¿Qué es la IA generativa? Una guía completa

Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, las conversaciones sobre inteligencia artificial se han vuelto comunes en todas partes. Pero aun con toda la expectación, algunas personas aún se preguntan: qué es la IA generativa y por qué es importante.

La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial. Puede crear cosas nuevas basándose en patrones que encuentra en enormes cantidades de datos. En lugar de solo analizar o clasificar información, la IA generativa crea cosas. No se limita a construir chatbots o dibujar imágenes graciosas. En su lugar, está generando cosas —como texto, imágenes, vídeos o incluso código empresarial y de programación— que parecen hechas por un humano desde cero.

Cómo funciona realmente la IA generativa

Para entender qué es la IA generativa y qué hace, desglosemoslo:

1. Entrenamiento / Modelos base

La IA generativa suele partir de un enorme “modelo base” que se “entrena” con una gran cantidad de datos (libros, fotos, código, artículos). El modelo aprende los patrones y estructuras de esos datos.

2. Ajuste fino y prompting

Tras crear el modelo base, puede ajustarse o adaptarse. Se puede entrenar con un conjunto específico de datos para una tarea concreta (textos médicos, documentos legales). Luego, los usuarios dan instrucciones o prompts para guiar al modelo sobre qué crear.

3. Generación y bucles de retroalimentación

El modelo muestrea aleatoriamente de sus datos conocidos para crear cosas nuevas. En versiones avanzadas, la retroalimentación humana puede ayudar a que los resultados sean correctos (por ejemplo, aprendizaje de refuerzo con retroalimentación humana).

4. Métodos arquitectónicos

Existen varias familias de arquitecturas generativas:

• GANs (Redes Generativas Antagónicas), donde un “generador” y un “discriminador” compiten entre sí

• Modelos de difusión, que combinan lentamente ruido con datos conocidos (usados para generar imágenes)

• Modelos autorregresivos / transformadores, usados sobre todo para generar texto (como GPT)

• VAEs (Autoencoders Variacionales) y otras técnicas de espacio latente.

Aunque es fácil profundizar en las matemáticas, la mayoría solo necesita saber que estos modelos se entrenan con grandes conjuntos de datos y luego pueden inventar cosas nuevas que se parecen a los datos (pero no son copias).

Impacto y aplicaciones en el mundo real

Los casos de uso de la IA generativa van mucho más allá de chatbots e imágenes graciosas. Ya los departamentos de marketing la usan para escribir textos y crear imágenes, los ingenieros de software generan código y los investigadores de salud analizan datos médicos.

Un estudio estima que la IA generativa podría añadir billones de dólares en valor a la economía global cada año.

También puede facilitar las cosas a quienes no tienen necesariamente la experiencia a escala. Las pequeñas empresas pueden crear recursos de marketing, los investigadores pueden reunir información de cientos de miles de documentos y los estudiantes pueden obtener ayuda personalizada mientras estudian.

Comprendiendo las limitaciones

La IA generativa aún conlleva advertencias serias. Puede soltar con confianza información errónea o simplemente inventar cosas. Y como aprende de internet, puede absorber sesgos tóxicos sobre raza, género y cultura. Eso también significa que puede producir contenido que contiene esos mismos patrones de sesgo.

No se trata necesariamente de mala intención: simplemente no sabe que está mal. Tu organización podría tener problemas de reputación si se publica accidentalmente contenido sesgado u ofensivo.

Los usuarios inteligentes mantienen humanos en el proceso para revisar resultados, usan material de entrenamiento altamente curado para construir modelos personalizados y establecen reglas sobre para qué debe usarse y para qué no. Estos son casos de uso de alto riesgo que no deben ignorarse.

Hacer que la IA generativa funcione para ti

La mejor manera de acercarse a la IA generativa es encontrar un problema donde sepas que aporta valor. No tiene sentido usar una imagen de marketing generada por IA si un diseñador puede hacerla mejor. Encuentra soluciones donde necesites velocidad o escala, o cuando necesites analizar patrones dentro de enormes cantidades de datos. Considérala un socio inteligente: algo con lo que quieres trabajar junto, no algo que lo reemplace por completo.

Y, finalmente, aprende a usarla. Los prompts tienen más probabilidades de darte resultados correctos cuando son claros, específicos y proporcionan la información de contexto adecuada.

A medida que el contenido generado por IA se vuelve más y más común, hacer que tu contenido sea auténtico es extremadamente importante. Con herramientas como GPTHumanizer, puedes refinar tu contenido generado por IA para asegurarte de que suene humano y natural.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre IA e IA generativa?

La IA puede ser cualquier cosa que permita a las computadoras imitar la inteligencia humana. La IA generativa es una categoría específica que crea material nuevo, como texto o imágenes, en lugar de analizar cosas que ya existen.

¿Puede la IA generativa reemplazar a los trabajadores humanos?

La IA generativa no reemplaza completamente a los trabajadores humanos. Puede reducir la necesidad de ciertos trabajos, pero también introduce nuevas oportunidades y requiere supervisión humana para el control de calidad y la estrategia.

¿Qué tan precisa es la IA generativa?

La precisión varía mucho según el modelo y el caso de uso. Aunque puede ser sorprendentemente eficaz, la IA generativa es propensa a errores e incluso a inventar cosas. Los humanos deben verificar siempre los casos de uso críticos.

¿Es segura la IA generativa para uso empresarial?

Con las salvaguardas adecuadas —como la revisión humana de resultados, datos de entrenamiento de alta calidad y el cumplimiento de regulaciones— la IA generativa puede usarse de forma segura en aplicaciones empresariales.

¿Qué habilidades necesito para usar la IA generativa eficazmente?

La habilidad principal es escribir prompts eficaces. Además de eso, el pensamiento crítico para revisar resultados, la experiencia en el dominio y comprender las limitaciones de la tecnología pueden ayudarte a sacarle el máximo provecho.

Comprender qué es la IA generativa marca el comienzo de un viaje más amplio sobre cómo esta tecnología transforma el trabajo y la creatividad. Al abordarla con entusiasmo informado y manteniendo presentes las limitaciones, podemos aprovechar el potencial de la IA generativa para mejorar las capacidades humanas.