13 nov 2024
Desde que la inteligencia artificial llegó a nuestras vidas ha logrado cambiarla para siempre, y se ha convertido en una herramienta muy útil.
Se suele hablar de la IA como un concepto global, pero… ¿Sabías que existen distintas ramas dentro de la inteligencia artificial? Lo cierto es que sí, hay diferentes tipos, y uno de los más importantes es la Inteligencia Artificial Generativa (IAG).
La IAG se encarga de la generación de contenido original, pero no nos adelantemos demasiado. En realidad las aplicaciones de la inteligencia son variadas, y es justo de lo que hablaremos hoy.
Así que si estás listo para aprender todo sobre el futuro de la IA, hoy te lo contaremos a detalle.
¡Comenzamos!
¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial. A diferencia de las otras clases de inteligencia, la generativa se encarga de la creación de contenidos de diferentes formatos.
Por ejemplo, la IAG puede usarse para crear contenido en texto desde cero, conversaciones humanizadas, contenido audiovisual como música, imágenes y videos para distintos fines.
Lo interesante del contenido que crea la inteligencia es que no es mecánico ni robótico. Aunque está realizado por tecnología y computación, los resultados que ofrecen son bastante cercanos a los que obtendría una persona real, pues ha sido diseñada para imitar el comportamiento humano.
Las aplicaciones de la IAG son muchas, por ejemplo, puede usarse para la creación de imágenes, o para aprender el lenguaje humano y ofrecer servicios oportunos de atención al cliente.
¿Cómo opera la IA generativa?
El funcionamiento de la IA generativa es minucioso y computarizado, es por ello que es capaz de ofrecer resultados precisos. Para que sea posible, se implementan protocolos de machine learning con los que se procesa un elevado número de datos.
Del machine learning se desprenden dos tipos de modelos y son los siguientes:
Modelos básicos
Los modelos básicos, o en inglés foundation models, hace referencia a los protocolos de machine learning que tienen acción en un campo de datos generales que no han sido identificados ni etiquetados.
Gracias a los modelos básicos, se analizan muchos datos, y se pueden desarrollar tareas generales. Su funcionamiento se basa en establecer patrones que han sido aprendidos y que se desarrollan en secuencia.
Por ejemplo, imagina que estás escribiendo un mensaje a tu jefe, y cada vez que te comunicas con él hablan solo sobre temas laborales y técnicos. Lo que hará la IA será aprender los términos que usas y las estructuras textuales comunes de la conversación.
Al aprenderlo, con el tiempo, podrá hacer predicciones de conversaciones. Así, cuando estás escribiendo, te dará sugerencias de continuación basadas en interacciones pasadas para agilizar los procesos, y facilitar tus operaciones.
Modelos de lenguaje de gran tamaño
En inglés, los large language models, o en español, los modelos de lenguaje de gran tamaño, también es un tipo de machine learning que se centra en tareas relacionadas con texto.
El campo de acción del modelo aplica a resúmenes, creación de texto, clasificación, generación de conversaciones y extracción de información procesada.
Beneficios de la inteligencia artificial generativa
Como herramienta, la IAG representa beneficios para varias industrias en desarrollo. Además, es relevante durante actividades diarias comunes, por lo que su campo de acción es más que amplio.
Lo que hace que sus ventajas sean significativas, y entre ellas se encuentran:
Reinvención
La manera en la que hacemos las cosas en el presente no es igual que hace 20 o 30 años, y eso se debe a la tecnología. Pero durante mucho tiempo, la manera en la que realizamos la tarea se había mantenido estática, hasta la llegada de la IA generativa que ha cambiado la forma en la que desarrollamos las actividades.
Ahora podemos escribir, crear, pensar y conversar, pero con un método diferente. Lo que ha hecho la IA ha sido reinventar las experiencias humanas para facilitarlas. Por ejemplo, no necesitas leer un libro entero para saber de qué va, sino que puedes usar la inteligencia para que haga un resumen y tomes decisiones basadas en ello.
Investigación
Las investigaciones suelen ser tardadas y minuciosas, pues se necesita analizar mucha información. Eso hace que no se consulten todos los materiales posibles, y es probable que se escapen datos relevantes.
En cambio, cuando se usa la IA generativa, el sistema puede analizar más información en menos tiempo y ofrecer resúmenes, soluciones y propuestas. De esta forma, el avance de la ciencia es más acelerado y se brindan nuevas soluciones a los consumidores.
Experiencia de los clientes
Los clientes siempre quieren mejores experiencias, y los métodos de atención tradicional no se las brindan. Es común que al usar sistemas tradicionales la atención al cliente tarde horas.
Situaciones como esas no serían un problema al usar la IA con chatbots y bots de voz que son asistentes virtuales basados en protocolos de machine learning que analizan información y brindan respuestas oportunas, para aumentar la satisfacción de los clientes, y en el mejor de los casos incrementar las ventas.
Optimización de procesos
En el ámbito empresarial, el uso de IA generativa es frecuente. En las organizaciones se analiza mucha información y se llevan a cabo diferentes tareas repetitivas que tardan demasiado. Entonces, con la intención de optimizar los procesos, se han introducido aplicaciones con machine learning.
Las compañías que apuestan por soluciones con inteligencia artificial son capaces de extraer y analizar datos en segundos, lo que favorece la evaluación de riesgos y la creación de planes de acción.
Incrementa la productividad
También en el sector empresarial, la productividad de los empleados puede aumentar. Una compañía que consigue que sus empleados laboren al máximo de sus capacidades, cumple sus metas con éxito, y la IA es una herramienta útil durante el proceso.
En tareas creativas, en las que se necesita inspiración, se puede usar inteligencia artificial para brindar recomendaciones. Asimismo, la creación de informes, resúmenes y planes es más eficiente.
