La inteligencia artificial está dando un paso más allá en la forma en que entendemos y visualizamos la información. Recientemente, se ha experimentado con la creación de “gráficos de contexto”, una tendencia emergente que busca representar las conexiones entre conceptos de manera visual e intuitiva.
Un ejemplo claro de esto es un gráfico de influencias musicales que relaciona a Kraftwerk, Afrika Bambaataa, el género house y Daft Punk, mostrando las líneas que evidencian cómo se han influenciado mutuamente. Esta capacidad de mapear relaciones no es nueva; Google ya introdujo los “knowledge graphs” en 2012 para ayudar a las máquinas a comprender el contexto de las palabras (por ejemplo, diferenciar entre un jaguar como animal, coche o equipo deportivo).
Sin embargo, la diferencia ahora radica en que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) pueden construir estos mapas de forma nativa, no a partir de reglas predefinidas, sino mediante inferencia. De hecho, la mayoría de los LLMs de alto nivel son capaces de generar estos gráficos, incluso en versiones tridimensionales.
Como se señala, siempre hemos sabido que la respuesta honesta a preguntas complejas suele ser “depende”, pero hasta ahora no podíamos mostrar por qué depende. Ahora, con estos gráficos de contexto, podemos visualizar los matices, ver las conexiones y explicar lo complicado de una manera más accesible. Esto podría simplificar enormemente debates sobre el valor de marca, los factores que influyen en la toma de decisiones y muchos otros temas, ya que la comunicación visual es más rápida y efectiva para conectar con un tema.
Históricamente, la creación de estas imágenes ha sido un proceso lento y laborioso, pero la IA promete agilizarlo y democratizarlo.
