La IA tradicional usa reglas y algoritmos predefinidos para analizar datos y predecir resultados, y funciona mejor cuando se usa para tareas muy específicas. La IA generativa aprende de los patrones de los datos para crear contenido nuevo, como texto o imágenes, lo que la hace más adecuada para aplicaciones más innovadoras y creativas.
Aunque la inteligencia artificial podría parecer un concepto sencillo (crear máquinas capaces de simular la inteligencia humana), el término en sí se ha ampliado para incluir una gama de tecnologías cada vez mayor. Una de sus variaciones más notables y ampliamente utilizadas es la de la IA generativa. Gracias a la creciente popularidad de las herramientas transformadoras generativas preentrenadas (GPT) y a los avances de las redes neuronales recurrentes (RNN) y los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), la IA generativa está redefiniendo cómo se usan los sistemas inteligentes en todo el mundo.
Esta situación plantea las siguientes preguntas: ¿qué es lo que hace que la IA generativa sea única? ¿En qué se diferencia la IA tradicional de la IA generativa? Y puede que lo más importante: ¿cómo puede una empresa aplicar la IA tradicional y la generativa para aumentar la eficiencia, mejorar la innovación y obtener una ventaja competitiva clara? El primer paso es comprender las similitudes y las diferencias asociadas a estas tecnologías.
La IA puede hacer referencia a cosas diferentes en función del contexto. En general, el término inteligencia artificial abarca todas las herramientas, tecnologías, procesos y campos de estudio que tienen que ver con el diseño, la implementación y el uso de máquinas para hacer tareas que tradicionalmente han requerido de inteligencia humana. Por lo tanto, este término puede hacer referencia a muchas cosas, como los coches autónomos, el análisis predictivo, los procesos automáticos y la investigación en el ámbito de la informática.
Dicho esto, cuando la gente habla de la IA tradicional como tecnología, suele referirse a un subconjunto de la IA que se basa en reglas claras para analizar datos históricos y hacer predicciones sobre resultados futuros. Este tipo de IA, también conocida como IA predictiva, débil o limitada, tiene unos usos altamente especializados. Funciona dentro de los límites más o menos restringidos de su algoritmo y tiene un alcance limitado a las aplicaciones específicas para las que está diseñada.
A pesar de que se describa con el calificativo peyorativo de IA débil, este enfoque ofrece varias ventajas. Si se emplea correctamente y para las aplicaciones adecuadas, la IA tradicional ofrece:
- Alta precisión en tareas específicas
La IA tradicional es excelente para hacer tareas específicas y bien definidas con alta precisión. Dichas tareas incluyen las de análisis de datos y automatización.
- Escalabilidad
Estos sistemas se pueden escalarse de forma eficaz en entornos estables, como las finanzas y la fabricación, donde los procesos están estandarizados. Siempre que las tareas estén bien definidas, se pueden incorporar a la IA incluso grandes volúmenes de datos y procesos complejos sin que se produzca un aumento sustancial de los costes.
- Transparencia
La naturaleza basada en reglas de la IA tradicional facilita la comprensión y la validación de sus procesos de toma de decisiones. Los usuarios pueden interpretar fácilmente los procesos que tienen lugar.
No todas las herramientas son adecuadas para todos los trabajos. La IA tradicional tiene sus limitaciones, por ejemplo:
- Flexibilidad limitada
Estos sistemas no pueden generar soluciones innovadoras fuera de lo que están explícitamente programadas para hacer. Si se enfrentan a algo que no haya quedado cubierto por completo en su entrenamiento, lo más probable es que estas IA proporcionen salidas imprecisas, incompletas o irrelevantes, lo que pone de manifiesto sus limitaciones a la hora de afrontar situaciones imprevistas.
- Cuestiones éticas
La IA predictiva depende totalmente de los datos con los que esté entrenada. Si esos datos incluyen sesgos, prejuicios o imprecisiones, las salidas de la IA pueden reflejar y perpetuar los mismos problemas, lo que da lugar a predicciones y decisiones injustas o erróneas.
