Desde entonces, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser un concepto abstracto o una teoría a un uso práctico real. Con el auge de herramientas de IA como ChatGPT, Bard y otras soluciones de IA, cada vez más personas buscan conocimientos sobre inteligencia artificial y sobre cómo aprovecharla para mejorar su trabajo.
La IA ha experimentado un aumento en su uso por parte de individuos y organizaciones por igual en diversos campos, como la investigación y el análisis, el desarrollo y otras áreas de trabajo; se espera una tasa de crecimiento anual del 37,3% entre 2023 y 2030.
A grandes rasgos, la IA puede dividirse en tres categorías:
- IA fuerte: Se denomina IA fuerte a aquella que puede aportar soluciones a los nuevos problemas mundiales por sí sola. Este tipo de IA puede aprender y aplicar los conocimientos a nuevos casos.
- IA débil: Este tipo de IA ya tiene un conjunto de instrucciones predefinido para resolver problemas o tareas determinadas. Básicamente no pueden operar fuera de este ámbito y podrían clasificarse como IA especializada; ejemplos de ello son los coches autoconducidos y los asistentes de voz digitales como Siri y Alexa.
- Super IA: Esta IA sigue siendo hipotética. Su capacidad superará a la inteligencia humana y será capaz de resolver problemas complejos no solucionables por los humanos.
La IA tiene muchas funciones, y algunos de los tipos comunes de funcionalidades de la IA son la IA predictiva y la generativa.
Este artículo repasará estos dos conceptos para ayudarle a entender cómo funcionan y por qué son importantes.
¿Qué es la IA predictiva?
La IA predictiva es la inteligencia artificial que recopila y analiza datos para predecir sucesos futuros. La IA predictiva pretende comprender patrones en los datos y hacer predicciones informadas. Se utiliza en varios sectores, como el financiero, para realizar debates financieros informados sobre las posibles pérdidas y ganancias esperadas basándose en los registros; en la atención sanitaria, para determinar si el estado de salud de una persona se inclina hacia una enfermedad; y también puede verse en la detección de fraudes.
¿Cómo funciona la IA predictiva?
Para que las empresas se adapten a las últimas tendencias y condiciones del mercado y mantengan una ventaja sobre sus competidores, necesitan utilizar datos históricos basados en tendencias y acontecimientos anteriores para prever posibles sucesos futuros. Esto da a las organizaciones una ventaja para planificar con antelación ciertos acontecimientos y garantizar el máximo aprovechamiento de cada condición del mercado.
Entra en juego la IA predictiva. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos y predecir el futuro. Estos algoritmos identifican patrones y relaciones entre los datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y rápidas. Los pasos para elaborar este algoritmo incluyen los siguientes:
- Recopilación y organización de los datos: Este paso se ocupa de recopilar los datos que hay que analizar. Hay que asegurarse de que los datos obtenidos son adecuados para la tarea.
- Preprocesamiento: Los datos brutos en sí mismos poseen poco o ningún valor. Es esencial que estos datos se filtren y que se eliminen las anomalías o los errores para garantizar que sólo los registros correctamente formateados pasen al modelo.
- Selección de características y algoritmos: La selección correcta del algoritmo o del modelo es esencial para la IA predictiva. El resultado sólo puede ser exacto hasta el nivel de precisión del algoritmo. Tras seleccionar el algoritmo adecuado, entrenarlo en las características específicas que debe detectar también es esencial para lograr los resultados deseados.
- Evaluación del modelo: Tras un proceso algorítmico satisfactorio, evaluar el resultado en función de un punto de referencia definido es esencial para sopesar la precisión de los resultados obtenidos.
La exactitud de una previsión depende exclusivamente de la calidad y la pertinencia de los datos que alimentan al algoritmo y del nivel de sofisticación del algoritmo de aprendizaje automático. El experto humano implicado en este proceso también desempeña un papel importante.
Ventajas de la IA predictiva
Ventajas competitivas
Uno de los beneficios notables de la IA predictiva para las empresas es su capacidad para proporcionar datos de previsión adecuados que permitan a las empresas planificar con antelación y mantener ventajas competitivas sobre su competencia. Una previsión adecuada de los sucesos futuros ayuda a las empresas a planificar y maximizar cada oportunidad.