Y lo mejor es que favorece la toma de decisiones, porque al tener la información a la mano es más sencillo elegir un plan a seguir.
Aplicaciones de la IA Generativa
Aunque hace poco parecía que la inteligencia artificial era cosa del futuro, en realidad en el presente está teniendo relevancia, y las aplicaciones de la IA son cada vez más. Como es el caso de:
Finanzas
Con el objetivo de brindar mejores servicios a los clientes, las entidades financieras del presente pueden ofrecer:
Tiempos más cortos en la aprobación de préstamos y créditos: como la IA analiza muchos datos en corto tiempo, se eliminan los tardados procesos de análisis de casos. Y quienes cumplan con el perfil pueden obtener una respuesta antes de lo habitual.
Aumenta los estándares de seguridad: a través del machine learning, el sistema puede detectar en segundos si se está realizando alguna actividad peligrosa como fraudes, estafas o robos.
Asesoramiento personalizado: cada cliente es particular, y atender todos los casos de forma personalizada puede llevar mucho tiempo, pero si se usa la IA, se genera un plan de acción diferente que cubre las necesidades de los clientes.
Salud
La salud tiene que avanzar a pasos agigantados, pero los procesos de investigación son tardados. Hallar nuevas soluciones, fármacos y tratamientos preventivos no había sido tan sencillo como lo es ahora con la inteligencia artificial.
Como el sistema analiza millones de datos, puede encontrar coincidencias que aceleran los procesos y pueden aumentar las posibilidades de éxito en la aplicación de tratamientos experimentales.
Fabricación automotriz
Cada año salen al mercado nuevos y mejores automóviles. Su diseño depende del avance tecnológico, y la IA es relevante en esa área. A través de análisis minuciosos se pueden crear diseños de piezas más funcionales, que faciliten la vida de los usuarios y que les brinden experiencias de viaje más eficientes.
Escritura
Chat GPT es una de las IA generativa más conocidas y usadas. En nuestro presente muchas personas emplean la herramienta para múltiples fines, como el educativo, pero en realidad su campo de acción es más amplio porque puede ser relevante en lo laboral y personal.
Imágenes
Como la IA de la que estamos hablando es generativa, se encarga de la creación de imágenes personalizadas. Tal es el caso de la IA de Bing con la que se pueden crear imágenes gratis, y para hacerlo solo necesitas dar una descripción de lo que quieres.
Otro ejemplo es el de relleno generativo que Photoshop ha incorporado hace poco a su plataforma, y que permite agregar elementos extra a una imagen existente.
Música
Ya sea que se quiera hacer una nueva letra o una melodía, la IA puede hacerlo. De hecho, se han creado herramientas que usan la voz de un cantante y la letra de la canción de otro artista. Entonces, podríamos escuchar a David Bowie cantar la Macarena, cuando en realidad eso jamás sucedió.
Vídeos
Tal como con las imágenes, la IA puede crear videos personalizados. Uno de los usos más frecuentes es poner la cara de una persona en un video en el que la persona original nunca estuvo. También se usa para hacer que imágenes estáticas se muevan, o que un audio aislado coincida con los movimientos de la boca de una imagen.
Código
Aunque los usos más frecuentes de la IA tienen que ver con el entretenimiento, también se usa para el ámbito laboral, como es el caso de la generación de código que puede ser usado para la creación de un sitio web o un software.
¿La IA generativa plantea riesgos?
Es un hecho que la IAG representa diversos beneficios, pero de acuerdo con expertos, también plantea diferentes desafíos que son importantes considerar, y entre ellos se encuentran:
Sesgo
Aunque no es un hecho irrefutable, es posible que la IA genere contenido sesgado. A este fenómeno se le conoce como sesgo de machine learning o sesgo de IA y sucede cuando los resultados que ofrece la inteligencia responden a sesgos que están basados en humanos que alteran los datos.
Entonces, si los datos están sesgados, también lo estarán los resultados. Por ejemplo, si un restaurante abre una vacante para chef, podría usar la IA para procesar las solicitudes de empleo de todos los candidatos.
En caso de que la IA esté sesgada, es posible descarte los perfiles femeninos, y le dé mayor relevancia a los masculinos porque el término “Chef”, está asociado a cocineros profesionales hombres, y no a las mujeres.
Propiedad intelectual
Si un contenido es creado por un humano, la propiedad intelectual le pertenece a esa persona. Pero cuándo el contenido es generado por una inteligencia artificial, ¿a quién le pertenece el contenido?
El tema de la propiedad intelectual es un asunto que está generando especial debate, pues no hay un autor específico. ¿Quién lo ha hecho? ¿La máquina? ¿Los datos con los que se creó? ¿La nada?
Integridad del contenido
El contenido que ofrece una inteligencia artificial está basado en datos. En primera instancia asumimos que los datos son verdaderos, pero… ¿En realidad lo son? Es una pregunta compleja de responder y genera debates.
Con la IA es posible que se difunda información que no es verdadera, y que usuarios en línea estén expuestos a estafas. Por ejemplo, si se usa la imagen de una persona conocida, y con IA se crea un video en el que se recomienda una inversión fraudulenta, el usuario podría confiar en la imagen, y resultar estafado.
En resumen…
La IA es nuestro presente, pero también nuestro futuro. Aunque hay una serie de desafíos por superar, los beneficios de la Inteligencia artificial generativa son evidentes.
En unos cuantos años las soluciones que ofrezcan serán más eficientes y seguras, por lo que es momento de aprender más al respecto.
Así que si te interesa estar al día con las nuevas actualizaciones de la IA, y no te quieres perder de nada, puedes revisar nuestro blog. Allí encontrarás la información actualizada y más relevante en el mundo de la inteligencia artificial.
