¿Qué es la IA generativa? Una guía completa

La inteligencia artificial parece estar en todas partes. El entusiasmo, el miedo y la especulación sobre su futuro dominan los titulares, y muchos de nosotros ya estamos utilizando la IA para actividades personales y laborales.

Por supuesto, la gente habla de inteligencia artificialgenerativacuando se refieren a las últimas herramientas de inteligencia artificial. Las innovaciones en IA generativa hacen posible que una máquina cree rápidamente un ensayo, una canción o una obra de arte original basada en una simple consulta de un humano.

Entonces, ¿qué es la IA generativa? ¿Como funciona? Y lo más importante, ¿cómo puede ayudarte en tu emprendimiento personal y profesional?

Esta guía profundiza en el mundo de la IA generativa. Cubrimos diferentes modelos de IA generativa, herramientas de IA comunes y útiles, casos de uso y las ventajas y limitaciones de las herramientas de IA actuales. Finalmente, consideramos el futuro de la IA generativa, hacia dónde se dirige la tecnología, y la importancia de la innovación responsable en IA.

Tabla de contenido

• ¿Qué es la IA generativa?
• Cómo funciona la IA generativa
• Modelos de IA generativa
• Herramientas de IA generativa
• Casos de uso de IA generativa
• Ventajas y beneficios
• Desventajas y limitaciones
• El futuro de la IA generativa
• Conclusión

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa se refiere a una rama específica del aprendizaje automático en la que los modelos se entrenan con grandes cantidades de datos sin procesar para crear resultados originales, ya sea texto, imágenes u otros tipos de contenido.

La IA, o aprendizaje automático, consiste en hacer predicciones estadísticamente probables basadas en datos históricos. Por ejemplo, las técnicas tradicionales de aprendizaje automático podrían usarse para predecir el tono de un escrito a partir de una lista de posibles tonos, como "formal" o "divertido". Estas técnicas construyen un modelo de las propiedades tonales del texto, basado en muchos ejemplos, y luego usan ese modelo para evaluar nuevas entradas.

Aquí hay una analogía: si alguien le mostrara un millón de ejemplos de correos electrónicos formales y luego le mostrara un correo electrónico nuevo, podría determinar si tiene un tono formal o no. En el tiempo que lleva procesar un pensamiento, su cerebro reconocería ciertas características en ese correo electrónico (el asunto, la extensión y el vocabulario cortés, tal vez) y se daría cuenta de que se ajustan a su modelo de lo que parece "formal". A un nivel muy alto, el aprendizaje automático tradicional funciona prácticamente de la misma manera.

Pero, ¿qué pasaría si quisiera escribir un nuevo correo electrónico formal a su congresista? Este es el dominio de la IA generativa. Al igual que otras formas de aprendizaje automático, la IA generativa todavía se entrena con ejemplos para construir un modelo del mundo, lo que le permite hacer predicciones sobre nuevas entradas. Sin embargo, los modelos de IA generativa normalmente necesitan entrenarse con volúmenes de datos mucho mayores para tener éxito, y los modelos en sí también deben ser más complejos. Los científicos de datos utilizan un tipo de tecnología de aprendizaje automático conocida como redes neuronales para construir modelos generativos de IA.

Para escribir un correo electrónico formal a un congresista, un modelo de IA generativa necesitaría comprender cómo es la escritura "formal", cómo se estructura típicamente un correo electrónico y qué es un "congresista". Sorprendentemente, nadie codifica estos conceptos ni explica cómo combinarlos; el modelo aprende esto por sí mismo al ser entrenado con cantidades alucinantes de texto sin formato (como todo lo que se encuentra en la Internet pública). Esto le permite esencialmente predecir, palabra por palabra, un nuevo correo electrónico que probablemente represente "un correo electrónico formal para su congresista".

Cómo funciona la IA generativa

Para comprender mejor cómo funciona la IA generativa, dividamos sus operaciones en pasos simples.

1 Un usuario ingresa un mensaje

La IA generativa responde a indicaciones ingresadas por humanos. Por ejemplo, alguien podría ingresar un mensaje como "Escriba una carta profesional de aceptación para una oferta de empleo como gerente de proyecto". Cuanto más específica y bien escrita sea la indicación, más probabilidades habrá de que el modelo produzca un resultado satisfactorio. Es posible que escuche el términoingeniería de mensajes, que se refiere al proceso de modificar la redacción de un mensaje o incluir instrucciones adicionales para obtener resultados más precisos y de mayor calidad a partir de una herramienta de IA generativa.

