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¿Qué es la IA generativa?

19/02/2024 | Santander Universidades

El lanzamiento de ChatGPT, en noviembre del 2022, fue el punto que aceleró la integración de la IA generativa en la vida cotidiana, lo que activó una serie de cambios a escala mundial. Según un estudio de Salesforce, el 28% de los trabajadores del mundo utilizan a diario herramientas de inteligencia artificial para generar contenido. De hecho, solo en España el 22% de los trabajadores usan IA y el 74% afirma que les permite aumentar su productividad.

Es probable que la inteligencia artificial generativa, entendida como el siguiente paso en la transformación digital de las últimas décadas, represente la evolución más significativa que ha sufrido la humanidad tras la revolución industrial. Un cambio que vivimos en tiempo real y que ofrece un sinfín de ventajas, pero que también conlleva una serie de riesgos y desafíos, tanto en el plano laboral como social.

Si aún no sabes qué es la IA generativa o por qué está cambiando el mundo, sigue leyendo. En este artículo, analizaremos los principios básicos de esta herramienta y exploraremos las ventajas y desafíos que presenta.

La IA generativa, o inteligencia artificial generativa, es una tecnología avanzada que tiene la capacidad de producir diferentes tipos de contenido, como texto, imágenes, audio, música o vídeo. Estos sistemas emplean modelos de datos extensos que, al ser alimentados con suficiente información, pueden aprender patrones y generar nuevos contenidos a partir de las instrucciones de los usuarios. Estas instrucciones se comunican mediante lenguaje natural y se conocen como prompts.

Estas herramientas son muy sofisticadas y, para que puedan operar de manera eficiente, requieren de un gran poder de procesamiento y de cantidades masivas de datos. Sin embargo, gracias a la evolución tecnológica, estos modelos de aprendizaje automático y deep learning se han vuelto cada vez más accesibles y asequibles.

Aunque las herramientas de IA generativas han llegado al gran público no hace mucho tiempo, los primeros experimentos en este campo aparecieron en las décadas de los años 50 y 60. Tras varias décadas de perfeccionamiento, las IA generativas están abriendo un nuevo mundo de posibilidades en campos tan diversos como el arte, la literatura, el diseño, la música, la publicidad y el entretenimiento.

¿Cuál es la diferencia entre IA e IA generativa?

La principal diferencia entre la IA tradicional y la IA generativa radica en su propósito. Si bien el concepto de inteligencia artificial es difícil de definir, suele referirse a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que, por lo general, requerirían de inteligencia humana.

Dicho de otra forma, es aquella tecnología que puede imitar el proceso de pensamiento humano con el objetivo de resolver todo tipo de tareas: desde análisis de datos hasta la conducción autónoma de vehículos. La IA general puede esconderse detrás de muchos tipos de aplicaciones y abarca una gran variedad de sectores, herramientas y aplicaciones.

En cambio, la IA generativa es un subconjunto de la IA, que se centra en el desarrollo de contenido nuevo y original. A partir de un entrenamiento previo, la herramienta puede interactuar con el usuario con el objetivo de generar contenido único, aunque siempre basándose en patrones ya existentes.

¿Cómo funciona la IA generativa?

Si bien la IA generativa puede parecer magia, en realidad, todo se basa en algoritmos, estadística, probabilidad y cálculos matemáticos.

Los modelos de inteligencia artificial generativa funcionan a través de un método llamado aprendizaje supervisado. En este proceso, la herramienta se entrena relacionando un conjunto de datos de entrada con los correspondientes resultados deseados de salida. De esta forma, poco a poco va asociando conceptos y patrones.

Por ejemplo, un modelo puede aprender qué es un perro al recibir miles de imágenes de perros junto con la etiqueta "perro". A partir de ahí, al reconocer patrones consistentes presentes en los conjuntos de datos de las fotografías, el modelo asociará las características comunes que definen a un perro, como la forma, el tamaño y otros aspectos. Una vez que ha sido entrenado, el sistema podrá generar nuevas imágenes de perros a partir de prompts en lenguaje natural.

