La IA tradicional utiliza reglas y algoritmos predefinidos para analizar datos y predecir resultados, lo que funciona mejor cuando se aplica a tareas muy específicas. La IA generativa aprende de los patrones de datos para crear nuevo contenido, como texto o imágenes, lo que la hace más adecuada para aplicaciones más innovadoras y creativas.
Aunque la inteligencia artificial puede parecer un concepto sencillo (diseñar máquinas que puedan simular la inteligencia humana), el término en sí se ha expandido para incluir una gama cada vez mayor de tecnologías. Una de las variaciones más notables y ampliamente utilizadas es la IA generativa (GenAI). Gracias a la creciente popularidad de las herramientas del transformador generativo preentrenado (GPT), respaldadas por los avances en redes neuronales recurrentes (RN) y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), la GenAI está redefiniendo la forma en que el mundo utiliza los sistemas inteligentes.
Esto plantea la pregunta: ¿qué es lo que hace que la GenAI sea única? ¿En qué se diferencia la IA tradicional de la IA generativa? Y tal vez lo más importante, ¿cómo puede una empresa aplicar la IA y la GenAI para impulsar la eficiencia, mejorar la innovación y obtener una clara ventaja competitiva? El primer paso es comprender las similitudes y diferencias asociadas con estas tecnologías.
La IA puede significar cosas diferentes según el contexto. En su forma más amplia, la “inteligencia artificial” es un término general que abarca todas las herramientas, tecnologías, procesos y campos de estudio que tienen que ver con el diseño, la implementación y el soporte de máquinas en la realización de tareas que históricamente han requerido inteligencia humana. Como tal, la IA puede referirse a todo, desde vehículos autónomos y análisis predictivo, hasta procesos autónomos e investigación en informática.
Dicho esto, cuando las personas hablan sobre la IA tradicional como tecnología, generalmente están analizando un subconjunto de IA que se basa en reglas claras para examinar datos históricos y hacer predicciones sobre resultados futuros. También conocida como “IA predictiva” (o “IA débil” o “IA estrecha”), la IA tradicional es altamente especializada, funciona dentro de los límites algo restrictivos de su algoritmo y está limitada en su alcance a las aplicaciones específicas para las que está diseñada.
A pesar del término peyorativo “IA débil”, este enfoque claramente definido ofrece varios beneficios. Cuando se emplea correctamente y se aplica a las tareas correctas, la IA tradicional demuestra lo siguiente:
- Alta precisión en tareas específicas
La IA tradicional es excelente para realizar tareas específicas y bien definidas con alta precisión. Esto incluye tareas como el análisis de datos y la automatización.
- Escalabilidad
Estos sistemas se pueden escalar de manera eficaz en entornos estables, como las finanzas y la fabricación, en los que los procesos están estandarizados. Siempre que las tareas estén bien definidas, incluso se pueden incorporar grandes volúmenes de datos y procesos complejos a la IA sin aumentos sustanciales en los costos.
- Transparencia
La naturaleza basada en reglas de la IA tradicional facilita la comprensión y validación de sus procesos de toma de decisiones. Los usuarios pueden interpretar fácilmente los procesos que se están produciendo.
No todas las herramientas son adecuadas para cada trabajo. La IA tradicional tiene sus limitaciones, incluidas las siguientes:
- Flexibilidad limitada
Estos sistemas no pueden generar soluciones innovadoras más allá de lo que fueron programados explícitamente para hacer. Cuando se enfrentan a algo externo que no se aborda completamente en su formación, es casi seguro que estos AI proporcionarán resultados inexactos, incompletos o irrelevantes, lo que destacará sus limitaciones en el manejo de escenarios imprevistos.
- Problemas éticos
La IA predictiva depende totalmente de sus datos de formación. Cuando esos datos incluyen sesgos, prejuicios o inexactitudes, los resultados de la IA pueden reflejar y perpetuar estos problemas, lo que lleva a predicciones y decisiones injustas o erróneas.
La IA generativa representa un cambio significativo con respecto a la IA tradicional. Si bien aún se rigen por normas y algoritmos, estas reglas hacen posible que la herramienta GenAI aplique una comprensión profunda a problemas desconocidos. Esto le permite centrarse en crear nuevo contenido, incluido texto, imágenes y música, al aprender sobre las relaciones entre los puntos de datos dentro de vastos conjuntos de datos. La tecnología ha ganado fuerza con el desarrollo de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, incluidas redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo.