Las indicaciones no siempre se proporcionan en forma de texto. Dependiendo del tipo de sistema de IA generativa (más sobre esto más adelante en esta guía), se puede proporcionar un mensaje como una imagen, un video o algún otro tipo de medio.

2 La herramienta de IA generativa analiza el mensaje

A continuación, la IA generativa analiza el mensaje y lo convierte de un formato legible por humanos a uno legible por máquina. Siguiendo con el texto para los propósitos de este ejemplo, el modelo usaría procesamiento de lenguaje natural (NLP) para codificar las instrucciones en el mensaje.

Esto comienza dividiendo fragmentos de texto más largos en unidades más pequeñas llamadas tokens, que representan palabras o partes de palabras. El modelo analiza esos tokens en el contexto de la gramática, la estructura de las oraciones y muchos otros tipos de patrones y asociaciones complejos que aprende de sus datos de entrenamiento. Esto podría incluso incluir indicaciones que le haya dado al modelo anteriormente, ya que muchas herramientas de IA generativa pueden retener el contexto durante una conversación más larga.

3 La herramienta genera un resultado predictivo

Utilizando todo lo que el modelo ha codificado sobre el mensaje, intenta generar la respuesta más razonable y estadísticamente probable. En esencia, el modelo se pregunta: “Basado en todo lo que sé sobre el mundo hasta ahora y teniendo en cuenta estos nuevos aportes, ¿qué viene después?”

Por ejemplo, imagina que estás leyendo un cuento y cuando llegas al final de la página, dice: "Mi madre respondió", y la siguiente palabra está en la página siguiente. Cuando pasas la página, ¿cuál crees que será la siguiente palabra? Según lo que sabes sobre el mundo en general, es posible que tengas algunas conjeturas. Podría serun teléfono, pero tambiénun mensaje de texto,una llamada,una puertaouna pregunta. Saber lo que sucedió antes de esto en la historia también podría ayudarte a hacer una suposición más informada.

En esencia, esto es lo que hace una herramienta de IA generativa como ChatGPT con su mensaje, razón por la cual mensajes más específicos y detallados le ayudan a obtener mejores resultados. Tiene el comienzo de un escenario, como "Escribe un poema divertido sobre un perro". Luego intenta completar la historia palabra por palabra, utilizando su complejo modelo del mundo y las relaciones en él. Fundamentalmente, las herramientas de IA generativa también pasan por lo que se llama aprendizaje reforzado con retroalimentación humana para aprender a preferir respuestas que los humanos aprobarán.

Si ha jugado con herramientas de IA generativa, notará que obtiene un resultado diferente cada vez; incluso si hace la misma pregunta dos veces, la herramienta responderá de una manera ligeramente diferente. En un nivel muy alto, la razón de esto es que cierta cantidad de aleatoriedad es clave para que las respuestas de la IA generativa sean realistas. Si una herramienta siempre elige la predicción más probable en cada momento, a menudo terminará con un resultado que no tiene sentido.

Modelos de IA generativa

Existen muchas técnicas utilizadas para la IA generativa. En esencia, todos utilizan redes neuronales, que es un tipo de arquitectura que se asemeja a cómo funciona el cerebro humano. Es posible que también escuches el términoaprendizaje profundo, que simplemente se refiere a una red neuronal con más de tres capas (que son todas las redes neuronales más allá de las más básicas).

Una red neuronal consta de capas de nodos interconectados. Cada nodo tiene su propio modelo estadístico especializado en procesar una única faceta de la entrada en función de lo aprendido de los datos de entrenamiento. De manera similar a cómo partes del cerebro se dedican a diferentes tareas (ciertas neuronas pueden activarse cuando ves una cara familiar), diferentes partes de la red neuronal reconocen diferentes patrones y relaciones.

Si bien cada decisión individual es simple (digamos, un nodo podría especializarse en reconocer si una palabra es un sustantivo o no), la predicción final es un efecto dominó de todas estas decisiones que se unen para dar como resultado un resultado muy complejo.