Esta técnica implica el uso de redes neuronales artificiales que se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano, con el propósito de desarrollar algoritmos y modelos computacionales. El aprendizaje profundo permite a las máquinas aprender por sí mismas y mejorar con el tiempo, al igual que lo haría una persona.

Ejemplos y aplicaciones de la IA generativa

Como hemos visto, en la actualidad, la IA generativa se ha democratizado hasta tal punto que muchas personas la emplean en su día a día, tanto en versiones web como en aplicaciones móviles. Su sencillez de uso y calidad de resultados han hecho que se pueda emplear en una gran variedad de sectores con diferentes objetivos. A continuación, presentamos algunos ejemplos:

ChatGPT: con 180 millones de usuarios mensuales, ChatGPT es la herramienta IA generativa más popular. Desarrollado por OpenAI, se trata de un modelo con la capacidad de generar conversaciones en lenguaje natural con respuestas coherentes y contextualizadas. Su poder es casi ilimitado: puede generar textos, resolver problemas, escribir código de programación, analizar datos, entre muchas otras aplicaciones.
Dall-E: desarrollado también por OpenAI, Dall-E es un modelo de IA generativa que permite crear imágenes a partir de descripciones. Este modelo ha demostrado ser capaz de generar una amplia gama de imágenes de alta calidad y definición, desde objetos realistas hasta ilustraciones de un estilo específico.
Nvidia GauGAN: IA generativa de la empresa Nvidia que permite a los usuarios crear imágenes realistas a partir de bocetos simples. Este modelo se utiliza para una amplia variedad de objetivos, desde la creación de arte digital hasta la visualización de conceptos de diseño e, incluso, para la generación de modelos 3D.
Adobe Sensei: se trata de una aplicación que ha llevado el ecosistema de software de edición fotográfica de Adobe al siguiente nivel. Photoshop, Lightroom y otras aplicaciones ahora incluyen funcionalidades de IA que permiten generar, mejorar o eliminar elementos en una fotografía a partir de prompts.
MusicLM: es un sistema de inteligencia artificial desarrollado por Google que permite generar piezas musicales a partir de instrucciones en lenguaje natural, sin necesidad de tener conocimientos de música. Esta herramienta puede generar melodías, armonías y ritmos basados en las preferencias o instrucciones del usuario.
InVideo: es una plataforma de edición de vídeo online que ahora ha añadido funcionalidades de IA generativa. De esta forma, los usuarios pueden crear clips de vídeo a partir de los prompts. Se pueden generar piezas de todo tipo e ir probando distintos estilos y efectos hasta conseguir el resultado deseado.

Ventajas de la IA generativa

A pesar de que las aplicaciones de IA generativas llevan muy poco tiempo entre nosotros, o al menos a nivel usuario, ya han demostrado que, bien empleadas, ofrecen grandes ventajas. Algunas de las más destacadas son:

Productividad: están ofreciendo un salto productivo equiparable a inventos como la imprenta o el ordenador personal. La posibilidad de generar contenido de alta calidad en cuestión de minutos, o incluso segundos, puede ahorrar horas de trabajo y posibilitar crear más contenido en menos tiempo.
Creatividad: a pesar de que la IA generativa se basa en patrones ya existentes, la posibilidad de combinar y alterar estos patrones permite generar contenido único y original. Este tipo de herramientas ayudan a los usuarios a despertar su creatividad y encontrar nuevas ideas que pueden desarrollar de forma más fácil gracias a la IA.
Democratización: estos sistemas están democratizando el acceso a la creación de contenido, ya que permiten que cualquier persona pueda crear contenido de alta calidad sin necesidad de tener habilidades o conocimientos técnicos específicos. Además, los especialistas y técnicos de cada sector pueden aprovechar estas herramientas para aumentar la calidad de sus contenidos.

