Académico de la UDELAR comparte iniciativa de la creación de un data center de IA

En ese sentido, enfatizó que “la infraestructura propia es clave; si querés hacer cosas con datos propios, tenés que contar con las capacidades para hacerlo, porque vas a tener necesidades que no las vas a poder resolver afuera”. 

El evento, se realizó el 9 de setiembre, en la sala Idea Vilariño, de Antel. En la ocasión expusieron, Guillermo Moncecchi, investigador del grupo de Procesamiento de Lenguaje Natural de la UDELAR y Eduardo Mangarelli, decano de la Facultad de Ingeniería de la Universidad ORT.

Inspira Tech es un espacio organizado por Antel, que busca mostrar a la tecnología como una aliada estratégica en los diferentes procesos, aportando soluciones reales a empresas y organizaciones.

Soberanía digital
El presidente de Antel, Alejandro Paz, dio la bienvenida a los presentes y destacó la alta capacitación de los expositores: “en tiempos donde está en boga la IA, es un privilegio contar con pioneros y grandes conocedores de esta tecnología”.

Recordó que la empresa está estudiando los detalles de la creación de un nuevo data center específico para IA, para que el conocimiento generado mediante el entrenamiento de datos quede en Uruguay.

Entrenamiento de sistemas
“Ingeniería de software y grandes modelos de lenguaje” fue el tema elegido por Moncecchi para ilustrar cómo los modelos de lenguaje (que están detrás de recursos como el ChatGPT), impactan en la industria del software.

Un gran modelo de lenguaje (LLM) es un tipo de inteligencia artificial que se entrena con grandes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje humano similar. Puede predecir secuencias de palabras, de modo que es capaz de responder preguntas, escribir contenido y generar códigos.

Moncecchi afirmó que este tipo de modelos se pueden perfeccionar a través del entrenamiento, para que los eventos “alucinatorios” sean mínimos y sean utilizables en la industria del software.

“Hay que construir modelos de lenguaje propios, adecuados a escenarios específicos, lo cual implica menor costo y soberanía nacional”.

Educar para entender
La charla de Mangarelli, titulada “Ingeniería de software y GenAI: entre la práctica profesional y la educación”, se centró en la “necesidad de conocer a fondo cómo funcionan las capacidades y limitaciones de la IA generativa, para comprender su real impacto” en la sociedad.

Comentó que a lo largo del día podemos encontrarnos con personas que sobreestiman la IA y otras que la subestiman a partir de ciertas experiencias; lo importante es saber que las herramientas de esta tecnología no son efectivas en todos los escenarios; en algunos funcionan mejor que en otros.

“Entender la IA implica saber en qué tipo de ambientes es efectiva y en cuáles no; comprender por qué no es efectiva, identificar dónde están las limitaciones y cuán cerca estamos de superarlas”. El experto afirmó que es crucial educar en ese sentido, para elevar el nivel de productividad de los sistemas de IA y minimizar los efectos negativos.