Hay una variedad de formas en que los científicos de datos utilizan las redes neuronales para construir modelos generativos de IA. Algunos de los tipos de arquitecturas más comunes son:

Redes generativas adversarias (GAN) y codificadores automáticos variacionales (VAE) : estas dos clases de modelos, utilizados para la generación de imágenes, comenzaron a generar revuelo a mediados de la década de 2010, presagiando el actual rumor sobre la IA generativa.Con las GAN, una red neuronal genera una salida y la otra red intenta determinar si es real o falsa; este ir y venir hace que el modelo sea más inteligente a medida que se entrena. Los VAE generan codificaciones de las partes de una imagen y luego muestrean partes de las codificaciones y las decodifican para crear imágenes completamente nuevas.

Modelos de difusión: en un modelo de difusión para IA generativa, los datos de entrenamiento se destruyen mediante la adición de ruido gaussiano y luego se recuperan invirtiendo la adición de ese ruido.Puede pensar en agregar ruido gaussiano como codificar los píxeles de la imagen. El ruido es "gaussiano" porque se agrega en función de las probabilidades que se encuentran a lo largo de una curva de campana. Cuando el modelo invierte el ruido, hace predicciones decodificando esas probabilidades, lo que da como resultado una imagen original cada vez, incluso con el mismo mensaje.

Modelos de lenguaje grande (LLM): este tipo de modelo utiliza una arquitectura de red neuronal llamada transformador.Básicamente, los transformadores pueden considerar todas las palabras en una secuencia de entrada al mismo tiempo y descubrir cómo se relacionan, lo que las convierte en una técnica especialmente útil para comprender y generar texto. Si bien el concepto de transformadores existe desde 2017, la aplicación de grandes cantidades de datos de entrenamiento y la mejora del rendimiento del modelo con refuerzo humano ha llevado a los avances que vemos hoy en día con las herramientas de lenguaje natural de IA generativa.

Modelos híbridos: un modelo híbrido combina computación basada en reglas con aprendizaje automático y redes neuronales para brindar supervisión humana a las operaciones de un sistema de inteligencia artificial.Básicamente, podría tomar cualquiera de los modelos de IA generativa anteriores y someterlos a un sistema basado en reglas o lógica después o durante sus operaciones.

Herramientas de IA generativa

Es posible que ya haya utilizado algunas de las herramientas de IA generativa más destacadas para el trabajo, la investigación o las actividades personales. ChatGPT de OpenAI, por ejemplo, se usa comúnmente para todo, desde escribir invitaciones a fiestas hasta encontrar respuestas a preguntas esotéricas y especializadas.

ChatGPT utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) para procesar las indicaciones en lenguaje natural de los usuarios y brindar respuestas conversacionales sencillas. La herramienta se parece a un chatbot o a un intercambio de mensajes con una persona real, de ahí su nombre. Gemini de Google es otra herramienta de inteligencia artificial generativa que utiliza un LLM para brindar respuestas únicas a las solicitudes de los usuarios. Funciona de manera muy similar a ChatGPT.

Los LLM no son el único tipo de IA generativa disponible para los consumidores. DALL-E, otra innovación de IA generativa de OpenAI, utiliza un modelo de difusión para generar imágenes originales. Por ejemplo, un usuario podría pedirle a DALL-E que cree una imagen de una rana montando a caballo en una cancha de baloncesto al estilo fauvista de Henri Matisse. Basándose en su red neuronal y un vasto conjunto de datos, la herramienta crearía una imagen original incorporando los elementos estilísticos deseados por el usuario y las solicitudes específicas de contenido de la imagen.

Estos son algunos de los ejemplos más conocidos de herramientas de IA generativa, pero hay otras disponibles. Por ejemplo, Grammarly es una herramienta de escritura de IA que utiliza IA generativa para ayudar a las personas a mejorar la claridad y corrección de su escritura dondequiera que ya escriban.

Con la IA generativa de Grammarly, puedes generar fácil y rápidamente contenido eficaz y de alta calidad para correos electrónicos, artículos, informes y otros proyectos. Los ejemplos incluyen correos electrónicos grupales a su departamento invitándolos a una función de la empresa o resúmenes ejecutivos de documentos comerciales.

Casos de uso y aplicaciones de IA generativa

Los usos potenciales de la IA generativa abarcan múltiples industrias y aplicaciones, ya sean profesionales o personales. A continuación se presentan algunos casos de uso de IA generativa a considerar.

