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¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa, o IA gen, es un tipo de inteligencia artificial (IA) capaz de crear nuevos contenidos e ideas, como imágenes y videos, así como de volver a utilizar aquello que sabe para resolver nuevos problemas.

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¿En qué consiste la IA generativa?

La inteligencia artificial generativa, también conocida como IA generativa o IA gen, es un tipo de IA capaz de crear nuevos contenidos e ideas, como conversaciones, historias, imágenes, videos y música. Es capaz de aprender lenguaje humano, lenguajes de programación, arte, química, biología o cualquier otro tema complejo. Reutiliza aquello que sabe para resolver nuevos problemas.

Por ejemplo, puede aprender vocabulario en inglés y crear un poema a partir de las palabras que procesa.

La organización puede utilizar la IA generativa para diversos fines, como los chatbots, la creación de contenidos multimedia, el desarrollo de productos y el diseño.

Jóvenes empresarios colaborando en un nuevo proyecto

Ejemplos de IA generativa

Existen varios casos de uso para la IA generativa en distintos sectores

Servicios financieros

Las empresas de servicios financieros utilizan herramientas de IA generativa para prestar un mejor servicio a sus clientes a la vez que reducen los costos:

Las instituciones financieras utilizan chatbots para generar recomendaciones de productos y responder a las consultas de los clientes, lo cual mejora el servicio al cliente en general.
Las entidades de crédito aceleran la aprobación de préstamos para los mercados financieramente desatendidos, especialmente en los países en desarrollo.
Los bancos detectan rápidamente el fraude en reclamaciones, tarjetas de crédito y préstamos.
Las empresas de inversión utilizan el poder de la IA generativa para ofrecer a los clientes un asesoramiento financiero seguro y personalizado a bajo costo.

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Sanidad y ciencias biológicas

Uno de los usos más prometedores de la IA generativa consiste en acelerar el descubrimiento y la investigación de fármacos. La IA generativa es capaz de crear nuevas secuencias de proteínas con propiedades específicas para diseñar anticuerpos, enzimas, vacunas y terapias génicas.

Las empresas del sector de la salud y las ciencias biológicas utilizan herramientas de IA generativa para diseñar secuencias genéticas sintéticas al servicio de aplicaciones de biología sintética e ingeniería metabólica. Por ejemplo, pueden crear nuevas vías biosintéticas u optimizar la expresión génica con fines de biofabricación.

Además, las herramientas de IA generativa crean datos sintéticos sobre los pacientes y la atención médica. Estos datos pueden resultar útiles para entrenar modelos de IA, simular ensayos clínicos o estudiar enfermedades raras, sin acceso a grandes conjuntos de datos del mundo real.

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Automoción y fabricación

Las empresas automotrices utilizan la tecnología de IA generativa para múltiples propósitos, desde la ingeniería hasta las experiencias en el vehículo y la atención al cliente. Por ejemplo, optimizan el diseño de las piezas mecánicas para reducir la resistencia aerodinámica en los diseños de los vehículos o adaptar el diseño de los asistentes personales.

Las empresas automotrices utilizan herramientas de IA generativa para prestar un mejor servicio al cliente al ofrecer respuestas rápidas a las preguntas más frecuentes que plantean los clientes. La IA generativa crea nuevos materiales, chips y diseños de piezas que optimizan los procesos de fabricación y reducen los costos.

Otro ejemplo de uso de la IA generativa es la síntesis de datos para poner a prueba las aplicaciones. Esto es especialmente útil para los datos que no suelen incluirse en los conjuntos de datos de prueba (como defectos o casos extremos).

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Telecomunicación

Los casos de uso de IA generativa en el ámbito de las telecomunicaciones se concentran en reinventar la experiencia del cliente definida por las interacciones acumuladas que tienen los suscriptores a través de todos los puntos de contacto del recorrido del cliente.

Por ejemplo, las empresas de telecomunicaciones aplican la IA generativa para prestar un mejor servicio de atención al cliente con agentes conversacionales en vivo que imitan a los humanos. Reinventan las relaciones con los clientes con asistentes de ventas personalizados. Además, optimizan el rendimiento de la red al analizar sus datos con el fin de recomendar correcciones.

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Contenido multimedia y entretenimiento

Desde animaciones y guiones hasta largometrajes, los modelos de IA generativa producen contenidos novedosos por una fracción del costo y el tiempo que supone la producción tradicional.

Estos son otros casos de uso de la IA generativa en el sector:

Los artistas pueden complementar y mejorar sus álbumes con música generada por IA para crear experiencias completamente nuevas.
Las organizaciones de contenido multimedia utilizan la IA generativa para mejorar la experiencia de la audiencia, al ofrecer contenidos y anuncios personalizados que aumentan los ingresos.
Las empresas de videojuegos utilizan la IA generativa para crear nuevos juegos y permitir a los jugadores crear avatares.

Ventajas que ofrece la IA generativa

Según Goldman Sachs, la IA generativa podría impulsar un aumento del 7 % (o casi 7 billones USD) del producto interior bruto (PIB) mundial y elevar el crecimiento de la productividad en 1,5 puntos porcentuales en diez años. A continuación, presentamos algunos beneficios más de la IA generativa.

Acelera la investigación

Los algoritmos de IA generativa son capaces de explorar y analizar datos complejos de nuevas formas, lo que permite a los investigadores descubrir nuevas tendencias y patrones que de otro modo no serían evidentes. Estos algoritmos pueden resumir contenido, esbozar múltiples vías de solución, proporcionar muchas ideas y crear documentación detallada a partir de notas de investigación. Esta es la razón por la que la IA generativa mejora drásticamente la investigación y la innovación. Por ejemplo, los sistemas de IA generativa se utilizan en la industria farmacéutica para generar y optimizar secuencias de proteínas y acelerar significativamente el descubrimiento de fármacos.

Mejora las experiencias de los clientes

La IA generativa puede responder de forma natural a conversaciones con humanos y servir como una herramienta para el servicio al cliente y la personalización de los flujos de trabajo de los clientes. Por ejemplo, puedes usar chatbots, bots de voz y asistentes virtuales con tecnología de inteligencia artificial que respondan con mayor precisión a los clientes para resoluciones en el primer contacto. Pueden aumentar la participación de los clientes al presentar ofertas seleccionadas y comunicaciones de forma personalizada.

Optimiza los procesos empresariales

Con la IA generativa, su empresa puede optimizar los procesos empresariales mediante aplicaciones de machine learning (ML) e IA en todas las líneas de negocio. Puede aplicar esta tecnología en todas las líneas de negocio, incluidas la ingeniería, el marketing, el servicio al cliente, las finanzas y las ventas.

Por ejemplo, esto es lo que la IA generativa puede hacer para la optimización:

Extraer y resumir datos de cualquier fuente para funciones de búsqueda de conocimiento.
Evalúan y optimizan diferentes escenarios para reducir costes en áreas como marketing, publicidad, finanzas y logística.
Generan datos sintéticos para crear datos etiquetados para el aprendizaje supervisado y otros procesos de ML.

Aumenta la productividad de los empleados

Los modelos de IA generativa pueden aumentar los flujos de trabajo de los empleados y actuar como asistentes eficientes para todos los miembros de su organización. Pueden hacer de todo, desde la búsqueda hasta la creación, de una manera similar a los humanos. La IA generativa puede aumentar la productividad de diferentes tipos de trabajadores:

Respalda las tareas creativas mediante la generación de varios prototipos en función de determinadas entradas y restricciones. También puede optimizar los diseños existentes en función de la retroalimentación de humanos y las restricciones específicas.
Genera nuevas sugerencias de código de software para las tareas de desarrollo de aplicaciones.
Respalda la administración mediante la generación de informes, resúmenes y proyecciones.
Genera nuevos guiones de ventas, contenido de correo electrónico y blogs para los equipos de marketing.

Puede ahorrar tiempo, reducir costos y mejorar la eficiencia en toda su organización.

¿Cómo evolucionó la tecnología de IA generativa?

Los modelos generativos primitivos se han utilizado durante décadas en estadística para ayudar en el análisis de datos numéricos. Las redes neuronales y el aprendizaje profundo fueron los precursores recientes de la IA generativa moderna. Los variational autoencoders (VAE, autocodificadores variacionales), desarrollados en 2013, fueron los primeros modelos generativos profundos que podían generar imágenes y voz realistas.

VAE

Los autocodificadores variacionales (VAE) introdujeron la capacidad de crear variaciones novedosas de múltiples tipos de datos. Esto llevó a la rápida aparición de otros modelos de IA generativa, como las redes generativas adversativas y los modelos de difusión. Estas innovaciones se centraron en generar datos que se parecieran cada vez más a datos reales, a pesar de haber sido creados artificialmente.

Transformadores

En 2017, se produjo un nuevo cambio en la investigación sobre la IA con la introducción de los transformadores. Los transformadores integraron a la perfección la arquitectura del codificador y el decodificador con un mecanismo de atención. Agilizaron el proceso de formación de modelos de lenguaje con una eficacia y versatilidad excepcionales. Modelos notables como el GPT surgieron como modelos fundamentales capaces de entrenarse previamente sobre extensos corpus de texto sin procesar y de adaptarlos para diversas tareas.

Los transformadores cambiaron lo que era posible para el procesamiento del lenguaje natural. Potenciaron las capacidades generativas para tareas que iban desde la traducción y el resumen hasta la respuesta a preguntas.

El futuro

Muchos modelos de IA generativa siguen logrando avances significativos y han encontrado aplicaciones en todos los sectores. Las innovaciones recientes se centran en refinar los modelos para que funcionen con datos propietarios. Los investigadores también quieren crear textos, imágenes, vídeos y discursos que se parezcan cada vez más a los producidos por humanos.