La inteligencia artificial se está integrando en todos los aspectos de nuestras vidas. Desde predecir tendencias financieras hasta pronosticar el tiempo o crear textos e imágenes totalmente nuevos: la IA puede hacerlo todo.
Anteriormente, la IA se centraba principalmente en predecir resultados a partir del análisis de datos históricos. A estos modelos basados en la predicción se les denominó acertadamente «IA predictiva». Sin embargo, los recientes avances en el aprendizaje automático permiten ahora a la IA sintetizar también nuevos datos. Estos modelos se conocen como «IA generativa».
Los modelos generativos son hoy en día absolutamente inevitables. Herramientas como ChatGPT, DALL-E, Bing AI o Gemini están por todas partes. Y las empresas que las desarrollan, como OpenAI, Google o Anthropic, se encuentran en el centro de un sector en pleno auge.
Todo esto nos lleva a preguntarnos cómo funcionan estas dos IA, cómo se entrenan y cuáles pueden ser sus aplicaciones. Y eso es precisamente en lo que nos centraremos hoy.
En este artículo se analizará en profundidad la IA generativa frente a la IA predictiva, con una comparación detallada de sus métodos de entrenamiento y sus posibles aplicaciones.
Fundamentos del aprendizaje automático
Antes de analizar los mecanismos y las diferencias entre estos dos tipos de IA, veamos en qué consiste el aprendizaje automático, que es la base para entrenar modelos de IA.
El aprendizaje automático (ML) hace referencia a cualquier modelo o algoritmo mediante el cual un sistema puede aprender y realizar tareas sin necesidad de instrucciones explícitas. Por ejemplo, cuando unainteligencia artificialdetecta patrones en un gran conjunto de datos sin que se le indique cómo hacerlo, eso es aprendizaje automático. Esto puede implicar diversos enfoques.
1. Aprendizaje automático supervisado
El aprendizaje automático supervisado determina de antemano el tipo correcto de entradas y salidas antes del entrenamiento.
2. Aprendizaje automático no supervisado
Este método de aprendizaje automático no determina cuáles son los resultados correctos. En cambio, permite que el modelo aprenda a identificar sus propios patrones para generar resultados.
3. Aprendizaje basado en el refuerzo
Este enfoque toma los resultados del modelo y le indica si son correctos o incorrectos. El proceso de prueba y error optimiza gradualmente los resultados y la capacidad de inferencia del modelo.
Hay otras ramas del aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo, que veremos más adelante.
Comprender la IA generativa
Piensa en unchatbot con IAcomoGemini, de Google, oClaude AI, de Anthropic. Estos modelos cuentan con miles de millones de parámetros (en resumen, un mayor número de parámetros suele implicar mayores capacidades).
¡Podrías pedirles a estos modelos que te escribieran una nueva entrada de blog o un poema, y se les ocurriría algo nuevo!
El aspecto fundamental dela IA generativaes la creación de nuevos contenidos mediante el análisis de datos existentes. Estos modelos examinan una enorme cantidad de datos de entrenamiento para generar patrones probables similares. A continuación, estos patrones se utilizan paragenerar nuevos contenidos de IApara ese ámbito (textos, imágenes o de otro tipo).
Aunque la IA generativa crea contenido «nuevo», a menudo se debate si este es realmente original o si se trata de una versión derivada. Dejaremos ese tema para otro momento.
Cómo se entrenan los modelos de IA generativa
Aunque los métodos de entrenamiento varían, hay algo que todas las IA generativas tienen en común: procesan una enorme cantidad de datos de entrenamiento. Por ejemplo, el modelo de lenguaje a gran escala (LLM)GPT-4de OpenAI contaba con unos 10 billones de palabras.
Aprendizaje profundo
Para su entrenamiento, las IA generativas (especialmente las redes adversariales generativas) se basan en el aprendizaje profundo. Se trata de un tipo de aprendizaje automático capaz de identificar patrones complejos a partir de enormes cantidades de datos y realizar inferencias precisas.
Además, este método de entrenamiento identifica patrones a partir de datos sin etiquetar y sin estructuras (aprendizaje no supervisado). Esto requiere una menor intervención humana y mejora el número de parámetros. Por lo tanto, las IA generativas pueden crear resultados mucho más complejos y sofisticados.
Redes neuronales
Si bien el aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático, las redes neuronales son un tipo de aprendizaje profundo. Esta técnica es muy utilizada en las IA generativas. También conocidas como redes neuronales profundas (DNN), emulan las neuronas (denominadas «nodos») del cerebro humano. Las redes neuronales permiten que los modelos aprendan con una intervención humana mínima e incluso con datos de entrenamiento insuficientes.