La IA generativa aprovecha tecnologías como las redes generativas adversarias (GAN) y los autocodificadores variacionales (VAE). Estos modelos pueden aprender a generar nuevos datos mediante la identificación de patrones subyacentes en los datos de formación. El resultado final es algo que parecía imposible hasta hace relativamente poco: las máquinas capaces de crear imágenes visuales originales, obras musicales, contenido escrito e incluso videos, todo con supervisión humana escasa o nula. La mayoría de las herramientas de IA generativa solo requieren un mensaje basado en texto para decirles lo que deben producir.
A diferencia de la IA tradicional, que es determinística (lo que significa que las mismas condiciones siempre llevarán a los mismos resultados), la IA generativa es probabilística, capaz de generar una amplia gama de resultados a partir de cualquier conjunto dado de entradas. Esto, y otros factores, lo convierten en una tecnología valiosa que ofrece varios beneficios claros:
- Creatividad e innovación
La IA generativa puede producir contenido novedoso y diverso, lo que abre nuevas posibilidades en campos como el arte, el diseño y el entretenimiento. Para las aplicaciones empresariales más tradicionales, es capaz de crear soluciones innovadoras para mejorar el compromiso del cliente, mejorar las estrategias de marketing, optimizar la creación de contenido y personalizar las experiencias de usuario. - Versatilidad
Estos modelos pueden adaptarse a varias tareas, más allá de los tipos de restricciones que confinarían la IA tradicional. La GenAI puede responder dinámicamente a los nuevos datos y a los requisitos en evolución, lo que permite a las empresas innovar y seguir siendo competitivas incluso en entornos que cambian rápidamente. - Manejo de la ambigüedad
La IA generativa sobresale en lidiar con la incertidumbre y la complejidad, lo que la hace adecuada para aplicaciones en las que la IA estrecha no está a la altura.
Al igual que con la IA tradicional, la IA generativa también presenta ciertos desafíos. Estos son algunos ejemplos:
- Mayores requisitos de recursos
La formación de modelos de IA generativa requiere una potencia computacional y datos sustanciales, lo que puede ser costoso. El aumento del uso de energía asociado con la GenAI puede tener consecuencias en términos de sostenibilidad y emisiones de carbono. - Preocupaciones éticas
La capacidad de crear contenido realista plantea problemas en torno a la autenticidad, los derechos de autor y el potencial de uso indebido. La IA generativa no es naturalmente ética; sigue las indicaciones que se le dan. Incluso cuando se han implementado reglas éticas, de todos modos podría ser posible evitar estos bloqueos para crear contenido que sea nocivo, engañoso, inapropiado o ilegal.
- IA tradicional
La IA tradicional se centra en analizar datos y proporcionar conocimientos basados en reglas predefinidas. Este enfoque garantiza que los resultados sean predecibles y se alineen con los marcos de trabajo lógicos establecidos durante la fase de programación. Su objetivo principal es reconocer patrones y generar conocimientos que ayuden en la toma de decisiones y la resolución de problemas dentro de los parámetros establecidos. - IA generativa
La IA generativa crea nuevos datos y contenido mediante el aprendizaje de patrones a partir de datos. A diferencia de la IA tradicional, sus resultados son variados y pueden incluir varios medios que destacan su capacidad para innovar y generar contenido novedoso.
- IA tradicional
Los procesos de toma de decisiones en la IA tradicional son explícitos, lo que facilita la comprensión y validación de cómo se llega a las conclusiones. Esta transparencia es importante en aplicaciones en las que es esencial comprender el fundamento de las decisiones. - IA generativa
Los procesos dentro de la GenAI no son tan transparentes, ya que funcionan como una “caja negra”, lo que dificulta la interpretación de la manera en que se toman las decisiones. Sus algoritmos complejos, particularmente en los modelos de aprendizaje profundo, pueden complicar el razonamiento detrás de resultados específicos.