La IA generativa representa un cambio significativo con respecto a la tradicional. Aunque también se rige por reglas y algoritmos, estas reglas permiten que las herramientas de IA generativa comprendan problemas desconocidos de una forma más profunda. Esto permite a los departamentos de TI centrarse en crear contenido nuevo, como texto, imágenes y música, gracias a que la IA aprende las relaciones entre distintos puntos de datos dentro de conjuntos muy amplios. La tecnología ha ganado impulso con el desarrollo de técnicas avanzadas de aprendizaje automático que incluyen las redes neuronales y los modelos de aprendizaje profundo.
La IA generativa usa tecnologías como las redes generativas antagónicas (GAN) y los autocodificadores variacionales (VAE). Estos modelos pueden aprender a generar nuevos datos identificando patrones subyacentes en los datos con los que se entrenan. El resultado final es algo que hasta hace poco parecía imposible: máquinas capaces de crear imágenes visuales originales, piezas de música, contenido escrito e incluso vídeos, todo ello con poca o ninguna supervisión humana. La mayoría de las herramientas de IA generativas solo requieren una indicación basada en texto para decirles lo que deben crear producir.
A diferencia de la IA tradicional, que es determinista (es decir, las mismas condiciones siempre llevan a los mismos resultados), la IA generativa es probabilística, por lo que puede generar una amplia gama de salidas a partir de cualquier conjunto de entradas dado. Este y otros factores la convierten en una tecnología valiosa que ofrece varias ventajas claras:
- Creatividad e innovación
La IA generativa puede producir contenido novedoso y diverso, lo que aporta nuevas posibilidades en campos como el arte, el diseño y el entretenimiento. En el caso de las aplicaciones empresariales más tradicionales, el departamento de TI puede crear soluciones innovadoras para mejorar la interacción con los clientes, optimizar las estrategias de marketing y la creación de contenido, y personalizar las experiencias de los usuarios. - Versatilidad
Estos modelos se pueden adaptar a diversas tareas sin limitarse a las restricciones que tiene la IA tradicional. La IA generativa puede responder de forma dinámica a nuevos datos y a cambios en los requisitos, lo que permite a las empresas innovar y seguir siendo competitivas incluso en entornos que evolucionan rápidamente. - Gestión de la ambigüedad
La IA generativa destaca a la hora de lidiar con la incertidumbre y la complejidad, lo que la hace adecuada para aplicaciones en las que la IA tradicional es insuficiente.
Al igual que ocurre con la IA tradicional, la IA generativa también presenta ciertos desafíos. Por ejemplo:
- Mayor necesidad de recursos
Para entrenar modelos de IA generativa se necesitan muchos datos y una gran potencia computacional, lo que puede resultar costoso. Además, el aumento del uso de energía asociado a la IA generativa puede tener consecuencias en términos de sostenibilidad y emisiones de carbono. - Preocupaciones éticas
La capacidad de crear contenido realista implica problemas relacionados con la autenticidad, los derechos de autor y el potencial de uso indebido. La IA generativa no es ética por naturaleza, sino que sigue las indicaciones que se le dan. Incluso si se implementan reglas éticas, esos bloqueos pueden eludirse para crear contenido dañino, engañoso, inadecuado o ilegal.
- IA tradicional
La IA tradicional se centra en analizar datos y proporcionar información basándose en reglas predefinidas. Este enfoque garantiza que las salidas sean predecibles y se ajusten a los marcos lógicos establecidos durante la fase de programación. Su objetivo principal es reconocer patrones y generar información que ayude en la toma de decisiones y la resolución de problemas dentro de los parámetros establecidos. - IA generativa
La IA generativa crea nuevos datos y contenidos al aprender de los patrones presentes en los datos. A diferencia de la IA tradicional, sus resultados son variados y puede emplear varios medios, lo que pone de relieve su capacidad para innovar y generar contenido novedoso.
- IA tradicional
Los procesos de toma de decisiones de la IA tradicional son explícitos, lo que hace que sea más fácil comprenderlos y validar su forma de llegar a conclusiones. Esta transparencia es importante en las aplicaciones en las que es esencial comprender el fundamento de las decisiones. - IA generativa
Los procesos de la IA generativa no son tan transparentes, ya que funciona como una «caja negra», lo que hace difícil interpretar su forma de tomar decisiones. Sus complejos algoritmos, particularmente en el caso de los modelos de aprendizaje profundo, pueden ocultar el razonamiento que ha dado lugar a unos resultados concretos.
