La inteligencia artificial generativa quizá está más cerca de lo que crees. Descubre con este texto qué es y cómo funciona la tecnología que está detrás de herramientas como ChatGPT y DALL-E.
En este artículo
Es posible que sientas que no sabes nada sobre qué es la inteligencia artificial generativa (IAG), pero seguramente hayas oído a alguien hablar de una plataforma que es capaz de responder cualquier pregunta. La tecnología en cuestión es ChatGPT, un modelo de lenguaje basado en IA que consigue dar vida a nuevos contenidos. El funcionamiento se basa en seguir unos sencillos pasos, como una simple pregunta, similar a la que usarías para encontrar información en Google.
Sin embargo, ChatGPT no es el único ejemplo de IA generativa que está volviendo loca a la gente, también están sus hermanos generadores de imágenes, como DALL-E y Dream Studio, además de otros programas de inteligencia artificial, que prometen transformar –en un futuro no tan lejano– la dinámica de trabajo de muchos negocios. En este artículo, tratamos sobre la inteligencia artificial aplicada a la empresa a través de un modelo generativo.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de una tecnología de replicar la inteligencia humana por medio de un entrenamiento basado en la lógica. De esta forma, una IA es capaz de automatizar tareas y completar acciones utilizando datos con escasa intervención humana. Coches autónomos, chatbots y robots para cadenas de montaje son ejemplos de uso de la IA. También es importante destacar que, al tratarse de una disciplina científica particular, la IA está dividida en campos secundarios y el modelo generativo es únicamente uno de ellos.
¿Qué es la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa, o simplemente IA generativa, se considera una categoría de la inteligencia artificial. Aprende de los contenidos existentes para generar nuevas piezas realistas que reflejen la naturaleza de los datos de los que ha aprendido, pero sin repetirlos. Esta tecnología puede producir una gran variedad de contenido nuevo, como imágenes, vídeos, música, presentaciones, etc.
La IA generativa genera contenido que no existe en el mundo real. Es decir, la capacidad creativa de la tecnología constituye un verdadero punto de inflexión. Se prevé que esta tecnología impacte sobre diferentes áreas de las empresas, particularmente en las de diseño y marketing. Algunas de las tareas que puede apoyar la inteligencia artificial aplicada a la empresa son las siguientes:
- Creación de contenido personalizado para campañas
- Resúmenes de texto
- Código de programación
- Imágenes o ilustraciones
- Materiales para branding
Otro ámbito en el que se espera que esta tecnología tenga un importante impacto es el sector de ventas. Dado que es posible generar texto e incluso argumentos de venta, se calcula que parte de los mensajes outbound, que son enviados cuando la marca inicia el contacto con un cliente, serán generados automáticamente por las grandes empresas (contenido en inglés). De acuerdo con Noa Elkin, gerente de equipo de Gartner Sales, con la inteligencia artificial generativa “los equipos de ventas no tendrán que rogar para tener contenido”.
Por fin la inteligencia artificial generativa ha conseguido un mayor impacto gracias a los modelos generadores de imágenes o texto. Un informe de Gartner señala que se espera que en 2025 más del 30 % de los nuevos medicamentos y otros materiales pueda ser descubierto automáticamente, usando técnicas de inteligencia artificial generativa.
¿Cómo funciona la tecnología de IA generativa?
La mayor parte de las inteligencias artificiales son entrenadas para etiquetar un dato. Esto quiere decir que son capaces de distinguir entre dos imágenes, por ejemplo, un coche de un tren. Sin embargo, la tecnología de IA generativa no solo etiqueta, sino que es capaz de crear algo desde cero, como una imagen de un coche o un tren que no existen en el mundo real.
En la práctica, al usar algún programa basado en inteligencia artificial generativa, el usuario debe introducir una instrucción en la plataforma (por ejemplo, “crea una imagen de un coche volando”). Enseguida, la IA genera la pieza solicitada, que puede ser una imagen, un texto o un diseño. El último paso sería la intervención humana a través del perfeccionamiento o edición del material generado.
IA generativa para creación de texto
Las IA generativas de texto son modelos capaces de crear contenido original con una fluidez semejante a los textos creados por humanos. El modelo más famoso de esa estructura es GPT (Generative Pre-trained Transformer, por sus siglas en inglés). Se trata de una tecnología de lenguaje natural creada a través de deep learning.
