La nueva era de la IA generativa

En los últimos años, una de las palabras más pronunciadas y leídas en el mundo de la tecnología es la inteligencia artificial (IA). Casi cada día nos encontramos con noticias que hablan de esta revolución anunciada, sin embargo muy pocas veces se especifica a qué tipo de inteligencia artificial nos referimos exactamente, ya que existen de diferentes tipos. Lo que está causando tanta sensación es la IA generativa. Vamos entonces a intentar comprender mejor qué es la IA generativa.

¿Qué es la IA generativa?

La Inteligencia Artificial Generativa, o IA Generativa, es una tecnología que saltó a la fama con el software Chat GPT de OpenAI, una startup propiedad de Microsoft. Hoy en día existen muchos otros software de este tipo. La IA generativa puede mejorar el rendimiento de diversas actividades tanto de particulares como de empresas, como por ejemplo la producción de textos, imágenes y códigos de software estándar. Su uso acelera el trabajo y, en cierta medida, se puede definir como creativo, gracias a la combinación de grandes cantidades de fuentes y datos utilizados.

Según la definición de McKinsey, la Inteligencia Artificial generativa describe algoritmos que se pueden utilizar para crear contenido nuevo, incluido audio, código, imágenes, texto, simulaciones y vídeo.

Los sistemas de IA generativa entran en la amplia categoría de General Artificial Intelligence (AGI) y aprendizaje automático o Machine Learning (ML). Tienen el potencial de cambiar la forma en que abordamos la creación de contenido para aplicaciones como diseño, entretenimiento, comercio electrónico, marketing, investigación científica y recursos humanos.

Está claro que nos encontramos en un momento de gran evolución, pero todavía estamos en el principio y tendremos que esperar un poco para comprender mejor cuáles serán los desarrollos reales de la IA generativa y cuáles sus consecuencias, oportunidades y riesgos para nuestras vidas y trabajos. Lo que sí está claro es que formarse en este ámbito, por ejemplo con un Máster en Inteligencia Artificial & Machine Learning for Business, es una elección va a abrir interesantes perspectivas laborales.

¿Cómo funciona la IA generativa?

El software de IA generativa parte de las solicitudes o descripciones (prompts) formuladas en lenguaje natural por el usuario (humano o software) y en consecuencia genera textos a partir de textos (Text-to-Text), imágenes a partir de textos (Text-to-Image) o incluso imágenes de imágenes (Image-to-Image). Los resultados de estos sistemas son combinaciones de los datos utilizados para entrenar los algoritmos. 

Debido a la cantidad enorme de datos utilizados para ‘alimentar’ el software (el sistema GPT-3 en el que se basó Chat GPT se entrenó con 45 terabytes de datos de texto), los resultados pueden parecer ‘creativos’. En realidad lo que generan es una recopilación de una combinación de fuentes, pero, dada la enorme cantidad de datos procesados, el resultado puede ser realmente nuevo. Al fin y al cabo, la reelaboración también puede considerarse una forma de creatividad.

Comprender cómo funciona la IA generativa no es tarea fácil para quienes no sean expertos: la idea es que, a base de feedback y entrenamiento, las inteligencia mejoren constantemente. Por ejemplo, la tecnología Chat GPT podría definirse como un ejemplo de Generative Adversarial Network o GAN. Sin embargo, el tema es debatido, porque según algunos expertos Chat GPT sería un Transformer (GPT es el acrónimo de Generative Pretrained Transformer) y no una GAN. ¿Qué significa?

Transformer es un modelo de aprendizaje profundo utilizado en el campo del PLN (procesamiento del lenguaje natural), donde los resultados se generan a partir de una reelaboración de información previamente almacenada. Los GAN, por otro lado, son un tipo de algoritmo de inteligencia artificial que utiliza dos redes neuronales en competencia entre sí para generar imágenes, sonidos, texto y otros tipos de datos. La primera red, llamada ‘generadora’, intenta crear imágenes o datos falsos que parecen reales; la segunda, llamada ‘discriminadora’, intenta identificar si las imágenes o datos son reales o falsos.

Las dos redes compiten entre sí: la generadora intenta generar datos cada vez más realistas mientras que la discriminadora trata de identificar mejor si los datos son reales o falsos. Con el tiempo, la generadora mejora cada vez más en la generación de datos realistas que engañan a la discriminadora, mientras que ésta mejora cada vez más en la identificación de datos falsos. El objetivo de un modelo GAN es optimizar el aprendizaje profundo y evitar errores de generalización superficiales debido a la escasez de datos.

