El próximo gran modelo de Mistral ya tiene fecha, la marca de agua invisible de OpenAI ya tiene nombre, las administraciones españolas siguen atascadas tras el piloto y las grandes tecnológicas empiezan a limitar el gasto en modelos externos.
El gigante francés llega con Le Chonk
Ilustración generada con IA en nuestra máquina.
Lo que pasó. La empresa francesa Mistral AI presentará su modelo ML4 el 27 de octubre (cnet.com). Este modelo de pesos abiertos fue entrenado con más de 160 idiomas. El equipo científico está liderado por Guillaume Lample y Pierre Stock.
Lo que pensamos. Otro modelo masivo que promete mucho antes de que podamos probar su rendimiento real. La expansión lingüística es interesante, pero la infraestructura necesaria suele ser el verdadero problema.
Lo bueno. El enfoque en pesos abiertos permite que la tecnología no dependa exclusivamente de nubes cerradas. Esto favorece la soberanía tecnológica en Europa.
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Marcas de agua invisibles para cumplir la ley
Lo que pasó. OpenAI anunció el 5 de octubre que añadirá una marca de agua invisible a los resultados de ChatGPT y Codex en la Unión Europea (coincentral.com). Este sistema se llama textGrain y responde a las normas de transparencia del EU AI Act. El detector identifica el 66% de respuestas sin editar de unas 150 palabras. Con 300 palabras, la tasa de detección sube al 92%. Sin embargo, cambiar una palabra cada diez por un sinónimo reduce la detección del 92% al 66% en textos de 300 palabras. Cambiar una palabra cada cuatro palabras baja la detección al 17%. El acceso al detector está limitado a investigadores y organizaciones expertas. El uso criminal de herramientas de IA aumentó un 40% interanual. Los clientes de la API pueden elegir usar esta función.
Lo que pensamos. La tecnología de detección parece un juego de escondite con resultados muy variables. Confiar en que un cambio mínimo evite la detección es un optimismo excesivo.
Lo bueno. El esfuerzo por cumplir con la regulación europea aporta una capa necesaria de trazabilidad. Es un paso hacia la responsabilidad en el uso de contenidos generados.
Qué haces tú con esto. Puedes revisar nuestra documentación sobre la regulación europea para entender estas obligaciones.
La brecha de producción de la IA en España
Ilustración generada con IA en nuestra máquina.
Lo que pasó. Un informe de Capgemini Research Institute sobre administraciones públicas revela que en España solo el 27 % ha llevado proyectos de IA a producción (Europa Press). El 83 % de los directivos señala la calidad y disponibilidad de los datos como su principal barrera, y el 77 % admite que los sistemas piden más mantenimiento y supervisión de lo previsto. A la vez, el 76,7 % de las administraciones españolas está dispuesto a pagar más por soluciones soberanas.
Lo que pensamos. España es muy buena automatizando tareas básicas. Sin embargo, la falta de datos de calidad y los costes de mantenimiento frenan el avance hacia proyectos más complejos.
Lo bueno. El alto compromiso con la soberanía tecnológica y la seguridad de los datos es un punto fuerte. La disposición a invertir en soluciones propias es una oportunidad clara.
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En una frase
La regulación europea y los recortes de presupuesto en las tecnológicas marcan un aterrizaje forzoso de la IA hacia la eficiencia y la transparencia.
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