Toma de decisiones
La IA predictiva ayuda a acelerar el proceso de toma de decisiones. En los negocios, el respaldo de datos para cada decisión tomada es muy importante. Con la IA predictiva, las empresas pueden analizar los datos y simular diferentes escenarios para ayudarles a tomar la decisión correcta con la información disponible.
Aumentar la eficacia
Un aspecto esencial de la IA es ayudar a aumentar y agilizar las tareas que necesitan un alto nivel de precisión. Con la disponibilidad de datos adecuados y una gran precisión de previsión, la IA predictiva ayuda a reducir el número de tareas repetitivas y lo hace con una gran precisión exenta de errores. Esto contribuye a aumentar la eficiencia tanto de las personas como de las empresas.
Limitaciones de la IA predictiva
Limitación de datos
La IA predictiva sólo cuenta con el conjunto de datos para sus análisis y predicciones. De ahí que sólo disponga de tantos conocimientos como se le proporcionen. Esto podría ser muy catastrófico en condiciones críticas en las que los datos y parámetros esenciales no son factores en el conjunto de datos dado y podría dar lugar a predicciones/pronósticos falsos.
Predictibilidad de la naturaleza
No todo en la naturaleza tiene un patrón; ciertas cosas ocurren en diferentes patrones durante un largo periodo, en la condición en la que la IA predictiva se utiliza en la previsión de tales ocurrencias. Creará un patrón falso que conducirá a un resultado que no se puede probar.
Corta duración
Dado que la IA predictiva se basa únicamente en los datos para dar continuamente una predicción, la predicción anterior puede tener una vida corta, especialmente en una condición en la que los datos se están generando a un ritmo rápido. De ahí que sea necesario realizar un análisis y actualizar continuamente el modelo.
Aplicaciones de la IA predictiva
Servicios financieros
La IA predictiva desempeña un papel en la detección precoz del fraude financiero al detectar anomalías en los datos. También puede ser utilizada por las empresas para extraer y analizar una amplia gama de datos financieros con el fin de mejorar las previsiones financieras.
Marketing
Los datos son esenciales para comprender cualquier tendencia del mercado y seleccionar adecuadamente el canal de marketing que mejor funcione y produzca más actividades. Con la IA predictiva, los registros de marketing pueden analizarse y presentarse de forma que ayuden a los estrategas de marketing a crear campañas que den resultados.
Predicción meteorológica
La previsión de las posibles condiciones meteorológicas se ha hecho más precisa con el tiempo gracias a la IA predictiva. Industrias como la aviación dependen de las condiciones meteorológicas. Esto ha ayudado a aumentar la eficacia de las operaciones y a reducir el riesgo que conllevan.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es un tipo de IA que se utiliza para generar contenidos basados en instrucciones. Este tipo de IA utiliza una combinación de algoritmos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo para generar contenidos algo nuevos. La IA generativa se somete a una serie de procesos de alimentación de conjuntos de datos, análisis y salida de resultados. Este proceso es el siguiente
- Recogida y preparación de datos
- Selección e inicialización de la arquitectura del modelo
- Entrenamiento del modelo
- Evaluación y despliegue
A diferencia de la IA predictiva, que se utiliza para analizar datos y predecir previsiones, la IA generativa aprende de los datos disponibles y genera nuevos datos a partir de sus conocimientos.
¿Cómo funciona la IA generativa?
La IA generativa aprovecha diversos modelos de aprendizaje, como el aprendizaje no supervisado y el semisupervisado para entrenar modelos, lo que facilita la alimentación de un amplio volumen de datos a los modelos para que aprendan de ellos. La IA generativa analiza estos diferentes conjuntos de datos, averigua los patrones en los datos dados y utiliza los patrones aprendidos para producir datos nuevos y realistas.
La IA generativa tiene varios modelos, cada uno con sus casos de uso y sus capacidades. El modelo más común es:
#1. Redes Generativas Adversariales (GAN)
Las redes generativas adversariales (GAN) son uno de los enfoques de aprendizaje no supervisado en el aprendizaje automático. Las GAN constan de dos modelos (modelo generador y modelo discriminador), que compiten descubriendo y aprendiendo patrones en los datos de entrada.
