Seguro que no paras de escuchar el término Inteligencia Artificial Generativa desde hace mucho tiempo. La habrás utilizado miles de veces, tanto directa como indirectamente. Pero, ¿qué es exactamente la Inteligencia Artificial Generativa o IA Generativa?
En una encuesta de la consultora Gartner realizada a principios de 2024, el 40 % de los participantes afirmó que había implementado la IA generativa en más de tres unidades de negocio.
Tabla de Contenido
¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) se trata de una rama avanzada de la inteligencia artificial que se basa principalmente en crear nuevos contenidos a partir de patrones existentes. Aunque seguramente creas que ya conoces este término, te diré que la diferencia principal de los sistemas de IA tradicionales, es que se limitan a analizar y responder a partir de datos preexistentes, sin embargo, los modelos generativos son capaces de crear algo completamente nuevo, ya sea texto, imágenes, música, vídeo…
Esta tecnología se ha vuelto muy popular en los últimos años debido a su capacidad para generar resultados increíbles y diferentes, que, a menudo imitan el trabajo creativo humano. Algunos modelos que desarrollan este tipo de IA son GPT (Generative Pretrained Transformer) y DALL-E, ambos desarrollados por OpenAI.
¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial Generativa?
La IA generativa se basa en un conjunto de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, y concretamente, en redes neuronales profundas. Un concepto clave para entender su funcionamiento es el aprendizaje profundo (deep learning), que no es más que una técnica que permite a las máquinas utilizar grandes cantidades de datos para «aprender» patrones complejos.
¿Cuáles son algunos de los componentes principales de la Inteligencia Artificial Generativa?:
Modelos generativos de transformadores
El avance más significativo en este campo proviene del uso de redes neuronales de transformadores, como las que utilizan los modelos GPT y BERT. Estas redes permiten procesar datos como el lenguaje natural, para comprender el contexto y generar contenido coherente.
Entrenamiento con grandes volúmenes de datos
La IA generativa se entrena con altas cantidades de datos. Por ejemplo, GPT-4 fue entrenado con millones de textos de internet, lo que le permite tener una comprensión profunda del lenguaje y producir respuestas coherentes y naturales. Otro ejemplo es el lanzamiento de GPT-5, que incluye novedades como la mayor capacidad de razonamiento, la nueva nomenclatura y ventanas contextuales idénticas.
Algoritmos de optimización
Estos modelos no solo se limitan a «memorizar» información, sino que utilizan algoritmos avanzados para mejorar continuamente su capacidad de generar contenido a través del ajuste de su red neuronal.
Generación de nuevos resultados
Una vez entrenada, la IA generativa puede crear contenido nuevo a partir de un prompt. Un prompt es una entrada con la descripción de lo que se quiere obtener, por ejemplo «casa azul con escaleras de colores encima de una nube». En este caso, la IA generativa creará una imagen en base a ese prompt.
¿Dónde podemos aplicar la Inteligencia Artificial Generativa?
La IA generativa está transformando múltiples sectores gracias a su versatilidad. Algunas de sus aplicaciones más notables incluyen:
Creación de contenido
Herramientas como ChatGPT (basadas en modelos GPT) están revolucionando la creación de contenido escrito, desde artículos hasta guiones de películas, videojuegos y contenido para redes sociales. De hecho, es muy probable que hayas encontrado algunas publicaciones en apps como Instagram que incluyen una etiqueta en la que se verifica el uso de la IA. Para muchos creadores de contenido la IA Generativa supone una gran ayuda, ya que implica ahorrar en recursos, dinero y tiempo.
Arte y diseño
Modelos como Gemini Imagen 3 pueden generar imágenes realistas o artísticas a partir de descripciones textuales. Esto ha abierto un nuevo campo, tanto en el arte digital, donde la creatividad humana se complementa con las capacidades de la IA para crear obras únicas, como en el marketing digital y el diseño web.
Desarrollo de Software
Las IA generativas también son capaces de escribir y depurar códigos. Algunas herramientas se basan en modelos generativos de lenguaje y pueden ayudar a los programadores en la creación de líneas de código, aumentando su productividad y con un menor margen de errores.
¿Cuáles son los desafíos y riesgos?
A pesar de sus ventajas y su gran potencial, la Inteligencia Artificial Generativa también enfrenta varios desafíos y riesgos.
Ética y moral
Los modelos generativos pueden reflejar las ideas preconcebidas o tendencias presentes en los datos con los que se entrenan. Esto ha despertado inquietudes sobre la posibilidad de que generen contenido que siga fomentando estereotipos, difunda información incorrecta o promueva algún tipo de discriminación.
Derechos de autor
¿Alguna vez ha pensado en qué pasa con las imágenes generadas a partir de cuadros u obras conocidas de otras personas? Y es que los modelos de IA pueden generar contenido nuevo basándose en datos preexistentes. Por ello ha surgido el debate sobre los derechos de autor. Por ejemplo, si un modelo genera una pintura basada en millones de obras existentes, ¿quién es el propietario de esa creación?
Fakenews y deepfakes
La IA generativa también puede ser usada para crear información falsa o manipulada, como en el caso de los deepfakes, que son videos generados por IA que alteran la identidad o las palabras de una persona. Esto se ha visto con personajes públicos como Donald Trump.
Futuro del empleo en empresas
Con la automatización de tareas surgen preocupaciones sobre el impacto en el empleo en industrias como el diseño gráfico, la redacción de contenidos o incluso la programación. Sin embargo, no hay que olvidar que la IA Generativa no es una herramienta con la que competir, sino una herramienta con la que colaborar.
Conclusión: ¿Qué supone la Inteligencia Artificial Generativa para el futuro?
En los próximos años, se espera que los modelos generativos sean aún más sofisticados, capaces de entender y generar contenido más complejo. Además, veremos cómo se integran en más aspectos de nuestra vida diaria, desde asistentes personales más inteligentes hasta herramientas creativas que colaboran estrechamente con los humanos.
Al mismo tiempo, será fundamental tener en cuenta las cuestiones éticas y sociales que surgen con su uso, para garantizar que esta poderosa tecnología sea una fuerza positiva en la sociedad y que sea de gran ayuda para las empresas y trabajadores de todos los ámbitos.
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