Desde la generación de imágenes hasta la asesoría en la preparación para entrevistas de inteligencia artificial, es probable que ya hayas encontrado aplicaciones de la inteligencia artificial generativa (Generative AI).
ChatGPT, el producto estrella de OpenAI, así como excelentes alternativas a ChatGPT como Google Gemini, Microsoft Copilot y Claude de Anthropic, son representantes típicos de los modelos de IA generativa.
La tecnología de IA generativa se ha infiltrado en la vida personal y profesional de muchas personas, convirtiéndose en una parte indispensable. Pero, ¿qué es exactamente la IA generativa (generalmente abreviada como GenAI)? ¿En qué se diferencia de otros tipos de inteligencia artificial? ¿Cómo funciona? Si no has tenido tiempo de preguntarle a ChatGPT, este artículo responderá a estas preguntas.
¿Qué es la IA Generativa?
Quizás en contra de mi ética profesional como periodista, he decidido recurrir a ChatGPT para que defina la IA generativa:
“La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que crea nuevo contenido, como texto, imágenes, música o código, aprendiendo patrones de datos existentes. Utiliza modelos como redes generativas adversarias (GAN) y transformadores para generar resultados realistas y similares a los humanos, lo que permite aplicaciones creativas en arte, diseño, escritura y otros campos.”
O, más simplemente: la IA que genera contenido es IA generativa.
Aunque el término "IA generativa" se ha popularizado en los últimos años, el concepto existe desde hace mucho tiempo. Ya en la década de 1950, el científico informático Arthur Samuel acuñó el término "aprendizaje automático", que puede considerarse un precursor de la IA generativa.
A pesar de décadas de investigación y exploración, el mayor avance en la IA generativa tal como la conocemos hoy se produjo hace diez años, gracias a las redes generativas adversarias (GAN, como se mencionó en la definición anterior) desarrolladas por el ingeniero Ian Goodfellow.
A esto le siguió la "arquitectura de transformadores" propuesta por científicos de Google en 2017, que es la base de las herramientas de IA generativa más utilizadas en la actualidad.
Ejemplos de Aplicaciones de la IA Generativa
Si has utilizado herramientas de chatbot populares como ChatGPT, Gemini, Copilot o Claude, ya has experimentado la IA generativa. Por ejemplo, cuando le pides recomendaciones de restaurantes, ayuda para escribir un ensayo o una carta modelo para quejarte a tu casero.
Sus usos son amplios, desde el entretenimiento inofensivo (crear poemas y canciones originales o generar imágenes fantásticas) hasta aplicaciones profesionales (crear presentaciones, diseñar prototipos de productos, desarrollar estrategias) e incluso potencialmente salvar vidas (descubrimiento de fármacos).
Muchas tendencias en las redes sociales, como visualizarte como una muñeca o transformar a tu perro en una persona, son producto de la IA generativa.
Sin embargo, la IA generativa también se utiliza con fines ilícitos. Las "falsificaciones profundas" se utilizan para difundir información falsa, dañar la reputación de otras personas o crear "fotos de desnudos" para la extorsión sexual. Esta es una de las razones por las que la rápida popularización de la IA generativa preocupa a muchas personas, especialmente a medida que esta tecnología se vuelve cada vez más realista y fácil de usar.
¿Cómo Funciona la IA Generativa?
Ten la seguridad de que no profundizaré en las complejidades del modelado probabilístico y las salidas de alta dimensión. En realidad, en términos sencillos, puedes pensar que los modelos de IA generativa realizan dos funciones principales.
La primera tarea es aprender patrones de grandes conjuntos de datos. Estos conjuntos de datos incluyen texto, imágenes, páginas web, código y cualquier cosa que pueda introducirse en el modelo; esto se denomina generalmente "entrenamiento".
A continuación, el modelo de IA identifica patrones en estos datos, adquiriendo eficazmente conocimientos y comprendiendo la tecnología. Por ejemplo, si al modelo se le introdujeran las 100 mejores novelas de terror de todos los tiempos, haría referencias cruzadas de estos datos, extrayendo la estructura, el lenguaje, los temas y las técnicas narrativas comunes a estos libros.
A continuación, aplicará este entrenamiento para generar contenido completamente nuevo. Por lo tanto, cuando le pides a ChatGPT que planifique tus próximas vacaciones, extraerá toda la información que ha recopilado y utilizará un método llamado "aprendizaje de distribuciones de probabilidad" para redactar una respuesta.
Para las respuestas escritas, lo hace palabra por palabra, utilizando los datos que ha aprendido para seleccionar la siguiente palabra más adecuada en la frase. O para las imágenes, las herramientas de IA generativa que utilizan modelos basados en transformadores reciben el color y la composición de innumerables imágenes reales que ha visto. Por ejemplo, si le pides a Midjourney que cree un cómic, puede tener en cuenta todas las muestras de entrenamiento que ha recibido previamente para generar contenido que se ajuste a los requisitos con precisión.
A menudo se confunden los términos "inteligencia artificial" e "inteligencia artificial generativa". La inteligencia artificial es un término general que abarca todas las formas de inteligencia artificial. La inteligencia artificial generativa es una rama de la inteligencia artificial que se refiere específicamente a las herramientas de inteligencia artificial que pueden generar contenido.
La computadora de ajedrez de IBM, "Deep Blue", es un ejemplo famoso, que derrotó a Garry Kasparov en 1997, uno de los mejores ajedrecistas de la historia. "Deep Blue" utilizó la llamada inteligencia artificial simbólica para aprender movimientos, evaluar posiciones y tomar decisiones estratégicas, pero no puede clasificarse como inteligencia artificial generativa porque no creó nada nuevo.
