La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo como texto, imágenes, música, videos, etc., a partir de indicaciones proporcionadas por los usuarios.
Su funcionamiento se basa en modelos de aprendizaje profundo, que identifican patrones a partir de grandes cantidades de datos.
Precisamente, las herramientas de IA generativa son la clave detrás del boom que ha experimentado la inteligencia artificial en los últimos años, y que ha sido aprovechado por las personas y las empresas para incrementar su productividad y mejorar sus flujos de trabajo.
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Acompáñanos a conocer en este artículo qué es una IA generativa y algunos ejemplos de uso, así como sus principales beneficios y limitaciones.
¿Qué es la IA generativa?
Según la publicación TechReports del Inter-American Development Bank (IDB), la IA generativa es un subdominio emergente de la IA, que utiliza el aprendizaje automático para generar contenido nuevo a partir de un amplio conjunto de datos de entrenamiento. (1)
En comparación con los motores de búsqueda tradicionales, en los que se solicita información ya existente, la IA generativa de Google, OpenAI, Meta y otras compañías utiliza información existente para generar contenido original, como canciones, artículos, códigos, renders 3D y un largo etcétera.
“Lo interesante de la tecnología detrás de la IA generativa es que no podemos predecir el contenido que genera. Es contenido completamente original y único, con un razonamiento cada vez más cercano al de un humano”.
Según la encuesta global de la consultora McKinsey, un tercio de las organizaciones utilizan la IA generativa con regularidad en al menos una función empresarial. Por su parte, Gartner anticipa que, para el año 2026, más del 80% de las empresas habrán utilizado modelos de inteligencia artificial generativa en sus entornos de producción.
Diferencia entre IA tradicional e IA generativa
Si bien parten de los mismos principios, existen notorias diferencias entre IA e IA generativa. Un artículo de Tayade, R. (2024) publicado en la revista de ingeniería IRJIET señala que la inteligencia artificial tradicional se centra en tareas de clasificación, predicción y optimización, mientras que la generativa usa algoritmos avanzados para generar nuevos datos, similares a los ya existentes. (2)
Entre las principales aplicaciones de la IA tradicional encontramos la automatización y robótica, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora o atención sanitaria, por citar algunas. En tanto, la IA generativa es capaz de realizar traducción automática, crear contenido, hacer recomendaciones personalizadas, brindar asistencia a estudiantes, etc.
¿Cómo funciona la IA generativa?
Para entender mejor por qué es cada vez más común la adopción de inteligencia artificial en las empresas, es importante saber cómo funciona. Para ello, nos centraremos en algunos aspectos fundamentales.
Entrenamiento con grandes volúmenes de datos
A través de técnicas avanzadas de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning), la IA generativa analiza grandes conjuntos de datos y aprende a reconocer patrones. Gracias a ello, genera contenido relevante en formatos fáciles a petición del usuario, adaptándose a múltiples tareas.
Modelos de lenguaje y redes neuronales profundas
Una de las claves del funcionamiento de la IA generativa de imágenes, texto, videos y otros contenidos es la adopción de modelos de lenguaje natural, cuya capacidad es optimizada a través de redes neuronales profundas, que se encargan de replicar las funciones del cerebro humano.
Ajuste fino (fine-tuning) y retroalimentación humana (RLHF)
La IA generativa utiliza técnicas de machine learning como el ajuste fino (fine-tuning) para que los modelos ya entrenados respondan a propósitos más específicos, en lugar de crear nuevos modelos desde cero. También emplea el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF), para generar resultados más precisos.
Generación y evaluación de resultados
Una característica particular de la IA generativa es que produce una amplia variedad de resultados, muchos de los cuales son subjetivos, según el contexto y las preferencias del usuario. Por ello, es importante que los modelos sean evaluados utilizando métricas automatizadas, verificación humana y técnicas similares.
Herramientas populares de IA generativa
En la actualidad, es posible encontrar herramientas de IA generativa para cada necesidad. Entre las más utilizadas, encontramos:
- ChatGPT: Es con diferencia la aplicación de IA más conocida. Este chatbot desarrollado por OpenAI puede adaptarse a cada usuario y es capaz de generar ideas creativas, responder preguntas y generar diálogos naturales de forma coherente.
- Gemini: Es una familia de modelos de lenguaje grandes, desarrollados por Google. Al igual que ChatGPT, es una herramienta versátil que ayuda a lograr una mayor productividad, al simplificar tareas complejas.