Automatización: los profesionales pueden automatizar ciertas tareas que, por lo general, requerirían mucho tiempo, como la generación de informes, la redacción de textos genéricos, la creación de gráficos, entre otros. Esto les permite centrarse en tareas más importantes y dejar a la IA generativa las tareas más rutinarias.

Toma de decisiones: herramientas como ChatGPT permiten a las empresas tomar decisiones más informadas gracias a la capacidad que tienen para analizar grandes cantidades de datos, ofrecer recomendaciones y predecir tendencias. Esto es útil sobre todo en campos como el marketing, las finanzas o la logística

Desafíos y retos de la IA generativa

Como cualquier otra tecnología revolucionaria que ha surgido a lo largo del tiempo, la inteligencia artificial presenta también una serie de retos. Estos desafíos son complejos de enfrentar; no obstante, es imprescindible abordarlos, ya que representan problemáticas de gran importancia que pueden alterar el curso de la sociedad.

Legal: muchas empresas están exigiendo una regulación más clara y sólida sobre el uso de la IA generativa. Las organizaciones y usuarios ya han manifestado preocupaciones sobre los derechos de autor, la privacidad de los datos y la responsabilidad de los contenidos generados por estas tecnologías.
Sesgo: los modelos de deep learning están entrenados con datos reales que, de forma inevitable, incorporan diferentes sesgos, desde cuestiones éticas, raciales o de género hasta aspectos políticos, económicos o religiosos. Si no se corrigen estos sesgos, se perpetuarán y amplificarán a través de las herramientas de IA generativa, lo que supondrá un impacto negativo en la sociedad.
Seguridad: la IA generativa puede ser utilizada para crear contenido falso o engañoso, como, por ejemplo, deepfakes o fake news. Estos contenidos pueden ser utilizados con fines malintencionados o perjudiciales, como la difamación, el fraude, suplantación de identidad o la desinformación.
Plagio: la capacidad que tienen estos sistemas para reproducir y crear contenido basado en patrones existentes plantea cuestiones sobre el plagio y la autenticidad del contenido. Por este motivo, determinar la autoría y proteger los derechos de propiedad intelectual es uno de los mayores desafíos de esta tecnología.
Ética: la IA generativa también plantea interrogantes éticos, como el posible uso invasivo para crear contenido personalizado o el potencial manipular a las personas. Además, debe tenerse en cuenta el efecto en el mercado laboral, ya que podría desplazar a trabajadores en varios campos. También se cuestiona cómo la creación de contenido generado por máquinas afectará la valoración de la creatividad y el arte humano.

El futuro de la IA generativa

Sin duda, esta es una tecnología revolucionaria que está cambiando la forma en que creamos y consumimos contenido. A medida que la tecnología avanza y se vuelve más accesible, es probable que veamos un aumento en las aplicaciones de IA generativa en diversos campos, desde el arte y la publicidad hasta la medicina y la ciencia.

Sin embargo, también es fundamental abordar los retos que conlleva, para asegurar que su uso sea ético, seguro y beneficioso para todos. La regulación, la educación y la transparencia serán factores clave en la evolución de la IA generativa. En este sentido, el trabajo colaborativo entre todos los actores implicados, desde investigadores hasta empresas, pasando por legisladores y sociedad civil, será esencial para navegar este emocionante y complejo contexto.

El futuro de la humanidad estará marcado por las inmensas posibilidades de la IA generativa. Y, aunque se presentan algunos obstáculos, con esfuerzo y cooperación, encontraremos la forma de utilizar estos sistemas de manera beneficiosa para todos. Este viaje apenas acaba de empezar; por eso, es el momento idóneo para sumarte a esta revolución.

En el ámbito laboral, las competencias y habilidades para sacar el mayor partido a las herramientas de inteligencia artificial estarán cada vez más valoradas. Por esta razón, para que tu perfil siga siendo competitivo, es esencial aprender y adaptarte a esta nueva tecnología.

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