En la actualidad existen muchos tipos de herramientas generativas que utilizan el aprendizaje profundo.El procesamiento del lenguaje natural(PLN),las herramientas de generación de imágenes y los generadores de texto son algunos ejemplos.
Tipos de IA generativa
Las IA generativas se han extendido a múltiples ámbitos, lo que significa que no se limitan a un solo tipo de datos (textos, imágenes, etc.).
Los modelos multimodales como GPT-4 y Gemini pueden procesar y generar múltiples tipos de datos (tanto imágenes como texto, en este caso).
Dicho esto, entre los diferentes tipos de IA generativa se incluyen:
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Generadores de texto a imagen como Stable Diffusion o
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Modelos de generación de lenguaje natural (NLG) con diferentes modelos de lenguaje a gran escala (LLM).
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Herramientas de síntesis de voz como WaveNet o generadores de música como Mubert.
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Modelos de generación de vídeo como Sora, de OpenAI.
Ventajas e inconvenientes de la IA generativa
Esto es lo que distingue a las IA generativas en cuanto a ventajas e inconvenientes.
Ventajas
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Contextualización de conjuntos de datos masivos y arbitrarios: las IA generativas pueden analizar y extraer conclusiones a partir de enormes conjuntos de datos sin etiquetar. Esto reduce la necesidad de intervención humana en comparación con los modelos predictivos anteriores.
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Síntesis de nuevos datos o contenidos: otros modelos solían limitarse a predecir patrones basándose en datos anteriores. Las IA generativas pueden sintetizar nuevos datos (textos, imágenes, vídeos, etc.) tras aprender de los datos de entrenamiento.
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Escalabilidad: Los modelos generativos pueden seguir mejorando a medida que se entrenan con más datos. Por ejemplo, los modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que utilizan transformadores pueden reconocer contextos textuales más amplios y escalar con una rapidez excepcional.
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Aprendizaje continuo y resultados optimizados: los resultados de los modelos generativos mejoran a medida que reciben más datos de entrenamiento. Esto significa que pueden incorporar nuevos elementos a sus resultados incluso después del entrenamiento inicial.
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Desventajas
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Costes de computación: El principal obstáculo de los modelos generativos es su coste de computación. El entrenamiento con grandes volúmenes de datos que implican miles de millones de parámetros requiere el acceso a recursos computacionales adicionales. Por ello, la mayoría de los modelos generativos de gran tamaño utilizan servidores en la nube de gran capacidad con potentes GPU.
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Mayor imprevisibilidad: Las IA generativas son eficaces a la hora de contextualizar conjuntos de datos enormes y sin etiquetar, y de sintetizar nuevos datos. Sin embargo, eso también puede hacerlas imprevisibles. Los resultados de los modelos generativos pueden ser inesperados y, en ocasiones, incluso irrelevantes. Esto resulta problemático cuando la coherencia es fundamental.
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Alucinaciones y sesgos: A menudo se sabe que los modelos generativos crean hechos que ni siquiera existen en la realidad. A esto se le conoce como «alucinación».
Además, si los datos de entrenamiento contienen sesgos concretos, es probable que el modelo generativo también los refleje. Estos problemas pueden implicar que en los resultados generados se incluyan sesgos raciales y estereotipos.
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Menor transparencia: Los grandes modelos generativos, como los LLM, son difíciles de comprender. Por lo tanto, no hay forma de saber cuál es el proceso exacto que ha dado lugar a un resultado. Esto aumenta el riesgo de uso indebido, de resultados potencialmente perjudiciales o de violaciones de la privacidad de personas y organizaciones.
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Usos de la IA generativa
Generación de ideas y creación de contenidos
Las IA generativas han revolucionado la velocidad a la que los seres humanos pueden generar ideas. Por ejemplo, con un modelo generativo se pueden crear ideas para blogs, campañas de marketing o incluso nuevas empresas en cuestión de segundos.
Estas ideas también pueden cobrar vida gracias a estas IA. Modelos como Sora pueden crear vídeos, Dorik puede crear sitios web a partir de sencillas indicaciones, Claude puede generar textos, Alpha3D puede crear modelos 3D, y así sucesivamente.
Esto agiliza y optimiza la generación de contenidos, aunque los resultados suelen requerir algún tipo de modificación por parte de una persona.
Chats interactivos y motores de búsqueda
Gracias a los avances en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), las IA generativas pueden crear chatbots con un lenguaje similar al humano. Diversas empresas y negocios ya utilizan estos chatbots, que interactúan con los clientes mediante conversaciones naturales.
