Descubre qué es la IA generativa y cómo ha evolucionado la inteligencia artificial hasta ella. Su impacto en el ámbito profesional, sus riesgos y desafíos y cómo podemos adaptarla a nuestros procesos de negocio.
Qué es la IA generativa: su impacto empresarial, sus desafíos y cómo adaptarla a los procesos de negocio
La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que está revolucionando la forma en que pensamos sobre la creatividad y transformando una amplia gama de sectores empresariales. A diferencia de la inteligencia artificial predictiva, que se utiliza para analizar datos y predecir resultados, la IA generativa se centra en la creación de nuevos contenidos, como imágenes, música, texto o vídeo. ¿Estamos preparados para el impacto de la IA generativa en el mundo empresarial?
Índice de contenidos (8)
- La rapida introduccion de la IA generativa en la sociedad y en el ambito empresarial
- Que es la IA generativa y como funciona
- Evolucion hasta la IA generativa
- Desafios de la IA generativa
- Como adaptar la IA generativa a nuestros procesos de negocio
- La IA generativa y el proceso creativo: desde campanas publicitarias a obras musicales
La rápida introducción de la IA generativa en la sociedad y en el ámbito empresarial
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática centrado en el desarrollo de algoritmos y sistemas capaces de simular la inteligencia humana. Esta tecnología la utilizamos a diario, desde la detección automática de rostros de una cámara digital hasta las recomendaciones de las plataformas de streaming.
Además, las aplicaciones de la inteligencia artificial en las empresas están ampliamente extendidas.
Pero, ¿que un programa informático genere una imagen que podría llegar a suplantarme? ¿O pintar un cuadro mejor que un artista con años de experiencia? La IA generativa es un campo de la inteligencia artificial ha sorprendido a todos por su capacidad para generar nuevos datos, crear contenido de audio, texto, imágenes, simulaciones o vídeos.
A raíz de la comercialización de ChatGPT, un tipo de IA generativa basada en el lenguaje natural, el gran público ha podido comprobar rápidamente como a partir de una entrada de datos, como puede ser una pregunta o un documento, genera una salida o respuesta coherente. Y cada vez más soluciones empresariales están introduciendo este modelo para agilizar sus proyectos.
Qué es la IA generativa y cómo funciona
Como ya hemos mencionado, la inteligencia artificial generativa es un tipo de IA que se enfoca en crear contenido original, como imágenes (IA para generar imágenes), texto, vídeos (IA para generar vídeos), música o simulaciones.
En lugar de analizar datos existentes para predecir resultados o prescribir soluciones, la IA generativa utiliza algoritmos de aprendizaje automático para crear nuevos contenidos de manera autónoma.
- La IA generativa se basa en el sistema de redes neuronales (aprendizaje profundo o deep learning) para aprender a partir de la entrada de grandes cantidades de datos y generar nuevas salidas basadas en ese aprendizaje, creando datos que no se encontraban en el entrenamiento.
- Para lograr una coherencia en el contenido generado, junto con el aprendizaje profundo utiliza técnicas de modelado de lenguaje natural. Pero no solo aplica coherencia semántica y gramatical, sino también coherencia temática y argumental. Puede generar un contenido complejo, coherente y estructurado como puede ser música o arte.
La IA generativa es completamente autónoma y crea nuevos contenidos originales, a diferencia de la IA predictiva, que analiza y predice datos, o la IA prescriptiva, que realiza recomendaciones basadas en datos.
La IA generativa tiene la capacidad de generar contenido original: texto, imágenes, música y otros datos multimedia. Gracias a sus algoritmos de aprendizaje automático y profundo, es capaz de aprender patrones y características de sus datos de entrenamiento, y luego generar nuevo contenido coherente.
Evolución hasta la IA generativa
La IA generativa ha supuesto toda una revolución de la tecnología IA por su capacidad para crear contenido original y nuevo.
En los años 60 y 70 ya podemos hablar de inteligencia artificial, cuando aparecieron los primeros sistemas que ya podían tomar decisiones basadas en reglas predefinidas.
Fue en la década de 1980 y 1990 cuando irrumpió el aprendizaje automático, una técnica de IA que implicaba el uso de algoritmos para identificar patrones en grandes conjuntos de datos. Las máquinas no seguían simplemente unas reglas, sino que aprendían de forma autónoma a medida que se utilizaban.
Después vendría el deep learning y las redes neuronales para dar un gran avance en la capacidad de aprendizaje profundo. Esta técnica y la del procesamiento de lenguaje natural, que permite que las máquinas comprendan y respondan al lenguaje humano, abrieron la puerta a la IA generativa.