Otro ejemplo común de inteligencia artificial no generativa es la inteligencia artificial discriminativa. Se aplica en software de reconocimiento facial para agrupar fotos en el álbum de fotos de tu smartphone o para identificar spam y ocultarlo de tu bandeja de entrada.
Por lo tanto, aunque los chatbots como ChatGPT, Copilot y Gemini entran sin duda en la categoría más amplia de la inteligencia artificial, se clasifican más precisamente como modelos de IA generativa.
Desafíos de la IA Generativa
Además del uso malicioso de la IA generativa mencionado anteriormente, otras desventajas de la IA generativa son más bien productos inherentes a la forma en que funciona la tecnología. La calidad de estos modelos depende de la información con la que se entrenan. Lo creas o no, hay una gran cantidad de información obsoleta, engañosa o totalmente errónea en Internet, toda la cual podría ser absorbida por los chatbots y luego regurgitada como un hecho. Estos errores también se conocen como "alucinaciones".
Por la misma razón, los modelos de IA generativa también pueden caer en la trampa de reforzar prejuicios o estereotipos. Como ejemplifica el propio ChatGPT: "Los modelos de texto a imagen suelen asociar profesiones como "enfermera" con mujeres, mientras que "director ejecutivo" con hombres".
Las instituciones académicas se han devanado los sesos para abordar el uso por parte de los estudiantes de herramientas como ChatGPT para escribir trabajos y tesis. Y el desafío que plantea a las industrias creativas ¿la IA generativa realmente hará que los escritores, actores, músicos y artistas sean totalmente redundantes? es un punto de debate perpetuo.
La IA generativa ofrece el potencial de remodelar las industrias creativas, pero también plantea preocupaciones sobre su impacto en el mercado laboral. La capacidad de las máquinas para generar contenido plantea importantes preguntas sobre el valor de las habilidades y la creatividad humanas en la futura economía.
Más Allá de la Publicidad: La Trayectoria Futura de la IA Generativa
Si bien las discusiones sobre la IA generativa a menudo se centran en sus capacidades y posibles inconvenientes, es importante considerar sus implicaciones más amplias y las consideraciones clave que dan forma a su trayectoria. Aquí hay algunos aspectos importantes a tener en cuenta:
Consideraciones Éticas y Desarrollo Responsable
A medida que la IA generativa se vuelve más poderosa, las consideraciones éticas se vuelven primordiales para guiar su desarrollo e implementación. Cuestiones como el sesgo, la información errónea y los derechos de propiedad intelectual deben abordarse cuidadosamente para garantizar que estas tecnologías se utilicen de manera responsable y ética. Priorizar la transparencia, la rendición de cuentas y la equidad es esencial para generar confianza en los sistemas de IA generativa y sus resultados.
Colaboración Humano-Máquina
El futuro de la IA generativa no radica en reemplazar por completo a los humanos, sino en aumentar las capacidades humanas y fomentar la colaboración humano-máquina. Al aprovechar las fortalezas de la IA para automatizar tareas repetitivas, generar ideas y proporcionar información, los humanos pueden concentrarse en actividades de nivel superior que requieren pensamiento crítico, inteligencia emocional y experiencia en el dominio. Este enfoque colaborativo puede desbloquear nuevos potenciales de productividad e innovación.
Transformación de la Industria y Nuevas Oportunidades
La IA generativa tiene el potencial de revolucionar varias industrias, desde la atención médica y las finanzas hasta el entretenimiento y la educación. Al automatizar procesos, personalizar experiencias y desbloquear nuevas posibilidades creativas, las organizaciones pueden aprovechar la IA generativa para mejorar la eficiencia, reducir costos y obtener una ventaja competitiva. A medida que las empresas se adaptan a estas tecnologías, se espera que los roles laborales experimenten cambios, creando nuevas oportunidades que requieran experiencia en el desarrollo, implementación y mantenimiento de sistemas de IA generativa.
Mejora de las Habilidades y Desarrollo de la Fuerza Laboral
A medida que la IA generativa se vuelve más frecuente, las personas necesitan adquirir nuevas habilidades y capacidades para prosperar en un mercado laboral en evolución. Se debe hacer hincapié en el cultivo de habilidades como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la creatividad y la comunicación, así como en la comprensión de las implicaciones éticas y el uso responsable de la IA. Los programas de actualización de habilidades y capacitación pueden ayudar a los trabajadores a adaptarse a nuevos roles laborales y aprovechar las oportunidades que presenta la IA generativa.
Abordar los Desafíos y Mitigar los Riesgos
La IA generativa no está exenta de desafíos y riesgos. Abordar cuestiones como el sesgo, la información errónea y el uso indebido requiere un enfoque multifacético que incluya salvaguardias técnicas, marcos regulatorios y campañas de concienciación pública. La supervisión y evaluación continuas del impacto de los sistemas de IA generativa son esenciales para identificar y mitigar posibles consecuencias negativas.
Conclusión: Adoptar la Innovación Responsable
La IA generativa representa un importante salto adelante en el avance tecnológico, que ofrece un inmenso potencial para diversas industrias e individuos. Al abordar las preocupaciones éticas, fomentar la colaboración humano-máquina, adoptar la transformación de la industria, invertir en la mejora de las habilidades y abordar los desafíos, podemos desbloquear todos los beneficios de la IA generativa y, al mismo tiempo, mitigar sus riesgos. A medida que continuamos explorando las posibilidades de la IA generativa, es fundamental abordar la innovación con una mentalidad responsable, centrada en el ser humano y con visión de futuro.