Los dos modelos trabajan simultáneamente, uno intentando engañar al otro con datos falsos y el otro asegurándose de que no es engañado detectando los originales.
Como su nombre indica, generativo significa generar, y adversarial significa entrenar un modelo comparando datos opuestos. Las GAN pueden aplicarse en diversos ámbitos, como la síntesis de imágenes, la generación de imagen a texto o de texto a imagen, etc.
#2. Autocodificadores variacionales (VAE)
Los autocodificadores variacionales (VAE) son un modelo generativo basado en un autocodificador. Estos autocodificadores constan de dos redes: la del codificador y la del decodificador.
El codificador toma la muestra de entrada y convierte la información en un vector, luego el decodificador toma los vectores y los convierte de nuevo en una salida. El vector sirve como representación de los datos de la muestra de entrada, que es comprensible por el modelo.
Tomemos, por ejemplo, Entrenar un modelo generativo para detectar un perro. Alimentaremos el autocodificador con muestras de imágenes de perros, y el codificador tomará la muestra y convertirá varios datos en vectores para que sirvan como representación de la imagen y luego volverá a convertir los datos en imagen. Es importante saber que el autocodificador no puede generar datos de forma independiente.
Ahí es donde entra en juego el autocodificador variacional. Los VAE crean un conjunto de los mismos datos de muestra y, basándose en esos datos, que han sido codificados con un patrón vectorial similar, el descodificador puede tomar el vector y ajustar ligeramente ciertos valores para crear una muestra diferente y realista.
#3. Modelo de difusión
El modelo de difusión es un modelo generativo que destruye los datos de la muestra añadiendo ruido gaussiano sucesivo. A continuación, el modelo aprende a recuperar los datos eliminando el ruido de los datos de la muestra. El modelo de difusión se utiliza ampliamente para la generación de imágenes; es la tecnología subyacente detrás de servicios como DALL-E, que se utiliza para la generación de imágenes.
Medición del rendimiento – IA generativa
Para una tecnología como la IA generativa, es esencial contar con un factor de medición del rendimiento para sopesar el éxito de un modelo y un resultado determinados. Algunos de los requisitos clave que debe incluir:
Precisión y calidad
Una cualidad esencial de un modelo es producir un resultado cualitativo. Por ejemplo, un modelo de generación de texto a imagen que genere una imagen pobre ya frustra el objetivo del modelo. La salida del modelo debe tener similitudes muy estrechas con los datos reales.
Velocidad
El tiempo es esencial. El tiempo necesario para entrenar un modelo y el requerido por éste para producir una salida realista es un factor clave de rendimiento. Supongamos que un modelo no consigue producir una salida en un tiempo récord en comparación con la salida de un humano. Entonces el modelo tiene poca ventaja. De ahí que la complejidad temporal del modelo deba ser muy baja para producir un resultado de calidad.
Cantidad de ajustes necesarios
Además de la velocidad, la cantidad de ajustes necesarios antes de producir un resultado también es esencial para determinar el rendimiento de un modelo. Si el desarrollador requiere mucho esfuerzo para crear una expectativa de cliente deseada, indica que el modelo no está listo para su uso en el mundo real.
Beneficios de la IA generativa
El uso de la IA generativa conlleva varios beneficios; en esta selección, cubriremos algunos de ellos.
Mayor eficacia
La IA puede hacer posible la automatización de tareas. La IA generativa puede generar contenidos más rápidamente que los humanos. Haciendo que la tarea de creación de contenidos sea más rápida y sencilla. Esto contribuye a aumentar la productividad de los equipos ayudándoles a realizar más tareas en un tiempo limitado.
Económico
Con una tecnología de IA como la IA generativa, las empresas pueden ahorrar dinero automatizando algunas tareas repetitivas, reduciendo así la necesidad de mano de obra. También ayuda a las empresas con el coste de contratar a un creador de contenidos para la producción de imágenes, audio o vídeo.
Mayor creatividad
La IA generativa puede utilizarse para generar contenidos estéticamente agradables. Los modelos de IA generativa han sido entrenados con diversos datos, y les resulta más fácil generar contenidos creativos en comparación con la mano de obra humana.