Usos
- IA tradicional
La IA tradicional se aplica en entornos en los que las tareas están bien definidas, como el mantenimiento predictivo, los motores de recomendación y el análisis de datos. Estas aplicaciones se benefician de la capacidad de la IA para procesar grandes conjuntos de datos y hacer predicciones precisas basadas en reglas predefinidas. Se destaca en la automatización de tareas rutinarias y la mejora de la eficiencia operativa en entornos estructurados. - IA generativa
La IA generativa se separa de los ajustes estructurados para definirse a sí misma en campos y aplicaciones que requieren la generación de contenido original, como el diseño y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Su capacidad para producir medios originales la convierte en una herramienta poderosa para los sectores creativos. Además, puede ayudar a generar datos sintéticos para formar otros modelos de IA, lo que mejora sus competencias 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 varias aplicaciones:
- Filtración de spam
La IA tradicional puede analizar los patrones y el contenido de los correos electrónicos para identificar y filtrar con precisión los mensajes de spam, lo que protege a los usuarios contra correos electrónicos no deseados y posibles ataques maliciosos.
- Detección de fraude
En los servicios financieros, la IA tradicional puede detectar actividades fraudulentas mediante el análisis de patrones de transacciones e identificación de anomalías, lo que ayuda a prevenir pérdidas financieras.
- Sistemas de recomendación
El comercio electrónico, los servicios de transmisión y otras empresas orientadas al cliente utilizan la IA tradicional para analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios, a fin de alinear las recomendaciones de productos y servicios con los intereses de los usuarios.
- Mantenimiento predictivo
En el sector de fabricación, la IA tradicional puede predecir fallas de equipos mediante el análisis de datos históricos y patrones de uso, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento.
- Segmentación de clientes
Los equipos de marketing utilizan la IA tradicional para segmentar a los clientes en función del comportamiento de compra, los datos demográficos y otros puntos de datos, lo que permite estrategias de marketing más orientadas y eficaces.
- Creación de contenido
La IA generativa puede producir texto, imágenes, música y videos de alta calidad, lo que hace que sea valiosa para los sectores creativos, incluido marketing, publicidad y entretenimiento. - Interacciones con los clientes
Los bots de chat de IA impulsados por IA generativa pueden proporcionar respuestas personalizadas y dinámicas a las consultas de los clientes, lo que mejora el servicio al cliente y la interacción con este. - Generación de códigos
La IA generativa se utiliza para ayudar a los desarrolladores de software mediante la generación de fragmentos de código, la traducción de lenguajes de programación y la automatización de la finalización del código. Esto ayuda a acelerar el proceso de desarrollo, al mismo tiempo que amplía las competencias de los codificadores menos experimentados. - Atención médica
La IA generativa puede crear imágenes médicas sintéticas para la investigación, diseñar planes de tratamiento personalizados y generar nuevos compuestos farmacéuticos, lo que revoluciona la investigación médica y la atención al paciente.
En esencia, la IA generativa tiene que ver con el aprendizaje: aprende a reconocer patrones para luego poder replicar la relación en esos patrones y crear algo nuevo. Para ello, depende en gran medida del aprendizaje profundo.
Los modelos de difusión y los modelos transformadores son componentes clave de la IA generativa. Los modelos de difusión permiten la generación de imágenes realistas, mientras que los modelos transformadores tienen competencias avanzadas de generación de texto. En conjunto, estas técnicas han ampliado las posibilidades de crear medios sintéticos.
Los transformadores son una arquitectura de aprendizaje potente y profunda que ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural. Están formados sobre la base de grandes conjuntos de datos de Internet para predecir el próximo token en una secuencia, por lo que desarrollan una comprensión profunda del lenguaje que se puede ajustar para varias tareas. El mecanismo de atención de los transformadores les permite capturar dependencias de largo alcance e información contextual de manera eficaz. Esto ha permitido grandes avances en áreas como la generación, la traducción y el resumen, lo que convierte a los transformadores en una piedra angular de los sistemas modernos de GenAI.
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Now Platform incorpora la IA de manera fluida para respaldar toda la gama de funciones empresariales y ofrece soluciones inteligentes para automatizar tareas, mejorar el mantenimiento predictivo y optimizar las operaciones. Además, con el nuevo controlador de IA generativa, las organizaciones pueden integrar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) líderes en los servicios de ServiceNow, lo que aporta el poder de la IA generativa a sus flujos de trabajo existentes. Crea conexiones más significativas con el cliente, mejora la funcionalidad de búsqueda y mejora las experiencias de los usuarios internos y externos con GenAI de ServiceNow. Y las competencias de GenAI no terminan allí; la asociación de ServiceNow con Nvidia amplía aún más sus competencias de IA generativa, al ofrecer aplicaciones innovadoras para departamentos de TI, equipos de servicio al cliente y desarrolladores.
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