¿Qué es la IA generativa?

¿Qué es la IA generativa?

El término » IA generativa » se refiere a un modelo de IA capaz de crear contenido completamente nuevo, como texto, imágenes, vídeo, audio y código. A grandes rasgos, los modelos generativos procesan un conjunto de datos de entrenamiento y utilizan esta información para crear un nuevo trabajo que se asemeja a los datos originales, pero no es idéntico a ellos.

A diferencia de los sistemas de IA tradicionales, los modelos generativos no se basan en reglas predefinidas. En su lugar, analizan un conjunto de datos específico para aprender sus patrones y estructuras. Como algoritmos de aprendizaje automático (ML), este proceso de entrenamiento les permite producir un resultado final similar, de ahí el nombre «generativo». 

¿Cómo funciona la IA generativa?

Los modelos de IA generativa buscan predecir el siguiente dato en una secuencia. Durante años, esto se limitó específicamente a datos numéricos. Sin embargo, desde entonces, los modelos han ampliado sus capacidades generativas y ahora pueden predecir la siguiente palabra en una oración, el siguiente píxel en una imagen, etc. A su vez, los modelos generativos pueden utilizarse para resumir texto, crear contenido, componer música y mucho más. 

El aprendizaje profundo es el principal mecanismo que lo hace posible. En resumen, el aprendizaje profundo, también llamado red neuronal profunda, es una función de la IA que imita la capacidad del cerebro humano para procesar información, crear patrones y tomar decisiones. La IA generativa aprovecha este enfoque de aprendizaje durante todo el proceso de recopilación y entrenamiento de datos. 

Una vez entrenados, los modelos generativos están listos para producir contenido nuevo en respuesta a una indicación determinada, como una imagen, un video o un texto. 

¿Cuál es la diferencia entre la IA generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño?

La IA generativa y los modelos de lenguaje grande (LLM) a menudo se asocian entre sí, pero en realidad hay una diferencia notable. 

Ambos implican el uso de aprendizaje profundo y redes neuronales para crear nuevo contenido. Sin embargo, la IA generativa es un concepto mucho más amplio que abarca una gama mucho mayor de funciones más allá de la generación de lenguaje, como la creación de imágenes o la composición musical. Por otro lado, los LLM son aplicaciones específicas de la IA generativa que se centran únicamente en tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). 

Ejemplos de aplicaciones de IA generativa

A medida que su popularidad aumenta, una multitud de sistemas de IA generativa está llegando al mercado. Algunos de los más populares incluyen:

1. ChatGPT . El Transformador Generativo Preentrenado de Chat (GPT) de OpenAI es quizás el ejemplo más famoso. Aunque su función principal es imitar la conversación humana, este chatbot basado en un Máster en Derecho (LLM) también escribe código, compone música y mucho más. Su capacidad para responder preguntas de exámenes le ha permitido incluso obtener una excelente calificación en el examen de abogacía, con una puntuación en el percentil 90.
2. Bard . Lanzado por Google en 2023, Bard es un chatbot generativo conversacional. Además de sus funciones basadas en lenguaje, Bard también puede interactuar con otros servicios de Google, como YouTube, Gmail y Drive, para ofrecer resultados personalizados. Este modelo también comprende más de 40 idiomas.
3. DALL-E . Como otro modelo generativo de OpenAI, DALL-E produce imágenes digitales basadas en indicaciones de lenguaje natural. Los usuarios simplemente introducen descripciones de texto sin formato y el algoritmo genera la imagen correspondiente. Puede hacerlo en diversos estilos, incluyendo fotorrealismo, pintura y más.  

¿Cuáles son los beneficios de la IA generativa?

Dadas sus capacidades en rápido desarrollo, muchas organizaciones están entusiasmadas con las ventajas potenciales que ofrece la IA generativa. Entre ellas, sus principales beneficios incluyen:

• Mayor eficiencia . El aumento de la productividad es posiblemente la ventaja empresarial más atractiva de la IA generativa. No solo automatiza tareas que consumen mucho tiempo, sino que también permite que los empleados se concentren en tareas más importantes y generadoras de valor.
• Toma de decisiones mejorada . Las empresas modernas almacenan una gran cantidad de datos, pero este entorno disperso es difícil de controlar. La IA generativa puede sintetizar, analizar y utilizar rápidamente datos estructurados y no estructurados, lo que ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones estratégicas.
• Mayor creatividad . La IA generativa potencia la creatividad humana, facilitando todo, desde la ideación de contenido hasta su producción.
• Mejores experiencias del cliente . Los algoritmos avanzados ayudan a las organizaciones a comprender y analizar los datos de los clientes, lo que resulta en mejores resultados de servicio. De hecho, el 38 % de las empresas afirma que la experiencia y la retención del cliente son el objetivo principal de sus inversiones en IA generativa.

