IA estatica vs IA dinamica - Una diferencia fundamental
La mayoria de las organizaciones despliegan la IA como un sistema estatico: un modelo se entrena, se despliega y - en el mejor de los casos - se actualiza una vez cada pocos meses. Mientras tanto, el entorno empresarial cambia a diario.
Mecanismos de autoaprendizaje en la practica
- Memoria episodica - el sistema almacena interacciones y aprende de soluciones pasadas
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - los comentarios de los usuarios dan forma a las respuestas futuras
- Fine-tuning continuo - actualizaciones regulares del modelo con nuevos datos
- Optimizacion de prompts - mejora automatica de los prompts del sistema basada en la calidad de las salidas