Esto aumenta la fidelización de los clientes, reduce los tiempos de respuesta y los costes, al tiempo que mejora la experiencia del cliente. Los motores de búsqueda también están integrando IA para mejorar sus resultados de búsqueda y ofrecer respuestas relevantes. Gemini de Google (antes conocido comoBard) yla IA de Bingson ejemplos de ello.
Áreas de investigación
El GAI se utiliza como herramienta de investigación en numerosos campos. Se ha convertido en algo habitual tomar grandes conjuntos de datos, detectar patrones en ellos y utilizarlos para la síntesis de datos o la automatización de la investigación.
El sector sanitario lo está utilizando para mejorar el diagnóstico y elaborar planes de acción personalizados. Esto resulta especialmente útil cuando los conocimientos y las muestras disponibles en este ámbito son limitados. Además, ha permitido reducir el tiempo necesario para la investigación.
Procesamiento y contextualización de macrodatos
Dado que la IA generativa es capaz de interpretar conjuntos de datos no estructurados en múltiples ámbitos, puede ayudar a procesar y aprovechar el big data. En particular, ahora resulta fácil y eficaz analizar miles de millones de líneas de código o datos de sensores, así como clasificar grandes volúmenes de texto.
Por lo tanto, GAI puede analizar y clasificar esos datos y generar otros nuevos y relevantes de forma autónoma, en mucho menos tiempo.
Comprender la IA predictiva
Imaginemos un caso práctico empresarial. Supongamos que una marca determina cuánto stock debe mantener analizando los datos históricos de ventas mediante el aprendizaje automático. Eso es, en esencia, inteligencia artificial predictiva.
La IA predictiva analiza datos históricos y se basa en el análisis estadístico para determinar tendencias y patrones, así como para realizar predicciones sobre el futuro. Su capacidad para utilizar el aprendizaje automático con el fin de mejorar la previsión y las predicciones la distingue del análisis de datos convencional.
Cómo se entrenan las IA predictivas
Las IA predictivas se benefician de grandes conjuntos de datos, a menudo denominados«Big Data». En primer lugar, estos datos de entrenamiento deben recopilarse, formatearse y preprocesarse para la fase de entrenamiento.
Una vez hecho esto, la IA comienza a entrenarse con los datos basándose en un modelo predictivo adecuado para ese tipo de datos. Algunos ejemplos de estos modelos serían las redes neuronales o la regresión lineal.
A medida que el modelo sigue entrenándose, es necesario seguir evaluándolo y ajustándolo para optimizar su exactitud, precisión y capacidad predictiva.
Ventajas e inconvenientes de la IA predictiva
Ventajas
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Mayor control y previsibilidad: El alcance de las predicciones de una IA predictiva está más controlado, al igual que los datos de entrenamiento. La IA predictiva tiende a optimizar y alcanzar los resultados esperados con mayor facilidad que los modelos generativos. Esto también reduce riesgos como las alucinaciones.
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Menores costes informáticos: en comparación con los modelos generativos, los modelos predictivos consumen menos recursos. Esta eficiencia en el uso de los recursos es aún mayor durante la inferencia, en comparación con los modelos generativos en funcionamiento. Esto hace que sean accesibles a un mayor número de usuarios y empresas.
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Mayor facilidad de interpretación y aplicación: La mayoría de los modelos predictivos habituales (por ejemplo, la regresión lineal) son mucho más fáciles de interpretar y aplicar que las redes neuronales altamente complejas. Por lo tanto, las inferencias de los modelos predictivos son más fáciles de interpretar, controlar y predecir.
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Mayor automatización y escalabilidad: los modelos predictivos se basan en datos, lo que significa que se adaptan bien a la medida que se les proporcionan más datos. Tras la fase de entrenamiento, los modelos predictivos requieren poca intervención humana para funcionar según lo previsto. Esto facilita su automatización, lo que supone un ahorro de costes y esfuerzo.
Inconvenientes
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Dependencia de la ingeniería de características: La ingeniería de características ayuda a un modelo predictivo a identificar las características y variables adecuadas para ese conjunto de datos concreto. Aunque esto puede mejorar la precisión de las predicciones, la dependencia de los modelos predictivos respecto a este proceso puede requerir mucho tiempo y recursos.
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Tendencia a la sobregeneralización: a diferencia de los modelos generativos, los modelos predictivos no son tan eficaces a la hora de interpretar datos nuevos y desconocidos. En consecuencia, intentan generalizar y ajustar esos datos desconocidos a las características y variables existentes.