En última instancia, los beneficios específicos varían según el caso de uso, pero afortunadamente hay muchas aplicaciones notables. 

¿Cuáles son los principales casos de uso de la IA generativa?

McKinsey estima que la IA generativa probablemente tendrá su mayor impacto en la banca, la tecnología y las ciencias de la vida. Por ejemplo, esta tecnología podría ayudar a las instituciones bancarias a generar hasta 340 000 millones de dólares de valor adicional cada año.

Sin embargo, independientemente de la industria, las empresas que implementan IA generativa tienen más probabilidades de ver valor en cuatro casos de uso principales:

1. Operaciones con clientes

Las experiencias de servicio pueden fortalecer o destruir la relación con el cliente. En este sentido, la IA generativa tiene el poder de mejorar y acelerar considerablemente las interacciones entre cliente y agente.

Por ejemplo, los chatbots con IA permiten el autoservicio, ofreciendo respuestas personalizadas e inmediatas a preguntas e inquietudes específicas. A medida que se desarrollen los modelos generativos, podrán gestionar tareas más complejas, lo que permitirá a los agentes dedicar más tiempo a las llamadas y solicitudes entrantes.

Asimismo, la IA generativa puede mejorar la resolución en el primer contacto al permitir a los agentes recuperar datos con mayor rapidez. En resumen, la aplicación de la IA generativa a la atención al cliente podría aumentar la productividad con un valor que oscila entre el 30 % y el 45 % de los costes de atención al cliente.

2. Marketing y ventas

La tecnología de IA generativa también permite a los equipos de marketing crear mensajes hiperpersonalizados, adaptados a las necesidades y preferencias únicas de cada cliente. Al analizar datos de los clientes, como patrones de compra o análisis de comportamiento, los modelos ayudan a fundamentar la toma de decisiones de las campañas.

Además, los algoritmos generativos utilizan esta información para optimizar la ideación y creación de contenido, ahorrando tiempo y esfuerzo en el proceso de redacción. Los equipos también tienen la posibilidad de integrar la IA en las herramientas de automatización de marketing, lo que les permite mejorar significativamente la personalización dirigida a diferentes públicos objetivo.

En términos de ventas, los modelos generativos podrán ayudar a los vendedores a identificar y priorizar clientes potenciales utilizando perfiles de consumidores. Los equipos de ventas suelen tener una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados, con pocas maneras de ponerlos en práctica. Los modelos de IA generativa analizan estos conjuntos de datos y proporcionan información más práctica sobre las preferencias de los clientes, lo que podría mejorar las ventas.

3. Ingeniería de software

El desarrollo de software puede ser un proceso laborioso. Sin embargo, los ingenieros que aprovechan la IA generativa podrán ampliar sus capacidades de programación a gran escala. Potencialmente, las organizaciones pueden incluso entrenar modelos para generar código basado en una descripción en lenguaje natural de su función prevista.

Es importante destacar que estas capacidades acelerarán considerablemente el desarrollo. De hecho, un estudio de 2023 reveló que los ingenieros que utilizaban el algoritmo GitHub Copilot de Microsoft completaban tareas un 56 % más rápido que quienes no lo utilizaban.

4. Investigación y desarrollo

El papel de la IA en la innovación y la distribución de productos no debe subestimarse. Tomemos como ejemplo la industria farmacéutica. Para 2025, más del 30 % de los nuevos fármacos y materiales se descubrirán sistemáticamente mediante técnicas de IA generativa, frente a cero en 2023.

En resumen, los modelos de diseño generativo ayudan a los ingenieros de producto a reducir costos mediante un uso y una selección de recursos más eficientes. Además, el aprovechamiento de la IA generativa ayudará a las empresas a lograr un producto de mayor calidad al optimizar el proceso de investigación y diseño.  

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Casi 9 de cada 10 ejecutivos comprenden los beneficios potenciales de la IA generativa . Sin embargo, solo el 30 % de las empresas están listas para adoptar esta nueva tecnología. 

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