Cuidado de la salud

• Generar recetas de pacientes basadas en criterios de diagnóstico y notas médicas.
• Elaborar resúmenes basados ​​en notas tomadas durante una cita.
• Tareas de clasificación de urgencias o telesalud: las herramientas de IA generativa pueden anotar los síntomas de un paciente y producir un resumen para que los médicos lo vean antes de reunirse con el paciente.
• Detectar casos de fraude de seguros en grandes volúmenes de datos financieros de pacientes

Bancos y finanzas

• Autodetección de posibles actividades fraudulentas
• Generación de previsiones financieras
• Proporcionar atención al cliente especializada y matizada
• Crear planes de marketing basados ​​en datos financieros sobre el desempeño pasado de diferentes productos y servicios.

Marketing

• Generar diferentes versiones de páginas de destino para pruebas A/B de titulares y textos de marketing.
• Crear versiones únicas de páginas de ventas idénticas para diferentes ubicaciones
• Obtener nuevas ideas de contenido basadas en datos de rendimiento del contenido existente
• Creación rápida de nuevas imágenes o infografías para campañas de marketing.
• Generación de partituras musicales únicas para usar en videos de marketing

Entretenimiento y actuaciones

• Creación de imágenes únicas para materiales promocionales.
• Construyendo nuevos paisajes y escenarios inmersivos para la realidad virtual
• Creación rápida de guiones gráficos para nuevos guiones o ideas en cine, televisión o teatro.
• Mejorar las imágenes generadas por computadora al retratar personajes en escenarios difíciles o imposibles de filmar.

Ventajas y beneficios de la IA generativa

Como lo ilustran los casos de uso anteriores, la IA generativa aporta ventajas extraordinarias en términos de eficiencia y automatización. En pocas palabras, nos permite hacer más trabajo más rápido al automatizar los aspectos más tediosos de nuestros trabajos.

Este beneficio es quizás más evidente en los ejemplos de atención médica, que incluyen tareas relacionadas con el triaje y la administración médica. Al subcontratar esas actividades a la IA generativa, los médicos pueden atender a más pacientes, dedicar más tiempo a cada uno y brindar una mejor atención.

Para los especialistas en marketing, la cantidad de tiempo que ahorra la IA generativa también es significativa. La creación de múltiples versiones de campañas de marketing, la adaptación de mensajes a diferentes grupos demográficos y la puesta en marcha de activos creativos visuales únicos representan una gran cantidad de tiempo de los especialistas en marketing. Transferir dichas tareas a la IA generativa brinda a los especialistas en marketing un ancho de banda profesional y creativo adicional. En resumen, les permite centrar más atención en actividades que requieren su experiencia.

La IA generativa permite a las personas subcontratar tareas que requieren mucho tiempo y una carga cognitiva de moderada a pesada a herramientas automatizadas. El resultado es tiempo adicional para que esas personas se concentren en actividades de alto valor. Otro beneficio de la IA generativa: puede ser un socio creativo. Puede ayudar a las personas a generar nuevas ideas y estrategias o crear muchos borradores de un escrito o arte que luego pueden servir como inspiración o proporcionar un sentido de dirección.

Desventajas y limitaciones de la IA generativa

La IA generativa es una tecnología apasionante, pero eso no significa que sea perfecta.

Es posible que haya oído hablar de los abogados que, utilizando ChatGPT para investigaciones legales, citaron casos ficticios en un escrito presentado en nombre de sus clientes. Además de tener que pagar una multa considerable, este paso en falso probablemente dañó las carreras de esos abogados. La IA generativa no está exenta de fallos, y es esencial ser consciente de cuáles son esos fallos.

Alucinaciones

A veces, la IA generativa se equivoca. Cuando esto sucede, lo llamamos alucinación.

Si bien la última generación de herramientas de inteligencia artificial generativa generalmente proporciona información precisa en respuesta a solicitudes, es esencial verificar su precisión, especialmente cuando hay mucho en juego y los errores tienen consecuencias graves. Debido a que las herramientas de IA generativa están entrenadas con datos históricos, es posible que tampoco conozcan eventos actuales muy recientes o no puedan informarle el clima de hoy.