Cuándo surge la IA generativa
Uno de los primeros ejemplos de IA generativa apareció en 2014, cuando los investigadores de Google Brain desarrollaron una red neuronal profunda que podía generar imágenes de objetos y escenas de manera autónoma.
En 2015, los investigadores del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) crearon un sistema de aprendizaje profundo que podía generar nuevos sonidos a partir de una biblioteca de clips de audio.
En ese mismo año, investigadores de la Universidad de Oxford y Google desarrollaron una técnica de transferencia de estilo basada en redes neuronales convolucionales, lo que permitió la creación de imágenes que parecían pinturas al óleo.
Fue en 2016 cuando en la IA generativa se introdujo la técnica de redes adversarias generativas (GAN), lo que facilito que las máquinas fueran capaces de crear contenido indistinguible de una real, como imágenes hiperrealistas y vídeos.
Desafíos de la IA generativa
Además de las nuevas oportunidades que ofrece a la sociedad, también se asoman varios desafíos a la IA generativa.
Uno de ellos va a ser el poder distinguir si lo que estamos viendo y oyendo en una pantalla es real o creado mediante inteligencia artificial generativa; las conocidas como fake news han puesto el dilema sobre la mesa. La difusión de contenido falso puede tener consecuencias graves.
Conseguir una IA responsable no refleje prejuicios o discriminación es otro de los desafíos de la IA generativa. La IA generativa se entrena en grandes conjuntos de datos y, si esos datos son sesgados, IA generativa puede reproducir estos prejuicios en el contenido que crea.
¿Qué ha pasado con la IA generativa? El ponerla a disposición del gran público, que puedan probarla, utilizarla y adaptarla, ha facilitado que todo el mundo pueda convencerse de que funciona, que cada día va a ser más difícil saber si lo que estamos viendo en una pantalla es una persona real, es su voz o está en el sitio que dice que está. Lo vamos a tener muy complicado.
Antonio Sánchez Zaplana, presidente de AlicanTEC.
Cómo adaptar la IA generativa a nuestros procesos de negocio
- El futuro del trabajo es otro de los desafíos de la IA generativa. Dentro del escenario laboral, tendrá un fuerte impacto en puestos de trabajo relacionados con el marketing digital, la atención al cliente o el diseño. Será capaz de agilizar procesos en los que una máquina es más efectiva que un humano.
- En otros ámbitos, como la educación o el sanitario, la IA generativa será, sin embargo, una poderosa herramienta para mejorar los resultados y que acompañará a los profesionales en su desempeño. Ya encontramos plataformas educativas con IA generativa que ayudan a los profesores a la hora de explicar conceptos o poner ejemplos prácticos de la teoría.
Por lo tanto, tecnología como la IA generativa es importante comenzar a comprenderla y adaptarla a nuestros propios modelos de negocio, aplicarla en tareas que conlleven un beneficio e introducirla como una herramienta más de mejora empresarial.
Vídeo de experto. Para que descubras algunos ejemplos de los mejores programas de IA generativa, te mostramos las 5 apps para escribir con inteligencia artificial.
Ejemplos de las mejores aplicaciones de IA generativa
Vídeo para que conozcas las mejores 5 apps para escribir con IA.
La IA generativa y el proceso creativo: desde campañas publicitarias a obras musicales
La IA generativa ya se utiliza en diversos ámbitos empresariales, como son plataformas para facilitar al usuario la creación de música, pinturas, diseños, textos publicitarios o videojuegos. Es decir, la inteligencia artificial generativa está transformando la creatividad.
Puede ayudar a los creadores a descubrir nuevas combinaciones de elementos o enfoques, agilizar el proceso creativo o utilizar el contenido de la máquina como base.
Las empresas pueden utilizar la IA generativa para crear anuncios de video, imágenes y textos personalizados basados en las preferencias de los consumidores. También para diseñar productos y prototipos virtuales. Ya se está probando su efectividad real para, por ejemplo, escribir un guion de cine o una composición musical.
Sin embargo, la IA generativa está abriendo todo un debate sobre su impacto en la creatividad humana, si lo reemplazará, cómo aplicar la propiedad intelectual o quién es el responsable del contenido.
Las empresas pueden utilizar la IA generativa para crear productos y contenido personalizado, y mejorar la eficiencia y la experiencia del usuario.
Para profundizar en los desafíos de la IA generativa y desmitificar sus temores, hemos organizado un encuentro con Antonio Sánchez Zaplana, presidente de AlicanTEC.