Estoy seguro de que has oído hablar de aplicaciones como ChatGPT y DALL-E, las cuales son, seguramente, las aplicaciones de IA más conocidas por el público en general. No te digo nada si, además, la inteligencia artificial ha irrumpido en tu actividad profesional, lo que hará que hasta empieces a odiarla un poquito.

La cuestión es que, cuando empezábamos a entender «algo» sobre la inteligencia a artificial, ahora, nos vienen con la Inteligencia Artificial Generativa.

En fin  …

Así que, si estás interesado en saber algo más sobre esta variante de la Inteligencia Artificial, a continuación intentaré contarte su funcionamiento y sus aplicaciones para que puedas ver sus posibilidades y limitaciones.

¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

La IA generativa crea contenido original a partir de datos previamente suministrados, es decir, utiliza el aprendizaje automático o machine learning, deep learning, redes neuronales avanzadas y algoritmos para aprender y generar contenido nuevo que es prácticamente indistinguible del creado por los humanos.

Funcionamiento de la IA generativa

La IA generativa utiliza el aprendizaje automático para procesar datos visuales y textuales, aprendiendo patrones y relaciones entre los diversos elementos y su entrenamiento permite ofrecer respuestas humanizadas, aprendiendo la probabilidad de la relación entre si.

Técnicas de Entrenamiento

La IA generativa es entrenada para actuar en dos escenarios diferentes:

-Entrenamiento transformador: Usado en plataformas como ChatGPT, permite a la IA deducir el significado de un texto y aprender de las interacciones humanas.

-Entrenamiento GAN: Enfrenta dos modelos de IA, una generativa y otra discriminatoria, para que la primera se adapte a resultados humanos y engañe a la segunda.

Beneficios de la IA generativa

A corto plazo, veremos como la IA generativa se aplica en diferentes actividades o sectores:

–Creación de contenido: Ayuda a superar bloqueos creativos y ofrece ideas.

–Aplicaciones médicas y científicas: Detecta patrones complejos y sirve de apoyo en los diagnósticos médicos y científicos.

–Marketing y publicidad: Identifica tendencias y replica patrones de los consumidores, lo cual es muy útil para aumentar las conversiones.

–Liberación de tiempo: Automatiza tareas básicas, permitiendo que los profesionales se enfoquen en labores más complejas.

Límites de la IA generativa

Una de las cuestiones más «peliagudas» de las IA generativas es que está basada en datos humanos por lo que pueden contener información subjetiva, no verificada o con un sesgo determinado lo que para evitar información falsa , especialmente en las tareas creativas, sea necesario la revisión humana.

Usos de la IA generativa

Actualmente, la IA generativa se emplea en funciones como la traducción, generación de contenido, resúmenes, asistentes virtuales, creación de imágenes, código, entre otras funciones, siendo especialmente útil para la generación de contenido.

Para crear una IA generativa se requieren recursos financieros y técnicos considerables por lo que sólo las grandes corporaciones como OpenAI o DeepMind pueden invertir miles de millones de dólares en recursos y entrenamiento para desarrollar estas tecnologías.

Por otro lado, se abre todo un nuevo escenario en el que deberemos acostumbrarnos a desarrollar un aprendizaje constante, las habilidades sociales y la comprensión ética de estas tecnologías para hacer un uso correcto de la misma.