¿Qué es el Zero-shot learning en IA y por qué es clave para modelos que generalizan sin ejemplos?

Aunque existen muchos métodos para entrenar a una máquina o herramienta dotada de inteligencia artificial, el Zero-shot learning (ZSL) permite a los modelos realizar tareas sin que hayan tenido ejemplos previos. Esto significa que, dentro del contexto de la IA aplicada al marketing, el Zero-shot learning podría analizar nuevas tendencias, segmentar audiencias o interpretar datos sin necesidad de entrenar el sistema desde cero. Pero ¿qué es y cómo funciona exactamente el ZSL y de qué manera puede ayudar en el marketing digital? Te lo explicamos todo a continuación.

¿Qué es el Zero-shot learning en inteligencia artificial?

El Zero-shot learning es una técnica avanzada dentro del campo de la inteligencia artificial que permite a los modelos de IA realizar tareas sin que hayan sido entrenados para ello o sin que dispongan de ejemplos previos. Se trata de un tipo de aprendizaje muy útil para aquellas áreas o campos en los que no sea posible obtener datos desde los que trabajar.

Definición y fundamentos conceptuales

El Zero-shot learning se basa en la capacidad de reconocer y clasificar datos sin que el modelo de IA haya sido entrenado para ello. Esto significa que, en vez de aprender a partir de ejemplos concretos, el ZSL conecta conceptos y conocimientos para poder realizar una nueva tarea. Esto significa que podría hacer predicciones incluso no teniendo datos directos, lo que lo hace especialmente atractivo para aquellas situaciones en las que la recopilación de datos sea altamente costosa o muy limitada.

Diferencia clave con Few-shot y Supervised learning

Existe una diferencia muy clara entre el Zero-shot learning, el Few-shot y el Supervised learning. Mientras el Zero-shot learning no necesita ejemplos para realizar una tarea para la que no ha sido entrenado, el Few-shot y el Supervised Learning sí los necesitan. Sin embargo, el Few-shot necesita muy pocos para poder aprender, mientras que el Supervised Learning necesita una mayor cantidad. 

Esto significa que, dentro del marketing digital, el Zero-shot learning puede utilizarse, por ejemplo, para detectar una tendencia emergente aun sin tener datos previos; el Few-shot para identificar un nuevo segmento de cliente, ya que es algo para lo que no se necesitan demasiados datos; y el Supervised Learning para clasificar reseñar positivas y negativas.

¿Cómo funciona el aprendizaje sin ejemplos?

El ZSL o IA sin entrenamiento previo es un tipo de modelo capaz de razonar sobre conceptos nuevos sin que haya sido entrenado específicamente para realizar esa tarea específica. Esto es gracias a que es capaz de utilizar y asociar información auxiliar o con una semántica relevante para la acción que debe llevar a cabo. Es decir, busca datos que pueden ayudar de forma indirecta a realizar esa nueva acción.

El papel del preentrenamiento masivo

El Zero-shot learning se basa en el preentrenamiento masivo, que consiste en entrenar y aprender con enormes cantidades de datos y en establecer relaciones entre palabras, frases o conceptos. De esta manera, cuando el modelo de IA debe enfrentarse a una tarea para la que no ha sido entrenado, busca similitudes semánticas o lógicas entre aquella información o aquel conocimiento ya adquirido. Por ejemplo, una IA podría detectar una emoción en una marca emergente porque en ese gran volumen de datos analizados ha visto cómo se expresan emociones similares en contextos diferentes.

Prompt engineering como técnica para activar la capacidad Zero-shot

Los prompts en IA son clave para que la IA pueda ejecutar una acción sin ejemplos específicos. Es decir, las instrucciones deberán ser lo más claras y precisas posible, ya que son las que sirven de guía al modelo de IA. Por ejemplo, dentro de la IA aplicada al marketing, se puede pedir: “Clasifica esta reseña como positiva, negativa o neutral: La nueva aerolínea low cost X me ha sorprendido para mal”. Aunque la herramienta no haya analizado nunca reseñas, sí puede ser capaz de detectar e interpretar la emoción que haya en ella. Esto significa que a través del prompt engineering se pueden activar nuevas tareas en el modelo de IA, así como adaptar su comportamiento y reentrenarlo.

¿Qué ventajas ofrece el zero-shot en marketing digital?

El ZSL se ha convertido en una herramienta clave en cualquier agencia de inteligencia artificial, ya que permite realizar cualquier tarea de forma inmediata, sin preocuparse de si el modelo ha sido entrenado exclusivamente para ello o no. Esto puede llevar hacia una automatización mucho más flexible e inteligente, así como tiene otras ventajas que merece mucho la pena tener en cuenta.

