Inteligencia Artificial

¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

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    Por Héctor Borrás, publicado en 22 septiembre 2023

    Seguro que conoces ChatGPT o DALL-E, pero ¿sabías que ambos funcionan gracias a la Inteligencia Artificial Generativa? Y es que, mucha gente conoce el término Inteligencia Artificial, pero no tanto cuando va seguido de la palabra “generativa”. Inteligencias Artificiales hay de muchos tipos, y hoy queremos hablarte de esta, una de las más extendidas, para que la conozcas a fondo, sepas cómo funciona y comprendas cuáles son todos sus usos, pudiendo así ponerla en práctica en tu empresa.

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    Que es la Inteligencia Artificial Generativa


    Qué es la Inteligencia Artificial Generativa

    La Inteligencia Artificial Generativa o IA generativa es una rama dentro de la IA capaz de generar contenido original basándose en datos ya existentes previamente suministrados. Se basa en el machine learning y en métodos de deep learning (aprendizaje profundo), así como en redes neuronales avanzadas y algoritmos que pueden aprender imágenes, textos, vídeos y música para después generar contenido nuevo y original, difícil de distinguir del creado por una persona en la mayoría de ocasiones.


    Cómo funciona la IA generativa

    La Inteligencia Artificial Generativa funciona a través del aprendizaje automático (machine learning), con el cual es capaz de procesar una gran cantidad de datos, tanto visuales como textuales, para interiorizar los patrones y saber qué elementos es más probable que aparezcan cerca de otros.

    En definitiva, una IA generativa es un sistema entrenado para responder a lo que se le pide de la forma más humana posible, gracias a que ha aprendido por probabilidad qué elementos deben ir al lado de otros.

    Sin embargo, hay diferentes técnicas de entrenamiento para crear una IA generativa:

    • Entrenamiento Transformador: es el que se ha utilizado para entrenar a ChatGPT y provoca que esta IA funcione de una manera determinada. Este entrenamiento consiste en que ChatGPT deduzca el significado de un texto para comprender cómo se relacionan distintos elementos semánticos y las palabras y poder así establecer la probabilidad de que unos aparezcan cerca de otros. Pero esta es, en realidad, una fase de preentrenamiento, pues después la IA pasa a ser entrenada por humanos y deberá interactuar con ellos.
    • Entrenamiento GAN: la red generativa adversarial o GAN es una técnica de entrenamiento que consiste en que dos IA se enfrenten entre sí. Una (la IA generativa), a partir de probabilidades que derivan de una gran cantidad de datos, crea imágenes o textos. Y la otra (llamada IA discriminativa) debe analizar si ese resultado es generado por una IA o es humano. Para ganar, la IA generativa hará lo posible para engañar a la discriminativa, adaptándose todo lo posible a los resultados creados por humanos. El entrenamiento finaliza cuando la IA generativa gana sistemáticamente a la otra.

    Como ves, la participación humana está presente en la creación de las IA generativas, pero la mayor parte de su aprendizaje y entrenamiento tiene lugar de forma automática.


    Beneficios de la IA generativa

    Lo bueno de la IA generativa es que puede ser muy positiva para diferentes equipos dentro de una misma empresa y para distintos sectores:

    • Apoyo al equipo de creación de contenido: conocidas son por todos las plataformas de IA generativa de texto, vídeo e imágenes. De hecho, son las más famosas. ChatGPT, Midjourney, DALL-E… Todas ellas pueden ser grandes aliados para eliminar los bloqueos creativos y aportar ideas.
    • Aplicación médica y científica: al ser capaces de analizar grandes cantidades de datos, estas IA pueden detectar patrones difíciles de localizar para el ser humano y apoyar a los profesionales a la hora de realizar un diagnóstico.
    • Impulso para el marketing y la publicidad: por la misma razón, es muy interesante utilizar herramientas de IA en estas dos áreas. Gracias a que pueden detectar patrones de los consumidores, las marcas sabrán qué es lo que estos necesitan para poder dárselo y aumentar sus conversiones. Y no solo eso, pueden identificar tendencias antes de que ocurran para que las marcas puedan prepararse y aprovechar oportunidades de venta.
    • Liberar tiempo a los equipos: al poder simular conversaciones como si fueran seres humanos, la IA generativa puede hacer tareas más básicas como responder a preguntas frecuentes de los usuarios para que así los profesionales tengan más tiempo y puedan ocuparse de tareas más complejas y creativas.


    Límites de la IA generativa

    Hay que tener en cuenta que la IA se basa en contenido ya generado por el ser humano, por lo que si se entrena con contenido de internet, como ocurre con, por ejemplo, ChatGPT, puede dar información no verídica, poco contrastada y subjetiva. Por tanto, no tenemos que tomarnos la información que arroja como verdadera, sino como lo que es, información recabada de diferentes fuentes que pueden tener errores.

