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Inteligencia Artificial Generativa (genAI), la nueva era de la IAG

Inteligencia artificial generativa

Cada vez oímos hablar más de la Inteligencia Artificial Generativa y es normla porque modelos como el de Google Jarvis, ChatGPT o Grok, sin duda estamos viendo como está cambiado el futuro del trabajo y el de nuestras vidas. Pero, ¿en qué consiste exactamente? ¿Qué puede hacer y cómo puede aportarnos valor? Te lo contamos todo en este artículo, ¡sigue leyendo!

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¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

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La Inteligencia Artificial Generativa forma parte de la categoría de machine learning. Se trata de una forma de aprendizaje automático capaz de crear contenido único y nuevo, desde música y arte hasta mundos virtuales de todo tipo.

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Pero no solo ha venido a revolucionar el mundo del arte. La IA Generativa tiene diversos usos muy prácticos, como crear nuevos diseños de productos u optimizar los procesos comerciales. Además, es capaz de producir y generar texto, imágenes, voz, código e incluso vídeos.

De hecho, y aunque lo parezca debido a su revuelo, la Inteligencia Artificial Generativa no es un concepto nuevo, las técnicas de machine learning detrás de la IA Generativa han evolucionado mucho durante los últimos años.

Cómo funciona la Inteligencia Artificial Generativa

Dicho esto, un GPT (trasformador pre entrenado generativo) es un tipo de modelo de Logic learning machine que utiliza el deep learning para generar textos similares a los que crean los humanos.

Se denominan «generativos» porque pueden generar texto nuevo en función de la entrada que reciben, «preentrenados» porque se entrenan en un gran corpus de datos de texto antes de ajustarlos para tareas específicas y «transformadores» porque utilizan una arquitectura de red neuronal basada en transformadores para procesar texto de entrada y generar texto de salida.

Para qué sirve la Inteligencia Artificial Generativa

La IA generativa se extiende más allá de las tareas típicas de PNL, como la traducción de textos en distintos idiomas, el resumen de contenidos o la generación de texto. El último lanzamiento de OpenAI y ChatGPT fue usado por más de un millón de usuarios en cinco días. Los ejemplos de la Inteligencia Artificial Generativa en la actualidad incluyen:

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  • Nuevas arquitecturas de motores de búsqueda
  • Explicar algoritmos complejos
  • Crear bots de terapia personalizados
  • Ayudar a crear aplicaciones desde cero
  • Explicar conceptos científicos
  • Escribir recetas
  • Ensayos universitarios

Por otro lado, programas de texto e imagen como DALL-E o Stable Diffusion tienen el potencial de cambiar la forma en que se representan el arte, la animación, los juegos, las películas y la arquitectura. En este sentido, los expertos creen que la IA generativa ayudará al proceso creativo de artistas y diseñadores, ya que sus tareas existentes se complementarán con sistemas de IA, acelerando la ideación y la creación.

Pero no solo aportan enormes avances en el mundo creativo. Existen modelos de Inteligencia Artificial Generativa con capacidades transformadoras en ámbitos complejos, como la ingeniería informática. Por ejemplo, GitHub Copilot, de Microsoft, sugiere código y ayuda a los desarrolladores a completar automáticamente sus tareas de programación. Se calcula que el sistema es capaz de completar automáticamente alrededor del 40% del código de los desarrolladores, ¿te imaginas lo que agiliza esto su día a día?

¿Qué se necesita para construir un modelo generativo?

Solo unos pocos pesos pesados de la industria tecnológica se han podido lanzar a construir un modelo de IA generativa. Por ejemplo, OpenAI, la compañía detrás de ChatGPT, los modelos anteriores de GPT y DALL-E, tiene miles de millones en fondos de donantes.

Por otro lado, DeepMind, que es una subsidiaria de Alphabet, la empresa matriz de Google y Meta, ha lanzado su producto Make-A-Video basado en IA generativa. Estas empresas emplean a algunos de los mejores informáticos e ingenieros del mundo.

Pero no se necesita solo talento. Se estima que GPT-3 se entrenó en alrededor de 45 terabytes de datos de texto, a un coste estimado de varios millones de dólares y, como nos podemos imaginar, este nivel de recursos no suele ser accesible para una startup cualquiera.

Usos de la IA Generativa en la empresa

Por último, aunque parece una herramienta de entretenimiento, también ofrece múltiples oportunidades a las empresas. Por ejemplo, la generación de escritos creíbles en segundos e incluso la posibilidad de que lo adapte según el feedback que se le de es una opción increíblemente útil. Esta función podría beneficiar a muchas industrias, desde organizaciones de IT que pueden aprovechar el código instantáneo generado en gran parte por IA hasta copies para redes sociales o acciones de marketing.

En resumen, cualquier organización que necesite producir materiales escritos encontrará un apoyo en la IA Generativa. Además, también puede usarse para crear materiales técnicos, como versiones de imágenes médicas de mayor resolución.

Por último, si quieres profesionalizarte en ello, te animo a que te informes sobre el Postgrado en IA generativa para creación de contenido.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa (IAG)?
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en la creación de contenido nuevo a partir de datos existentes. Utiliza algoritmos avanzados para generar texto, imágenes, música y otros tipos de contenido, imitando patrones y estilos del material de referencia. Esto permite aplicaciones innovadoras en diversas industrias, desde el entretenimiento hasta el diseño y la educación.
¿Cómo se aplica la IA Generativa en las empresas?
La IA Generativa se aplica en las empresas para optimizar procesos creativos y de producción. Por ejemplo, puede usarse para generar prototipos de productos, diseñar campañas publicitarias personalizadas o crear contenido automatizado para redes sociales. Además, ayuda en la simulación de escenarios para la toma de decisiones estratégicas, mejorando la eficiencia y reduciendo costos operativos.
¿Cuáles son los desafíos de implementar la IAG?
Implementar la IAG presenta varios desafíos, incluyendo la necesidad de grandes volúmenes de datos de calidad para entrenar los modelos, la complejidad en la programación y el manejo ético de los contenidos generados. También se requiere una infraestructura tecnológica robusta para procesar grandes cantidades de información y garantizar la seguridad y privacidad de los datos.
¿Qué habilidades se requieren para trabajar con IA Generativa?
Para trabajar con IA Generativa, es fundamental tener conocimientos en programación, matemáticas y estadística. También es útil comprender conceptos de aprendizaje automático y redes neuronales. Las habilidades en análisis de datos y creatividad son cruciales para diseñar modelos que sean tanto precisos como innovadores. Además, mantenerse actualizado con las últimas tendencias y herramientas tecnológicas es vital en este campo en constante evolución.
¿Qué impacto tiene la IAG en la educación?
La IAG tiene un impacto significativo en la educación al facilitar la creación de materiales didácticos personalizados y adaptativos. Puede generar contenido educativo interactivo, como simulaciones y ejercicios prácticos, que se adaptan al ritmo y estilo de aprendizaje de cada estudiante. Esto promueve una experiencia de aprendizaje más efectiva y accesible, ayudando a estudiantes y educadores a alcanzar mejores resultados académicos.

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AUTOR

Pascual Parada Torralba

Director de Innovación y Data de IEBS Business School, Pascual Parada es también asesor digital de Red.es para la realización de proyectos de transformación digital. Profesor de estrategia y operaciones en la UCLM, está especializado en áreas como la Inteligencia Artificial, Open Innovation y los…

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