Mejora de la toma de decisiones
El proceso de toma de decisiones puede agilizarse con el uso de la IA generativa; las empresas pueden utilizar la IA generativa para generar datos que les ayuden a agilizar el proceso de toma de decisiones, lo que supone una ventaja añadida para captar a sus clientes y mejorar la experiencia de éstos.
Inconvenientes de la IA generativa
Preocupaciones éticas
El uso de la IA generativa podría suscitar inquietudes sobre la propiedad de los contenidos generados. También preocupa la generación de contenidos inapropiados o sesgados. Dado que estos modelos sólo están limitados a la cantidad de datos facilitados, esto podría dar lugar a graves problemas.
El entrenamiento depende de los datos
Los modelos de IA generativa no tienen mente propia. Por lo tanto, estos modelos se limitan únicamente a los datos proporcionados; en condiciones en las que el conjunto de datos utilizado en el entrenamiento de este modelo sea inexacto o carezca de mérito, podría dar lugar a contenidos sesgados o a resultados propensos a errores.
Uso indebido y desinformación
En los últimos tiempos, con el desarrollo de más herramientas que aprovechan las capacidades de la IA generativa, han ido en aumento la creación de imágenes falsas de personajes populares o el lanzamiento de canciones falsas generadas con IA. La IA generativa podría utilizarse para crear estos contenidos falsos y explotar a la gente.
Aplicaciones de la IA generativa
Generación e interpretación de códigos
La IA Generativa ha desempeñado un gran papel en este aspecto. Con herramientas como ChatGPT, los desarrolladores pueden probar sus códigos, pegar indicaciones de error del desarrollo y obtener una comprensión en profundidad del error y de las posibles soluciones. Los desarrolladores también pueden dar instrucciones y obtener ejemplos de código para su aplicación.
Chatbots/agentes virtuales
Las consultas del servicio de atención al cliente se gestionan mayoritariamente mediante chatbots en el mundo empresarial actual, a diferencia de lo que ocurría antes cuando intervenían humanos. Con la IA generativa, los bots podrían entrenarse para gestionar las consultas de los clientes y procesar soluciones sin la participación de humanos.
Generación de contenidos
Generar contenidos realistas, música, vídeo, imágenes, etc., es posible gracias a la IA generativa para crear resultados realistas a partir de un patrón dado de muestras, lo que facilita y agiliza el proceso de creación de nuevos contenidos.
IA predictiva frente a IA generativa
La IA generativa se utiliza para crear nuevos contenidos, empleando el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático para generar contenidos. Se utiliza en la creación de contenidos como imágenes, música, texto, etc.
En comparación, la IA predictiva se centra en analizar datos y hacer predicciones futuras a partir de datos históricos. La IA predictiva utiliza algoritmos y aprendizaje automático para analizar estos datos y detectar patrones que utilizar para posibles predicciones futuras.
Tanto la IA generativa como la IA predictiva utilizan el aprendizaje automático, pero su forma de obtener resultados difiere. Mientras que una crea datos, la otra simula resultados. De ahí que la IA generativa se utilice mucho en industrias que implican la creación de contenidos, como la música, la moda y el arte.
En cambio, la IA predictiva se utiliza en industrias en las que el análisis de datos se realiza en gran medida, como las finanzas, el marketing, la investigación y la sanidad.
| Característica | IA generativa | IA predictiva |
| Crea nuevos contenidos | ✅ | ❌ |
| Analiza datos | ❌ | ✅ |
| Utiliza el aprendizaje automático | ✅ | ✅ |
| Simula los resultados | ✅ | ❌ |
| Industrias utilizadas en | Música, moda, arte | Finanzas, marketing investigación, sanidad |
Conclusión
Con más innovación en el espacio de la IA, esperamos que la IA predictiva y la IA generativa experimenten más mejoras para reducir el riesgo de utilizar estas tecnologías y mejorar las oportunidades. Veremos cómo se cierra la brecha entre los algoritmos de IA predictiva y generativa con un mayor desarrollo, permitiendo que los modelos cambien fácilmente entre algoritmos en un momento dado y produzcan el mejor resultado posible.