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Dependencia de los datos de entrenamiento: La calidad de un modelo predictivo depende de los datos de entrenamiento. Aunque esto también es válido para los modelos generativos, los modelos predictivos están más limitados en este aspecto y tienen menos probabilidades de superar esa limitación.
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Ámbito más limitado: Es probable que una IA predictiva tenga un ámbito de aplicación más limitado que un modelo de lenguaje grande (LLM) multimodal. Por ello, nunca resulta tan flexible ni tan eficaz en distintos ámbitos. Esto afecta a la facilidad de uso de estos modelos en muchos casos.
Usos de la IA predictiva
Mejorar la experiencia del cliente y su fidelización
En el ámbito empresarial, la inteligencia artificial predictiva puede proporcionar a las empresas información valiosa. Por ejemplo, podría indicar qué parte de la experiencia del usuario provoca un mayor número de abandonos del carrito o una menor interacción.
De este modo, las marcas pueden centrarse en estos aspectos para optimizar la experiencia del usuario, lo que aumenta la fidelización de los clientes y las conversiones.
Además, esto puede atribuirse a las preferencias de cada persona. Gracias a este conocimiento, la IA predictiva puede ayudar a diseñar una experiencia de usuario a medida y personalizada.
Eliminación de las amenazas cibernéticas
Los algoritmos de detección de amenazas son hoy en día una parte fundamental de la ciberseguridad, impulsados por la inteligencia artificial predictiva. Estos modelos analizan grandes cantidades de datos para comprender los patrones de comportamiento y las estrategias de ataque de los ciberdelincuentes.
Por lo tanto, es menos probable que se produzcan amenazas como los ataques de día cero, y el tiempo de respuesta general ante cualquier amenaza es mucho más rápido.
Previsiones financieras
Tomar las decisiones estratégicas adecuadas en el mercado financiero es fundamental. Los modelos predictivos modernos son ahora capaces de procesar una gran cantidad de datos estadísticos para tomar decisiones fundamentadas.
Cuando se le proporcionan suficientes variables y puntos de datos, un modelo de IA predictivo puedeofrecer previsiones precisas y automatizadasque facilitan la toma rápida de decisiones.
Gestión de inventario y de la cadena de suministro
Muchas empresas recurren a la inteligencia artificial predictiva para determinar la curva de demanda en un momento determinado. Esto permite gestionar el inventario de forma eficiente y, al mismo tiempo, aumentar los ingresos.
Esto también es relevante para la gestión de la cadena de suministro. Dado que estas cadenas suelen ser complejas y variables, un modelo predictivo puede analizar los datos históricos para determinar las rutas y los calendarios de suministro óptimos.
Previsiones meteorológicas
Los modelos predictivos han revolucionado la predicción medioambiental. Estos modelos pueden entrenarse a partir de décadas de patrones meteorológicos y climáticos para predecir posibles desastres o cambios. Estas inteligencias artificiales también están desempeñando un papel fundamental a la hora de evaluar el impacto del cambio climático y prepararse para él.
IA generativa frente a IA predictiva: resumen
| Elementos | IA generativa | IA predictiva |
| Duración de la formación | El entrenamiento lleva más tiempo, sobre todo con conjuntos de datos sin etiquetar | Requiere relativamente menos tiempo, aunque depende de los datos de entrenamiento |
| Recursos necesarios | Requiere una mayor capacidad de cálculo | No requiere tanta potencia de cálculo |
| Objetivos | Creación de nuevos contenidos e ideas | Predicción de tendencias y patrones a partir de datos históricos |
| Requisitos de optimización | Podría ser necesario realizar evaluaciones periódicas, sobre todo a medida que se incorporen nuevos datos | No requiere tanto mantenimiento |
| Precisión | La precisión suele variar, junto con problemas como las alucinaciones | Mucho más preciso gracias a su alcance limitado y controlado |
| Control y flexibilidad | Los resultados son difíciles de controlar, pero ofrecen mayor flexibilidad a la hora de contextualizar conjuntos de datos grandes y desconocidos | Más fácil de controlar y diseñar, pero con una menor flexibilidad en los resultados |
Conclusión
La inteligencia artificial ha supuesto un cambio de paradigma. Los recientes avances en el aprendizaje automático y la potencia de cálculo han hecho que ese cambio sea aún más significativo.
Tanto los modelos generativos como los predictivos tienen sus peculiaridades y ventajas. Por lo tanto, es fundamental centrarse en el uso adecuado, en lugar de limitarse a un simple debate entre la IA generativa y la IA predictiva.