Usos
- IA tradicional
La IA tradicional se aplica en entornos donde las tareas están bien definidas, como el mantenimiento predictivo, los motores de recomendaciones y el análisis de datos. La capacidad de la IA para procesar grandes conjuntos de datos y hacer predicciones precisas basadas en reglas predefinidas es particularmente útil para estas aplicaciones. Ofrece muy buenos resultados en la automatización de tareas rutinarias y en la mejora de la eficiencia operativa en entornos estructurados. - IA generativa
La IA generativa se aleja de los ajustes estructurados y se emplea en campos y aplicaciones que requieren generar contenido original, como el diseño y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Su capacidad para producir medios originales la convierte en una herramienta muy útil para los sectores creativos. Además, puede ayudar a generar datos sintéticos para entrenar otros modelos de IA, lo que permite mejorar sus capacidades sin depender exclusivamente de conjuntos de datos auténticos.
Las diferencias entre la IA tradicional y la IA generativa hacen que cada tecnología sea especialmente adecuada para diversas aplicaciones:
- Filtrado de correos no deseados
La IA tradicional puede analizar los patrones y el contenido de los correos electrónicos para identificar y filtrar con precisión los mensajes no deseados, y así proteger a los usuarios frente a correos electrónicos no deseados y posibles ataques maliciosos.
- Detección de fraudes
En los servicios financieros, la IA tradicional puede detectar actividades fraudulentas analizando patrones de transacciones e identificando anomalías, lo que ayuda a evitar pérdidas financieras.
- Sistemas de recomendación
El comercio electrónico, los servicios de streaming y otras empresas orientadas al cliente utilizan la IA tradicional para analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios, y ajustar las recomendaciones de productos y servicios a sus intereses.
- Mantenimiento predictivo
En el sector de la fabricación, la IA tradicional puede predecir los fallos de los equipos analizando datos históricos y patrones de uso, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento.
- Segmentación de clientes
Los equipos de marketing utilizan la IA tradicional para segmentar a los clientes en función de los comportamientos de compra, los datos demográficos y otros puntos de datos, lo que permite aplicar estrategias de marketing más específicas y eficaces.
- Creación de contenido
La IA generativa puede producir texto, imágenes, música y vídeos de alta calidad, lo que la hace muy útil para sectores creativos como el marketing, la publicidad y el entretenimiento. - Interacciones con los clientes
Los bots de chat de IA basados en IA generativa pueden proporcionar respuestas personalizadas y dinámicas a las consultas de los clientes, lo que mejora el servicio y la interacción con ellos. - Generación de código
La IA generativa se utiliza para apoyar a los desarrolladores de software por medio de generar fragmentos de código, traducir lenguajes de programación y automatizar de la finalización de código. Esto ayuda a acelerar el proceso de desarrollo y amplía las capacidades de los programadores con menos experiencia. - Atención sanitaria
La IA generativa puede crear imágenes médicas sintéticas para la investigación, diseñar planes de tratamiento personalizados y generar nuevos compuestos farmacológicos, lo que supone una revolución para la investigación médica y la atención al paciente.
La esencia de la IA generativa es el aprendizaje: aprende a reconocer patrones para poder replicar sus relaciones y crear algo nuevo. Para lograrlo, se basa en gran medida en el aprendizaje profundo.
Los modelos de difusión y los de transformador son componentes clave de la IA generativa. Los de difusión permiten generar imágenes realistas, mientras que los de transformador tienen capacidades avanzadas de generación de texto. Juntas, estas técnicas han ampliado las posibilidades de crear medios sintéticos.
Los transformadores son potentes arquitecturas de aprendizaje profundo que han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural. Se entrenan con grandes conjuntos de datos de Internet para predecir el siguiente token de una secuencia, lo que les permite desarrollar un profundo conocimiento del lenguaje que se puede ajustar para aplicarlo a distintas tareas. El mecanismo de atención de los transformadores les permite capturar dependencias de largo alcance e información contextual de forma eficaz. Gracias a ello, ha sido posible hacer grandes avances en áreas como la generación, la traducción y el resumen, lo que ha convertido a los transformadores en la piedra angular de los sistemas de IA generativa modernos.
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