducción, a menos que el usuario suba el contenido al redactar el prompt. Por lo tanto, es posible que haya errores terminológicos y de glosario que tengamos que revisar manualmente, o que tengamos que verificar utilizando otras herramientas de IA.

Además, son frecuentes las alucinaciones (información errónea) y la invención de datos y contenidos. Es importante asegurarse de que el texto está redactado correctamente, de que la calidad lingüística es la exigida, y de que la traducción es fiel al original.

Si utilizamos un LLM gratuito, debemos tener en cuenta que cualquier contenido que subamos puede utilizarse para entrenar sus motores y podría acabar en manos de otras empresas. Es importante leer las especificaciones de seguridad y privacidad de cada LLM antes de subir contenido sensible o confidencial.

Recomendaciones para la implementación responsable de los LLM: evaluación humana, pruebas de calidad y adaptación gradual

Para sacar el máximo partido a la IA y ser más eficientes, recomendamos lo siguiente:

• Redactar un prompt detallado y completo con toda la información.
• Leer la información sobre privacidad y seguridad antes de subir contenido.
• Revisar siempre el contenido en tu propio idioma y que lingüistas expertos lo revisen en otros idiomas.
• Utilizar otras herramientas de IA para verificar el resultado.

Fuentes consultadas y referenciadas

• 1. Stanford University – AI Demistified
  2. HPE (Hewlett Packard Enterprise), “What is a Large Language Model (LLM)?”
  3. OTRS Blog – “IA agéntica vs. IA generativa: comparación y buenas prácticas”. Explica que la IA generativa crea contenidos a partir de instrucciones humanas y utiliza LLM para generar resultados que suenan naturales. Define la IA agentiva como autónoma, capaz de planificar y ejecutar acciones, y destaca que la autonomía es la diferencia clave.
  4. Databricks Blog – “Agentic AI vs Generative AI: Comparing Autonomy, Workflows, and Use Cases”. Ofrece una tabla comparativa que destaca las diferencias en cuanto a autonomía, función, uso de herramientas y riesgos, y explica que la IA generativa es adecuada para tareas específicas relacionadas con el contenido, mientras que la IA agentiva automatiza todo el flujo de trabajo.
  5. Coursera – “Generative AI vs. Large Language Models: What’s the Difference?”. Define claramente que la IA generativa abarca cualquier sistema capaz de generar contenido, mientras que un LLM es un modelo especializado en texto.
  6. Microsoft Learn, “Using artificial intelligence and large language models for translation” – Explica que la IA generativa se basa en modelos como los LLM y que estos son capaces de generar combinaciones de texto en varios idiomas, detalla las ventajas y los retos de su utilización para la traducción y compara la NMT con los LLM.
  7. NYU – Generative AI and Large Language Models (LLMs): Generative AI
  8. NVIDIA Blog, “What Are Large Language Models Used For?”

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