Descubre qué es la IA generativa y cómo ha evolucionado la inteligencia artificial hasta ella. Su impacto en el ámbito profesional, sus desafíos y cómo podemos adaptarla a nuestros procesos de negocio.
IA generativa: su impacto empresarial y cómo aplicarla en tus procesos de negocio y trabajo diario
La IA generativa (GenAI) 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 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 (10)
- La rapida introduccion de la Inteligencia Artificial Generativa en la sociedad y las empresas
- Que es la IA generativa y como funciona
- OpenAI, GPT y la democratizacion de la inteligencia artificial generativa
- Inteligencia artificial generativa: aplicaciones como copiloto de trabajo
- Como introducir la IA generativa a nuestros procesos de negocio: ejemplos y pasos clave
- Retos y desafios de la inteligencia artificial generativa
- Aplicaciones de la IA generativa en el proceso creativo: de publicidad a arte
- Evolucion historica de la inteligencia artificial generativa
La rápida introducción de la Inteligencia Artificial Generativa en la sociedad y las empresas
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, la inteligencia artificial para empresas y las herramientas IA 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 (GenAI) 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. Ahora encontramos muchas más herramientas, como Perplexity.ia o Claude.
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.
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 (herramientas IA para escribir textos), 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.
Hay una seria de narrativas alimentadas por la ciencia ficción y la crónica periodística que han influido en cómo concebimos esta tecnología: el hombre contra la máquina, Kasparov vs Deep Blue. En realidad, es una herramienta que el ser humano utiliza para mejorar su vida, no algo que vaya a quitarnos el trabajo ni a extinguirnos. Cuando se democratiza, ese miedo se hace más patente, pero hay que darle la vuelta a ese imaginario que hemos construido. No es la IA la que hace cosas, sino que somos nosotros los que hacemos cosas con inteligencia artificial.
Carmen Torrijos, autora de “La primavera de la inteligencia artificial”.
OpenAI, GPT y la democratización de la inteligencia artificial generativa
Como ya hemos visto, a partir de 2013 ya podemos encontrar sistemas con inteligencia artificial generativa, pero en aquel momento todavía estaba limitada al ámbito profesional de la programación. Sin embargo, 2023 ha supuesto la democratización de la IA generativa.
Con el lanzamiento de OpenAI y su modelo de lenguaje GPT (la base de ChatGPT), todo el mundo ha tenido acceso a este tipo de tecnología, la ha podido probar y experimentar. El gran público ha descubierto el enorme potencial de esta herramienta de trabajo, y muchas empresas están desarrollando sus propios sistemas tomando como base la aplicación de OpenAI. Y esto lo ha cambiado todo.
Redefiniendo conceptos: la IA generativa como herramienta de trabajo
Uno de los errores que hemos arrastrado con el concepto de inteligencia artificial es no verla como una tecnología que nos ayuda enormemente a mejorar nuestro desempeño. Sin embargo, si desmitificamos en halo que la ha rodeado, debemos verla como una herramienta de trabajo.
La IA generativa es un copiloto en nuestro día a día. De hecho, Microsoft ha integrado el modelo GPT en todos sus programas, un asistente virtual inteligente al que ha llamado Copilot.
Creación de contenidos con IA: adaptación y oportunidades
La democratización de la IA generativa está permitiendo una importante penetración en el tejido empresarial. Muchas pymes que no pueden permitirse grandes desarrollos, sí que pueden utilizar los modelos que ya están en el mercado y adaptarlo a sus necesidades.
Para muchos sectores, como la comunicación, el marketing y el diseño, la inteligencia artificial generativa está revolucionando determinadas profesiones. No sustituye a los trabajadores, pero gracias a esta herramienta se aumenta enormemente la productividad.
Es importante, por lo tanto, saber aprovechar todo su potencial y formarse en nuevas capacidades digitales que permitan a los profesionales sacar el máximo partido a los nuevos asistentes de escritura y de diseño. Una adecuada capacitación será la clave para afrontar con éxito esta revolución tecnológica y mantenernos en el mercado con competitividad.
La introducción de la IA generativa en las empresas es imparable, así que, cuanto antes comencemos a adaptarla e integrarla para mejorar nuestros procesos, mucho mejor.
Llegará un momento de que estará presente en todos los programas y sistemas que utilicemos, por lo que familiarizarnos con esta herramienta de trabajo supondrá un avance de lo que esté por venir.
Inteligencia artificial generativa: aplicaciones como copiloto de trabajo
Cuando hablamos de la IA generativa como un "copiloto de trabajo", nos referimos a su capacidad para asistir, complementar y potenciar las tareas humanas en diversos ámbitos profesionales.
- Asistencia en tareas creativas: En diseño, música, escritura y otras áreas creativas, la IA generativa puede ofrecer sugerencias, completar ideas o crear borradores basados en parámetros definidos por el usuario.
- Optimización de código: Para los desarrolladores, existen modelos de IA que pueden sugerir fragmentos de código, corregir errores o incluso escribir líneas de código basándose en la descripción de una función.
- Formación y capacitación: En el ámbito educativo, puede generar preguntas, ejercicios y material didáctico adaptado a las necesidades y niveles de los estudiantes.
- Investigación y desarrollo: En campos como la biología o la química, la IA generativa puede proponer experimentos, simular resultados o incluso diseñar moléculas o compuestos nuevos.
IA generativa como copiloto de trabajo
Vídeo de experto sobre cómo usar la IA generativa y cómo convertirla en nuestro copiloto ideal.
Cómo introducir la IA generativa a nuestros procesos de negocio: ejemplos y pasos clave
- 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. Algunas de las aplicaciones de la IA generativa más utilizadas en estos sectores son el software chatbot, las herramientas de análisis de datos en marketing o las diferentes herramientas IA generativas que podemos usar para crear contenido.
- 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.
¿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.
Retos y desafíos de la inteligencia artificial generativa
Ya hemos visto como la IA generativa es capaz de mejorar la eficiencia de muchos trabajadores, reduciendo el tiempo necesario para completar tareas, especialmente las repetitivas o que requieren grandes volúmenes de datos y generando soluciones o contenidos nuevos que faciliten la innovación. Además, puede adaptarse y generar soluciones específicas para las necesidades individuales de cada usuario o proyecto.
Sin embargo, es esencial abordar las implicaciones éticas de la IA generativa, especialmente en cuanto a la autoría, la originalidad y la posibilidad de generar información falsa o engañosa. También es crucial garantizar que estos sistemas se utilicen de manera responsable y transparente
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.
Aplicaciones de la IA generativa en el proceso creativo: de publicidad a arte
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. Ya podemos encontrar diferentes alternativas a ChatGPT en el mercado con diversos enfoques.
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.
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.
Evolución histórica de la inteligencia artificial 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 1980 y 1990 cuando irrumpió el aprendizaje automático, 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 como avance en la capacidad de aprendizaje profundo. Esta técnica y el procesamiento de lenguaje natural, que permite a las máquinas comprender y responder al lenguaje humano, abrieron la puerta a 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.