Escalabilidad sin necesidad de etiquetar datos

Una de las ventajas más destacables del Zero-shot learning es que es capaz de escalar sin necesidad de recopilar o etiquetar datos para cada nueva tarea o caso de uso. Dentro del mundo del marketing digital significa que es posible clasificar reseñas de clientes, detectar sentimientos o emociones, analizar contenido generado por el usuario (UGC) y segmentar a la audiencia con nuevos parámetros, entre otras cosas. Esto significa que las marcas tendrán mucho más sencillo adaptarse a nuevas tendencias incluso en tiempo real.

Ahorro de tiempo en pruebas y generación de contenidos

Otro beneficio destacable es que, gracias a su agilidad para entender nuevas instrucciones y generar resultados, puede lograrse un importante ahorro de tiempo tanto en la creación de contenido como en la generación de respuestas en canales de atención al cliente. Por ejemplo, podrían probarse diferentes versiones de un mismo texto o hacer descripciones de productos adaptadas a diferentes tipos de público.

¿Qué limitaciones tiene el Zero-shot y cómo se pueden gestionar?

Como cualquier otra herramienta, el Zero-shot también tiene algunas limitaciones que deben tenerse en cuenta, especialmente dentro de contextos más complejos o sensibles. Sin embargo, tener en cuenta estos límites y saber cómo gestionarlos es clave para poder utilizar diferentes tipos de IA de forma efectiva.

Riesgo de imprecisión sin contexto

Como el Zero-shot learning no ha sido entrenado con ejemplos específicos para esa tarea en cuestión, depende totalmente de su capacidad para interpretar el lenguaje sin un contexto específico. Esto significa que podría interpretar incorrectamente aquellos matices que tengan que ver con la cultura, el nivel social, la edad, el género, etc. También podría clasificar de forma incorrecta aquellos textos que sean ambiguos y puedan interpretarse de diferentes maneras, como los que tengan un tono irónico; o generar contenidos que no estén alineados con el tono de la marca o el objetivo comercial. Dentro del marketing digital significa cometer errores que podrían afectar a una campaña o a la reputación de la marca, por lo que la parte humana se vuelve imprescindible para revisar y solventar estos fallos.

Combinación con Retrieval o Fine-tuning para mayor precisión

Puede que el Zero-shot learning por sí solo sea insuficiente y deba combinarse con técnicas RAG o (Retrieval-Augmented Generation), para tener acceso a una base de datos o a información relevante. De esta manera, antes de dar una respuesta, la IA busca información que pueda ayudarle a generar una respuesta lo más precisa posible. También es altamente probable que deba combinarse con el Fine-tuning, para entrenar al modelo no desde cero, sino desde una pequeña cantidad de datos. Como no se parte de cero, las respuestas siempre serán más ajustadas.

Tanto el RAF como el Fine-tuning pueden mejorar la precisión del Zero-shot sin afectar a su versatilidad, reduciendo así los riesgos anteriormente mencionados.

Ejemplos prácticos de Zero-shot learning aplicado

Para poder entender mejor en qué consiste el ZSL y de qué manera puede ayudar en un área como el marketing digital, dejamos algunos ejemplos en los que ya se está implementando a continuación. 

Clasificación automática de leads o productos

Muchas empresas utilizan el ZSL para clasificar de forma automática leads, teniendo en cuenta aspectos como, por ejemplo, la intención de compra o la etapa del embudo en la que se encuentran; o productos teniendo en cuenta aspectos como, por ejemplo, la categoría, el precio, la popularidad o el tipo de uso.

Por ejemplo: “Clasifica este lead como frío, tibio o caliente: “Deseo información sobre el precio del producto con referencia 12345”. Aunque el modelo no haya tenido ejemplos previos, puede deducir que se trata de un lead tibio, puesto que solicita información sobre un producto que ya conoce, pero todavía no ha dado señales claras de compra.

Sin haber visto ejemplos etiquetados, el modelo puede inferir que se trata de un lead caliente.

Detección de sentimiento en reseñas sin entrenamiento previo

Con ZSL también puede detectarse el sentimiento que transmite una reseña, ya que es capaz de percibir el tipo de tono e interpretar la valoración.

Por ejemplo: “Indica si esta reseña es positiva, neutral o negativa: Aunque la entrega fue rápida, el producto llegó dañado e inservible”. En esta reseña se puede detectar tanto una parte positiva como una negativa, pero ese “aunque” denota que el cliente no quedó satisfecho y que, por consiguiente, es una opinión negativa.

Generación de textos específicos sin necesidad de brief detallado

Y, finalmente, el Zero-shot también puede utilizarse para generar textos específicos o descripciones de producto. Por ejemplo: “Hazme una descripción breve y persuasiva para unas zapatillas deportivas transpirables y respetuosas con el pie”. No es necesario dar más detalles para que la IA genere un texto adaptado al público objetivo utilizando sus conocimientos generales sobre este tipo de producto.

Podemos concluir, entonces, que el Zero-shot learning es una auténtica revolución en el campo de la IA, ya que permite automatizar tareas sin necesidad de tener datos e información previa. Además, en un sector como el marketing digital tiene muchas ventajas, como escalabilidad, agilidad y personalización.