Ejemplos de inteligencia artificial generativa

Hay varios ejemplos muy interesantes de IA generativa:

• Chat GPT es un software que simula y procesa conversaciones humanas, es capaz de generar textos que respondan coherentemente a las preguntas planteadas por el usuario.
• Midjourney, Stable Diffusion y Dall-E crean imágenes a partir de texto.
• Make-a-video convierte el prompt de texto en vídeos cortos.
• Synthesia permite crear vídeos de 'avatar IA' muy realistas capaces de 'hablar' 120 idiomas.
• MusicLM genera música a partir de una descripción textual.

Usos de la inteligencia artificial generativa en las empresas

Las empresas de TI pueden aprovechar la IA generativa para generar código al instante. También se benefician las organizaciones que necesitan textos breves de marketing o manuales técnicos. Sin embargo, actualmente la IA generativa es más eficaz a la hora de producir contenidos estándar (como correos electrónicos, CV o manuales).

La IA generativa ofrece a las empresas de diseño una forma más rápida y eficiente de crear y modificar proyectos. Los algoritmos se pueden entrenar con un gran conjunto de datos, como imágenes de productos existentes, para luego generar nuevos diseños y modelos que cumplan con los criterios establecidos, así como modificar y personalizar diseños existentes, creando nuevas variaciones y opciones. Las aplicaciones van desde la industria de la moda a la automoción, pasando por el diseño de edificios y otras obras arquitectónicas.

En el sector del retail la IA generativa se utiliza para la personalización de productos y contenidos: correos electrónicos o recomendaciones de productos, contenidos promocionales (anuncios y posts), diseño de sitios web y aplicaciones móviles. La IA también puede generar texto descriptivo para cada producto en una lista de artículos a la venta en un sitio de comercio electrónico. Cambiar las características visuales de los productos o describirlos en vídeos es otro campo de aplicación.

Las empresas que quieran utilizar la IA generativa pueden utilizar la tecnología tal como está o entrenarla insertando sus propios datos y modelos. Sin embargo, se necesitan muchos datos y mucho capital. Aun así, las PYMEs también pueden utilizar la IA generativa para planificar la producción y distribución y mejorar la experiencia del cliente mediante la producción de contenido personalizado.

¿Qué tipos de IA generativa existen?

La IA generativa se clasifica según el tipo de contenido que es capaz de crear, así como por la arquitectura tecnológica en la que se basa. Esta clasificación permite entender mejor sus aplicaciones prácticas en distintos sectores.

Tipos principales según el contenido generado:

• Texto a texto (Text-to-Text)
  Modelos capaces de generar contenido escrito como artículos, emails o código. Ejemplo: modelos basados en transformers.
• Texto a imagen (Text-to-Image)
  Sistemas que crean imágenes a partir de descripciones escritas.
• Texto a vídeo (Text-to-Video)
  Generación de clips audiovisuales a partir de prompts.
• Texto a audio (Text-to-Audio)
  Creación de música, voz sintética o efectos sonoros.
• Imagen a imagen (Image-to-Image)
  Modificación o generación de nuevas imágenes a partir de otras existentes.

Tipos según el modelo tecnológico:

• Transformers
  Arquitectura clave en el procesamiento del lenguaje natural.
• GANs (Generative Adversarial Networks)
  Redes neuronales enfrentadas para generar contenido más realista.
• Modelos de difusión
  Utilizados principalmente en generación de imágenes de alta calidad.

¿Qué herramientas de IA Generativa puedes encontrar?

El desarrollo reciente de la IA ha impulsado la aparición de múltiples herramientas accesibles tanto para empresas como para usuarios individuales. Estas soluciones permiten automatizar procesos creativos y mejorar la productividad.

Herramientas destacadas:

• Generación de texto
  ChatGPT
  Gemini (Google)
  Claude (Anthropic)
• Generación de imágenes
  DALL·E
  Midjourney
  Stable Diffusion
• Generación de vídeo
  Synthesia
  Runway ML
• Generación de audio
  MusicLM
  ElevenLabs
• Generación de código
  GitHub Copilot
  CodeWhisperer (AWS)

Estas herramientas se integran cada vez más en entornos empresariales, facilitando tareas como la creación de contenido, automatización de procesos y desarrollo de software.

IA generativa vs IA predictiva

La IA generativa y la IA predictiva responden a objetivos distintos dentro del análisis de datos y la automatización. A continuación, se presenta una tabla comparativa que incorpora diferencias clave incluyendo enfoque y aplicación por contexto internacional y nivel de experiencia profesional: