La tecnología avanza a un ritmo sin precedentes. Y, no cabe ninguna duda de que la IA generativa tiene mucho que ver. Pero, ¿sabes realmente cómo funciona? En este artículo vamos a hablar, entre otras cosas, del deep learning o del modelo generativo.
El objetivo que persigue esta guía es que lo sepas todo acerca de la inteligencia artificial generativa. También, queremos darte ideas para implementarla en tu día a día y aumentar la productividad de tu negocio. Por último, te proporcionamos algunas advertencias sobre herramientas como ChatGPT, que tanta popularidad han alcanzado.
¿Qué es una IA generativa exactamente?
La inteligencia artificial generativa (IA generativa) es un tipo de tecnología que emplea algoritmos y modelos para crear herramientas capaces de generar contenido original y nuevo. A diferencia de lo que muchos piensan, no solo sirve para redactar textos, sino también para imágenes, música o vídeos.
Es importante destacar que esta clase de inteligencia artificial no se basa en reglas. Más bien, utiliza técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) y automatizado (machine learning) para analizar grandes conjuntos de datos. Esto le permite generar nuevas formas de contenido basándose en ese conocimiento previo. Esto le permite comprender con mayor exactitud las instrucciones proporcionadas por el usuario. Así, aprender comandos específicos no es un requisito, sino que basta con lanzar instrucciones en lenguaje natural.
En resumidas cuentas, decimos que la IA generativa es una técnica de inteligencia artificial que, gracias a técnicas como el aprendizaje profundo o las redes neuronales, y a partir de datos preestablecidos, es capaz de generar contenido único y original.
Cómo funciona una IA generativa
Profundicemos un poco ahora en el funcionamiento de una IA generativa. Evidentemente, queremos que este artículo sea accesible a toda clase de personas, incluso para aquellas que no tienen conocimientos avanzados sobre tecnología.
Por eso, vamos a evitar los tecnicismos y trataremos de explicar este asunto de la manera más simple posible. Podemos decir que hay cuatro fases en la creación de una inteligencia artificial generativa. Tener claro cuáles son te permitirá conocer más a fondo el funcionamiento de estos sistemas.
Entrenamiento
Se entrena un modelo de red neuronal utilizando un conjunto de datos grande y variado para que aprenda a identificar patrones y características en los datos de entrada. Es importante destacar que la mayoría de los métodos empleados en esta fase están automatizados. De lo contrario, si los procesos fueran manuales, no sería posible abarcar tales conjuntos de datos debido a su complejidad.
Por otro lado, las IA están diseñadas de tal forma que no solo aprenden de los conjuntos de datos aportados por la empresa desarrolladora, sino del que facilitan los propios usuarios a medida que las utilizan.
Generación
Cuando se ha establecido el patrón de entrenamiento más adecuado, el modelo es capaz de generar nuevo contenido a partir de patrones y características similares a los del conjunto de datos de entrenamiento. La generación de contenido puede ser controlada por los parámetros de entrada del modelo, que pueden variar para crear diferentes resultados.
Por ejemplo, se puede delimitar el tipo de respuestas y datos que ofrece un chatbot o la clase de imágenes que una herramienta puede generar. De este modo, la IA actúa dentro de un patrón preestablecido y se evitan usos inapropiados de la IA.
Evaluación
El contenido generado se evalúa para determinar su calidad y relevancia. Esto puede hacerse mediante la comparación de la generación con el conjunto de datos de entrenamiento, la retroalimentación de usuarios, o la evaluación de expertos.
Por eso, decimos que las IA son capaces de mejorar a medida que se utilizan, porque con cada petición obtienen más información que pueden procesar. Así, de forma automatizada, se detectan errores y se corrigen si es necesario.
Mejora
Al detectar problemas en el contenido generado, por ejemplo, si no cumple con ciertos estándares de calidad, se ajustan los parámetros del modelo y se vuelve a entrenar para mejorar la generación de contenido en futuras iteraciones.
Asimismo, no es extraño que sea muy necesario el papel de los empleados para perfeccionar la salida que ofrece y solventar errores que únicamente un humano es capaz de advertir.
Algunos usos que puedes darle a la IA generativa en tu empresa
Ahora que ya sabes qué es y cómo funciona una IA generativa, es momento de conocer cómo la está utilizando algunas empresas para ejecutar tareas más rápidamente. Aquí te dejamos algunos ejemplos:
- Automatización de procesos. Con la inteligencia artificial se puede cambiar el formato de un texto, editar vídeo o extraer datos rápidamente.
- Fichas de productos. Crear el texto descriptivo de miles de productos es mucho más rápido con la IA generativa.
- Publicidad. Generar rápidamente imágenes impactantes para la publicidad es factible gracias a la inteligencia artificial que genera gráficos. Además, en anuncios de vídeo, se puede componer una sintonía musical en pocos segundos.
- Creación de aplicaciones. Los estudios de desarrollo trabajan más rápido generando fragmentos de código con IA.
- Diálogos y guiones. Una IA puede redactar los diálogos de un videojuego o diseñar el guion de un vídeo de YouTube.
El uso de la IA generativa requiere gran responsabilidad
Es evidente que la IA generativa es una herramienta muy poderosa. Sin duda, a medio y largo plazo, su implementación en las empresas supondrá un enorme salto de la productividad. Ahora bien, por el momento es una tecnología emergente que requiere un uso responsable.
Por ejemplo, si hablamos de ChatGPT, es evidente que es una excelente herramienta para procesar datos, crear listas, traducir fragmentos de texto o hacer resúmenes. Sin embargo, como se trata de un sistema predictivo que no entiende realmente lo que escribe, no todo el contenido que genera es verídico o se ajusta a la realidad.
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