A medida que la inteligencia artificial (IA) se integra más profundamente en nuestras vidas, la personalización se convierte en un componente crucial para mejorar la experiencia del usuario. Esta personalización crea un vínculo cada vez más estrecho entre los usuarios y las aplicaciones de IA, como es el caso de ChatGPT, que aprende y se adapta a nuestras interacciones. Sin embargo, este proceso de personalización plantea desafíos significativos además de los que ya hemos visto en artículo anterior, especialmente cuando consideramos cambiar de aplicación o proveedor de IA. En este artículo, exploraremos estos desafíos en profundidad, ofreciendo ejemplos concretos y posibles soluciones para facilitar la transferencia de conocimiento y datos de una inteligencia artificial a otra.

La Personalización en ChatGPT

ChatGPT, al igual que otras aplicaciones avanzadas de IA, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para adaptar sus respuestas y recomendaciones basándose en las interacciones previas con el usuario. A medida que utilizas ChatGPT, el sistema va acumulando datos sobre tus preferencias, intereses y estilo de comunicación. Veamos cómo se manifiesta esta personalización:

• Entendimiento Contextual: Si preguntas a ChatGPT sobre las últimas noticias tecnológicas y posteriormente preguntas algo relacionado con inteligencia artificial, ChatGPT puede recordar tu interés en tecnología y proporcionar respuestas más contextualizadas.
• Preferencias Individuales: Si sueles pedir recomendaciones de libros y prefieres novelas de ciencia ficción, ChatGPT aprende esta preferencia y ajusta sus recomendaciones futuras para alinearse con tus gustos.
• Recomendaciones Personalizadas: Si usas ChatGPT para buscar recetas y prefieres opciones vegetarianas, el sistema adaptará sus sugerencias para incluir más recetas vegetarianas, mejorando tu experiencia culinaria.

Desafíos de la Transferencia de Conocimiento de una Inteligencia Artificial a otra

El principal desafío surge cuando decides cambiar a una nueva aplicación de IA. La personalización que has experimentado con ChatGPT se basa en un historial de interacciones que puede no ser transferible a otro sistema de IA. Este cambio implica varios desafíos:

• Pérdida de Conocimiento Acumulado
  
  • Reiniciar el Proceso de Personalización: Al cambiar a una nueva aplicación de IA, generalmente comienzas desde cero. La nueva IA no tendrá acceso a tu historial de interacciones con ChatGPT, lo que puede resultar en respuestas menos precisas y relevantes inicialmente. Es similar a cambiar de médico: el nuevo médico no conocerá tu historial médico completo, lo que puede afectar el diagnóstico y tratamiento hasta que se familiarice contigo.
  • Adaptación Temporal: Durante el periodo de adaptación, es probable que la nueva IA necesite tiempo para aprender tus preferencias y comportamientos. Esto puede ser frustrante para los usuarios, ya que la experiencia personalizada que habían disfrutado con ChatGPT no estará disponible de inmediato en la nueva plataforma.
• Transferencia de Datos y Privacidad
  • Interoperabilidad de Sistemas: Para transferir el conocimiento de una IA a otra, los sistemas deben ser interoperables. Sin estándares comunes, esta transferencia es complicada y a menudo inviable. Por ejemplo, si cambias de un servicio de correo electrónico a otro, puedes importar tus contactos y correos, pero los filtros y clasificaciones personalizadas que has configurado pueden no transferirse fácilmente.
  • Consentimiento y Privacidad: La transferencia de datos personales y preferencias debe realizarse con el consentimiento explícito del usuario. Además, es crucial que se garanticen altos estándares de privacidad y seguridad para proteger la información sensible durante la transferencia. Imagina cambiar de una aplicación de fitness a otra: querrías transferir tus datos de entrenamiento sin comprometer tu privacidad.
• Soluciones Potenciales para la Transferencia de Conocimiento
  • Perfiles Portátiles: Una solución potencial es el desarrollo de perfiles portátiles que permitan a los usuarios exportar sus datos y preferencias de una IA a otra. Esto requeriría que las empresas colaboren en la creación de estándares comunes para la portabilidad de datos. Un ejemplo sería poder exportar tus configuraciones y preferencias de una plataforma de streaming a otra para mantener tus recomendaciones personalizadas.
  • APIs Abiertas: Las interfaces de programación de aplicaciones (APIs) abiertas podrían facilitar la transferencia de conocimiento entre diferentes aplicaciones de IA. Por ejemplo, si cambias de un asistente virtual como Alexa a Google Assistant, una API abierta podría permitir que tus preferencias y configuraciones se transfieran automáticamente, manteniendo una experiencia personalizada sin interrupciones.
  • Federated Learning: Esta técnica permite entrenar modelos de IA de manera descentralizada, utilizando datos de múltiples fuentes sin necesidad de compartir los datos directamente. Por ejemplo, si cambias de un proveedor de servicios de salud digital, el nuevo proveedor podría usar federated learning para adaptar sus servicios basándose en tu historial sin necesidad de acceder directamente a tus datos sensibles. La Agencia de Protección de Datos Española escribe sobre ello en un artículo en el que podrás profundizar más sobre este término, del que posiblemente tratemos con mayor profundidad en un futuro.