La última versión del motor de ChatGPT (GPT-4) sólo está disponible para suscriptores y puede haber sido entrenado con 100 billones de parámetros, casi 600 veces más que GPT-3, la versión anterior que sigue siendo gratuita. Esta tecnología es capaz de traducir textos, responder a preguntas estandarizadas, resumir artículos, etc. Cuando fue lanzada, en 2020, el periódico The Guardian publicó un artículo escrito íntegramente con inteligencia artificial (contenido en inglés).
ChatGPT es una variante de GPT-3. La principal diferencia entre ambos software está en la capacidad de la tecnología de dialogar, ya que fue creada con un banco de datos de contenido conversacional. Además, es precisamente esa característica la que hace que ChatGPT sea parecido a un chatbot. La tecnología es capaz de mantener una conversación coherente generando respuestas apropiadas y específicas según el contexto.
Mientras, es importante destacar que existen otras herramientas de asistencia de redacción por IA, que son entrenadas con datos a partir de diferentes técnicas de machine learning, o aprendizaje automático, para desarrollar sus redes neuronales. Estas últimas son sistemas que funcionan interconectados, como neuronas humanas, pasando información de un nodo a otro.
IA generativa para la creación de imágenes
Además de las herramientas de generación de texto, también hay IA para crear imágenes a partir de instrucciones y datos de texto. Los modelos más famosos capaces de generar imágenes son DALL-E 2, Stable Diffusion y Midjourney.
Cuando el usuario introduce las palabras que describen lo que quiere crear, el modelo devuelve imágenes precisas, con buena resolución. Al igual que los creadores de texto, los generadores de imágenes también están entrenados con una gran cantidad de datos y ejemplos de descripciones de imágenes.
Inteligencia artificial en las empresas: ¿el modelo generativo cambiará el mercado?
En el futuro, es posible que la inteligencia artificial generativa pueda hacer en minutos o días tareas que habitualmente suponían semanas de trabajo. Así, será posible reducir costes, minimizar el tiempo necesario para el lanzamiento de productos o campañas, y aumentar la eficiencia, destinando el esfuerzo de los trabajadores a otras tareas. También vale la pena recordar que la producción puede ser llevada a cabo por inteligencia artificial. Sin embargo, aún será necesario el esfuerzo humano para labores de perfeccionamiento de los datos obtenidos.
En el contexto actual, es importante resaltar que la tecnología aún se encuentra en sus primeras etapas, puesto que está programada para seguir instrucciones en base a datos, no para tomar decisiones. El hecho de que proporcione nuevos procesos de trabajo conllevará la necesidad de formar a profesionales capaces de servir de nexo entre estas funciones y la nueva tecnología.
¿Existen riesgos en el uso de la IA generativa?
Uno de los principales riesgos asociados al uso de la inteligencia artificial generativa tiene que ver con los derechos de autor, especialmente en relación con la producción artística. En Estados Unidos, algunos artistas ya han presentado una demanda pública contra las empresas de tecnología responsables de las plataformas de IA generativa. Afirman que la tecnología realiza un collage moderno de sus obras, mientras que las empresas tecnológicas aseguran que utilizaron bases de datos públicas para entrenar su IA.
Otro problema asociado al uso de la IA generativa hace referencia a los deepfakes, una técnica basada en inteligencia artificial que reproduce rostros, gestos y voces de las personas para crear contenido falso. Por ejemplo, después del lanzamiento de una inteligencia artificial generativa capaz de crear audio, comenzaron a aparecer casos en los que se había utilizado la voz de artistas famosos para crear declaraciones falsas de carácter tendencioso.
Asociar tu empresa con una tecnología capaz de crear cosas maliciosas puede ser arriesgado. Por eso es importante que los profesionales de seguridad de las empresas puedan evaluar los riesgos de usar una determinada tecnología basada en datos, especialmente si aún se encuentra en una etapa muy incipiente de desarrollo.
Asimismo, se recomienda crear una lista de proveedores confiables, que puedan demostrar transparencia con respecto a la base de datos utilizada y la capacitación realizada en el modelo de IA. De esta manera, la empresa no se verá afectada indirectamente por las malas prácticas de otra organización.
Las herramientas seleccionadas en este artículo son ejemplos para mostrar una característica en su contexto y no pretenden ser una recomendación de nuestra parte. Se han obtenido de fuentes que se consideran fiables en el momento de la publicación.