    Por otro lado, cuando se utiliza la Inteligencia Artificial Generativa para crear contenido creativo, muchas veces no vamos a dar con el resultado final en la primera interacción con la herramienta. Muy probablemente necesitaremos darle nuestra revisión humana, por lo que, a día de hoy, las IA generativas enfocadas a aspectos creativos sirven como inspiración y guía, pero no suelen ofrecer el resultado que buscamos a golpe de clic.


    Usos de la Inteligencia Artificial Generativa en la empresa

    • Traducción de textos a diferentes idiomas.
    • Generación de contenido informativo y creativo.
    • Resumen y extensión de contenido.
    • Explicación de tareas complejas.
    • Creación de bots comunicativos para que puedan atender a los clientes 24/7.
    • Creación de imágenes y vídeo.
    • Generación de código.

    En resumen, cualquiera que necesite generar contenido, ya sea textual o visual, puede recurrir a la Inteligencia Artificial Generativa para apoyarse.


    Cómo construir una Inteligencia Artificial Generativa

    Lo cierto es que son pocas las empresas que han conseguido desarrollar modelos de Inteligencia Artificial Generativa. Las que han conseguido hacerlo cuentan con millones de fondos que donan recursos para la causa. Por ejemplo, la empresa OpenAI de Elon Musk creadora de ChatGPT, DALL-E y los modelos anteriores de ChatGPT, cuenta con miles de millones de donantes. Y es que, crear estos sistemas lleva tiempo y dinero. Se estima que ChatGPT-3 tuvo un coste estimado de varios millones de dólares y tuvo que entrenarse con alrededor de 45 terabytes de datos textuales.

    Y no solo eso, las empresas capaces de sacar a la luz este tipo de tecnología también cuentan con algunos de los mejores ingenieros e informáticos del mundo. Como es el caso de, por ejemplo, DeepMind, una empresa subsidiaria de Alphabet (empresa matriz de Meta y Google) que sacó su IA Generativa llamada Make-A-Video, una herramienta capaz de generar vídeos a partir de texto.

    Por tanto, como te podrás imaginar, la mayoría de empresas no se pueden permitir crear una Inteligencia Artificial Generativa por sí mismas y tienen que valerse de herramientas creadas por el tipo de empresas nombradas anteriormente. Afortunadamente, ChatGPT es una plataforma en abierto de la que se puede beneficiar cualquier persona, aunque la mayoría de ellas requieren un pago previo.


    El futuro de la IA generativa a corto plazo

    La gran pregunta es, ¿sustituirá la IA generativa el trabajo de algunos profesionales? Eso es algo que no se puede saber, pero lo que sí es cierto es que, poco a poco, las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa se irán convirtiendo en una herramienta indispensable dentro de muchos sectores y muchas áreas de la empresa.

    En el caso de que el reemplazo tenga lugar, hay tareas que las IA no pueden llevar a cabo y que los humanos deberán seguir haciendo, tareas que, por cierto, son muy importantes. En ese sentido, para afrontar ese reemplazo de la mejor manera posible, como individuos y como empresas, hay muchas cosas que podemos hacer:

    • No dejar de aprender sobre tecnología: la tecnología avanza a pasos agigantados y como profesional es crucial mantenerse actualizado para poder hacer frente de forma adecuada a los diferentes retos que vayan surgiendo. Aprender sobre ciencia de datos, sobre IA y sobre aprendizaje automático va a ser crucial, ya que esta tecnología va a estar cada vez más presente y hay que saber trabajar con ella.
    • Entrenar las habilidades blandas (o soft skills): engloba todas aquellas habilidades sociales y de comunicación que permiten que la persona se mueva por el entorno laboral de forma adecuada. Una IA no puede reemplazarlas y va a ser el verdadero valor de un profesional.
    • Conocer cuál es el uso adecuado de la IA: es importante estar informados acerca de los límites y riesgos que conllevan las IA para saber usarlas con responsabilidad y ética.
    • Potenciar la innovación y la creatividad: las IA todavía no son capaces de generar conceptos o ideas nuevas, pues copian los ya existentes. Por ello, estos dos aspectos también serán grandes valores que una persona podrá aportar como profesional.

    Si todavía no lo has hecho, te animamos a que incluyas la Inteligencia Artificial Generativa en algunas áreas de tu empresa para que no te quedes atrás. Verás que pueden ser un gran apoyo para tu equipo, pudiendo agilizar los procesos y mejorar los resultados finales. No seas reticente a las nuevas tecnologías, el verdadero reto está en saber utilizarlas de forma adecuada, pero negarte su uso solo conllevará que tu competencia te pase por delante.

    Herramientas IA


    Héctor Borrás

    Key Account Manager Engineer en Cyberclick. Experto en desarrollo de aplicaciones web e integraciones entre sistemas con más de 10 años de experiencia. Cuenta con una licenciatura en Matemáticas, Ciclo Formativo de Grado Superior en Desarrollo de Aplicaciones Informáticas y Ciclo Formativo de Grado Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma.

    Key Account Manager Engineer at Cyberclick. Expert in web application development and system integrations with over 10 years of experience. He holds a degree in Mathematics, a Higher Degree in Computer Application Development, and a Higher Degree in Multiplatform Application Development.