Ejemplos Concretos de Transferencia de Conocimiento en IA

A continuación te muestro algunos ejemplos con los que puedas entender mejor la importancia de la transferencia del conocimiento en IA

• Cambio de Asistente Virtual : Si has estado usando Alexa y decides cambiar a Google Assistant, Alexa ha aprendido tus rutinas diarias, tus preferencias de control del hogar inteligente y tus listas de compras. Sin una forma de transferir este conocimiento, Google Assistant necesitará tiempo para aprender todo de nuevo. Las APIs abiertas y el federated learning podrían permitir una transferencia suave, manteniendo la personalización sin comprometer la privacidad.
• Cambio de Plataforma de Streaming:  Supongamos que usas Spotify y decides cambiar a Apple Music. Spotify ha aprendido tus géneros y artistas favoritos, y te sugiere listas de reproducción personalizadas. Sin una forma de transferir este conocimiento a Apple Music, tendrás que empezar desde cero, lo que puede ser frustrante. Una API abierta que permita la transferencia de tus datos de escucha y preferencias podría solucionar este problema, manteniendo la personalización en la nueva plataforma.
• Cambio de Aplicación de Novios/Novias Virtuales : Imagina que utilizas una aplicación de novia o novio virtual que ha aprendido tus gustos, preferencias y estilo de comunicación. Esta IA ha desarrollado una personalidad que se adapta a ti, recordando tus conversaciones pasadas, tus temas de interés y la manera en que te gusta interactuar. Si decides cambiar a una nueva aplicación de novio/a virtual, todo este conocimiento acumulado podría perderse, afectando significativamente la experiencia personalizada que has construido. Una posible solución sería desarrollar un formato estándar para exportar y transferir estos datos personalizados entre diferentes aplicaciones, permitiendo que tu nueva IA continúe donde la anterior se quedó, sin perder la continuidad y personalización en la relación virtual… Aunque pensándolo bien, cuando en la vida real empezamos con una nueva pareja lo hacemos habitualmente desde cero 😉

Reflexión Final

La personalización de la IA ofrece enormes beneficios en términos de relevancia y eficiencia, pero también crea desafíos significativos cuando se trata de cambiar de aplicación y ello supone una transferencia de conocimiento y datos de una inteligencia artificial a otra. La pérdida de conocimiento acumulado puede afectar negativamente la experiencia del usuario, haciendo crucial el desarrollo de soluciones que permitan una transferencia fluida y segura de datos y preferencias.

En el futuro, es probable que veamos avances significativos en la interoperabilidad y portabilidad de datos entre diferentes aplicaciones de IA, permitiendo a los usuarios mantener un alto nivel de personalización incluso al cambiar de servicios. Mientras tanto, es esencial que los usuarios sean conscientes de los beneficios y desafíos de la personalización de la IA, y que las empresas trabajen para desarrollar estándares y prácticas que faciliten una experiencia de usuario continua y segura.