Sí piensas en la AI, ¿qué es lo primero que se te viene a la cabeza? Muchos piensan en generadores de datos e información, en desarrolladores autónomos o en automatizaciones rápidas, sin embargo, es poco probable que pienses en GEN-AI.
Porque, aunque, en este momento, estemos usando estos modelos de Inteligencia Artificial Generativa, aún nos falta mucho conocimiento para profundizar en ellos, requieras o no saber cómo se usan.
Según Microsoft, este es el tipo de AI que utilizar un aprendizaje profundo para crear contenido basado en órdenes o directrices que se le entregan, pero presentando resultados innovadores en donde se le aplique.
Su diferencia con otros modelos de AI es que esta muestra resultados basados en el estudio y aprendizaje de patrones, estructuras y datos existentes, que les permite generar análisis y tener salidas en formatos multimediales o, incluso, código.
Funcionamiento
Como lo mencionamos antes, una de sus diferencias con los sistemas basados en reglas o en IA predictiva, es que la IA Generativa (Gen-AI) usa el aprendizaje profundo (deep learning) como herramienta principal para:
- Reconocer patrones en lakehouses.
- Generar contenido coherente y creativo basado en lo aprendido.
- Adaptarse y mejorar mediante aprendizaje continuo con nuevos datos.
- Responder a las órdenes dadas.
Y aunque todos los modelos de IA arrojen resultados satisfactorios para el usuario, se debe tener en cuenta que la IA predictiva analiza datos históricos para anticipar resultados, la IA conversacional se centra en diálogos naturales sin generar contenido nuevo complejo, mientras que la IA generativa, crea contenido original con mínima intervención humana, basándose en los datos entregados.
¿Qué hacen la IA generativa con los datos?
Así como mencionamos antes, los datos son el insumo principal que alimenta estas estructuras (si la información es clara), permitiendo construir “redes” para el análisis y procesamiento de esta información, que muestran como resultado:
- Texto y lenguaje natural
- Imágenes
- Audio
- Código o datos secuenciales
Por esta razón, es ampliamente utilizada en sectores creativos, salud y finanzas, ya que ofrece muchas facilidades de aplicación con sus dos principales modelos de uso:
- Redes Generativas Antagónicas (GAN): Dos redes (generador y discriminador) se enfrentan para producir datos cada vez más realistas.
- Modelos de Transformadores Preentrenados Generativos (GPT) y otros modelos multimodales, como GPT4o, capaces de procesar texto, imágenes y audio simultáneamente.
Ventajas y beneficios
Como ya lo hemos mencionado, y es bien conocido por muchos, podríamos asegurar que hay muchas ventajas de su uso en diferentes ámbitos (hogar, tareas o trabajo), sin embargo, estas se destacan por ofrecer soluciones novedosas y eficaces, acelera tareas creativas, reduciendo actividades manuales y, sobre todo, aporta a la personalización de respuestas, con la adaptación a usuarios y contexto.
¿Qué se espera de la Gen-AI?
Es evidente que la Gen-AI evoluciona rápidamente, impulsando su uso en diferentes industrias, donde estas tecnologías están prestas para unirse a los diferentes procesos empresariales, y así, seguir generando soluciones transformadoras, sofisticadas y realistas para todos.
Es allí, donde la inteligencia artificial generativa representa un cambio radical en la forma de arrojar soluciones, gracias a modelos avanzados que además de producir textos, imágenes o código, tienen la facilidad de ser innovadores.
Lo que sí es claro, es que además de ofrecer enormes ventajas de innovación y eficiencia, también plantea importantes desafíos éticos y legales que requieren atención.
¿Te gustaría que habláramos más de este tema?