- Midjourney: Es una IA generativa de imágenes, las cuales son generadas con gran precisión y calidad, en base a lo que el usuario solicite. Es muy utilizada por profesionales de diseño gráfico y artistas.
- DALL-E: Este sistema, desarrollado por los mismos creadores de ChatGPT, también crea imágenes a partir de texto. Su modelo de entrenamiento incluye una amplia biblioteca de arte, por lo que produce piezas altamente estilizadas.
Ejemplos de uso de la IA generativa en distintos sectores
Desde la tecnología hasta el entretenimiento, son muchos los sectores en los que el uso de la inteligencia artificial generativa está ganando terreno.
Un ejemplo de IA generativa lo encontramos en los chatbots, que interactúan con los clientes en tiempo real para dar solución a sus consultas. Estas herramientas también pueden ayudar a resumir textos largos, traducir documentos a cualquier idioma o generar fragmentos de código para los desarrolladores.
Los profesionales del arte pueden recurrir a múltiples modelos de IA para producir ilustraciones con estilos específicos, componer canciones de cualquier género, generar voces realistas, crear versiones 3D a partir de imágenes 2D, insertar transiciones dentro de videos, etc.
La IA generativa también se puede emplear para la creación de sistemas de recomendación personalizados, ya sea de música o video, teniendo en cuenta las preferencias de los usuarios.
¿Cuáles son los beneficios e impacto de la IA generativa?
- Contribuye a la creatividad e innovación, permitiendo a los usuarios explorar nuevas ideas.
- Automatiza tareas repetitivas, de modo que los usuarios puedan concentrarse en trabajos más estratégicos.
- Facilita el ahorro de recursos en actividades como creación de contenido y análisis de datos.
- Actúa como un colaborador o asistente, ofreciendo sugerencias valiosas a los profesionales.
- Puede trabajar de forma continua, las 24 horas del día y los 7 días de la semana.
- Analiza grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias, lo que ayuda a tomar decisiones más informadas.
- Utiliza datos históricos para pronosticar resultados futuros, a través del análisis predictivo.
- Optimiza los procedimientos empresariales en todas las áreas y aumenta la productividad de los trabajadores.
¿Cuáles son las limitaciones de la IA generativa?
- Debido a que la IA generativa es experimental, podría presentar inconsistencias, incluyendo datos incorrectos o faltos de coherencia.
- Si la IA es entrenada con datos deficientes o sesgados, generará resultados defectuosos.
- El mal uso de la IA generativa puede dar lugar a deepfakes, contenido engañoso o propaganda.
- Los modelos generativos de gran tamaño están ligados a altos costos computacionales.
- La mayoría de herramientas de IA generativa no pueden aprender de nuevos datos en tiempo real.
- Los usuarios acostumbrados a métodos tradicionales pueden tener dificultades para adaptarse a la IA generativa.
Retos y consideraciones éticas de la IA generativa
Si bien la IA generativa está generando nuevas oportunidades en diversos ámbitos, también plantea una serie de dilemas éticos a medida que se integra a nuestra vida diaria. Ello ha motivado que la inteligencia artificial en Perú y otros países empiece a ser regulada, para proteger los datos de los usuarios y garantizar un uso responsable.
Entre las preocupaciones vinculadas a la IA figura el posible mal uso que algunas personas puedan darle, ya sea para difundir información falsa o extraer datos para cometer delitos informáticos. A ello se suman los riesgos de generar contenidos sesgados, que profundicen prejuicios presentes en la sociedad.
En ese sentido, es importante ser cuidadosos al compartir información confidencial, buscando siempre un equilibrio entre la innovación y la ética. Para ello, es necesario lograr una colaboración conjunta entre las empresas, las autoridades y la sociedad en su conjunto.
Referencias bibliográficas:
1 Cevallos, A. (2023, setiembre) Generative AI. Tech Report. Inter-American Development Bank IDB https://publications.iadb.org/publications/english/document/Tech-Report-Generative-AI-.pdf
2 Tayade, R., Khodke, A., Jaiwal, S., Sarvaiya, S. (2024, octubre) Comparison of Generative AI and Artificial Intelligence. International Research Journa of Innovations in Engineering and Technology (IRJIET) Volume 8, Issue 10, pp 213-220 https://irjiet.com/common_src/article_file/1729947382_62e357ca41_8_irjiet.pdf