Inclinación

Varias herramientas destacadas de IA generativa generan información que contiene prejuicios raciales y/o de género. En algunos casos, las propias herramientas admiten sus prejuicios.

Esto sucede porque los datos de entrenamiento de las herramientas fueron creados por humanos: los sesgos existentes entre la población general están presentes en los datos de los que aprende la IA generativa.

Preocupaciones de privacidad y seguridad

Desde el principio, las herramientas de IA generativa han planteado preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. Por un lado, las indicaciones que se envían a los modelos pueden contener datos personales sensibles o información confidencial sobre las operaciones de una empresa. ¿Cómo protegerán estas herramientas esos datos y garantizarán que los usuarios tengan control sobre su información?

Como ocurre con cualquier software, también existe la posibilidad de que se pirateen las herramientas de inteligencia artificial generativa. Esto podría dar lugar a contenido inexacto que dañe la reputación de una empresa o exponga a los usuarios a daños. Y cuando se considera que ahora se utilizan herramientas de IA generativa para tomar acciones independientes, como automatizar tareas, está claro que proteger estos sistemas es imprescindible.

Al utilizar herramientas de IA generativa, asegúrese de comprender hacia dónde van sus datos y haga todo lo posible para asociarse con herramientas que se comprometan con una innovación de IA segura y responsable.

El futuro de la IA generativa

Para las organizaciones, la IA generativa no es sólo software. Es un miembro junior de tu equipo. Esto es cierto en prácticamente todas las industrias, por lo que es esencial estar preparado para saber cómo la IA cambiará su forma de trabajar.

Según Gartner, las empresas deberían crear planes de IA que tengan en cuenta:

• Ambición de oportunidad: las ventajas específicas que usted o su organización esperan disfrutar después de implementar herramientas de IA.
• Implementación: decida si utilizar herramientas disponibles en el mercado, construirlas internamente o entrenar el modelo utilizando sus propios datos patentados.
• Riesgo: las organizaciones deben tener en cuenta todos los riesgos potenciales inherentes a la IA, como la confiabilidad, la seguridad y la privacidad de los datos.

Según IBM, también deberíamos esperar que los gobiernos de todo el mundo hagan de la gestión de la IA una prioridad. La Unión Europea, por ejemplo, está trabajando actualmente para clasificar la IA en diferentes categorías de riesgo y exigir ciertas reglas sobre su uso y despliegue.

Con esas actividades en mente, es esencial considerar las implicaciones éticas de la IA generativa y lo que significa buscar un desarrollo responsable. El Foro Económico Mundial ha publicado una lista de factores que los innovadores de IA deben considerar al desarrollar e implementar nuevos sistemas de IA. Incluyen:

• Eficacia del sistema de IA para lo que pretende hacer
• Resiliencia frente a amenazas a la seguridad
• Mitigación de prejuicios para evitar el trato injusto de los grupos marginados
• Explicabilidad, lo que significa que los resultados de un sistema de IA deben ser comprensibles para los usuarios.
• Protección de la privacidad, que incluye principios de minimización de datos.

La conclusión es que la IA llegó para quedarse. En los próximos meses y años, se espera que las instituciones y los gobiernos presten cada vez más atención al desafío de la innovación responsable en el mundo de la IA generativa.

Conclusión: aproveche al máximo la IA generativa

La IA generativa es una fuerza a tener en cuenta en muchas industrias, sin mencionar las actividades personales cotidianas. A medida que las personas y las empresas continúen adoptando la IA generativa en sus flujos de trabajo, encontrarán nuevas formas de descargar tareas pesadas y colaborar creativamente con esta tecnología.

Al mismo tiempo, es importante ser consciente de las limitaciones técnicas y las preocupaciones éticas inherentes a la IA generativa. El desarrollo responsable es una cosa (y es importante), pero el uso responsable también es fundamental. Siempre verifique que el contenido creado por las herramientas de IA generativa sea lo que realmente desea. Y si no obtiene lo que esperaba, dedique tiempo a comprender cómo optimizar sus indicaciones para aprovechar al máximo la herramienta.

Al mantenerse al tanto de las últimas innovaciones en inteligencia artificial generativa, podrá mejorar su forma de trabajar y potenciar sus proyectos personales. Si bien es emocionante, la generación actual de herramientas de inteligencia artificial ofrece solo un vistazo de lo que hay más allá del horizonte.