De Aristóteles a Bacon: el giro que necesita la inteligencia artificial corporativa
Los modelos de lenguaje grande, conocidos como LLMs, son herramientas impresionantes que han revolucionado la inteligencia artificial. Sin embargo, las empresas necesitan sistemas que no solo generen respuestas, sino que también puedan actuar, observar consecuencias y aprender de la realidad en tiempo real. Enrique Dans destaca que el enfoque actual, basado en la lógica aristotélica, debe evolucionar hacia un modelo más empírico, inspirado en Francis Bacon.
Durante siglos, el pensamiento occidental ha estado influenciado por Aristóteles, quien promovió la lógica y la deducción. Los LLMs absorben vastas cantidades de conocimiento y generan respuestas coherentes basadas en ese conocimiento. Sin embargo, estos modelos no verifican si sus recomendaciones funcionan en la práctica, lo que limita su efectividad en entornos corporativos.
Francis Bacon, en cambio, introdujo un método que prioriza la observación y la experimentación. Su enfoque permite formular hipótesis, probarlas, observar resultados, y ajustar las ideas en función de la realidad. Este método baconiano es crucial para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que puedan aprender de manera continua y mejorar sus capacidades.
La industria debe adoptar un enfoque que permita a las máquinas no solo razonar, sino también experimentar y aprender de sus errores, tal como lo propuso Bacon. Esta transición es esencial para que la inteligencia artificial pueda satisfacer las complejas necesidades de las organizaciones modernas.