La adopción de la inteligencia artificial (IA) generativa ha crecido exponencialmente en los últimos años, y más de la mitad de los empleados de Estados Unidos utilizan ya la IA para realizar tareas relacionadas con el trabajo. La IA generativa presenta muchas posibilidades de creación, desde producir música y arte hasta mundos virtuales enteros. También tiene usos prácticos, como la optimización de diversos procesos empresariales.
En esta guía, aprenderá cómo funciona la IA generativa, sus aplicaciones y cómo aprovecharla para el éxito empresarial.
¿Qué es la IA Generativa?
La IA generativa se define como un tipo de tecnología de inteligencia artificial que puede crear diversos tipos de contenido, como texto, vídeo, imágenes, música y audio. Entre los tipos de IA generativa se incluyen:
- Textos: La IA generativa puede producir ensayos, guiones, blogs, artículos de noticias e incluso poesía. El proceso de entrenamiento consiste en consumir cantidades ingentes de texto de artículos, libros y páginas web para encontrar patrones y relaciones en el lenguaje humano. Algunos ejemplos de IA generativa capaz de crear texto son Perplexity AI y ChatGPT.
- Imágenes: Este tipo de IA aprende analizando conjuntos de datos de imágenes con descripciones de texto o pies de foto. De este modo, puede entender diferentes conceptos y fusionarlos para crear una imagen. Estas tecnologías de la imagen pueden producir imágenes diversas en varios medios, desde el estilo de la pintura al óleo hasta la animación.
- Sonido: Los generadores de música por IA se entrenan con varias pistas musicales y metadatos para encontrar patrones y características en todos los géneros musicales. También pueden aprender letras de canciones y crear música.
- Codificación: La tecnología de IA generativa puede exponerse a grandes conjuntos de datos de código en varios lenguajes de programación, como Java. Gracias a esta formación, pueden detectar patrones, estructuras y prácticas en estos lenguajes para escribir y mejorar el código.
- Vídeo: La IA generativa puede crear vídeo a partir de fuentes visuales, de texto y de audio. Incluso se les puede enseñar a utilizar programas de edición de vídeo y a aplicar efectos a vídeos ya existentes.
- Descubrimiento de investigaciones: Muchas estrategias de IA generativa pueden automatizar el proceso de investigación y descifrar textos complejos. Este tipo de IA puede analizar patrones de investigación e identificar información clave o elaborar resúmenes.
¿En qué se diferencia la IA Generativa de otras tecnologías de IA?
Estas son las principales diferencias entre la IA generativa y otras tecnologías de IA:
- IA generativa frente a IA predictiva: a diferencia de la IA generativa, la IA predictiva utiliza patrones de datos anteriores para predecir resultados y perspectivas. Muchas organizaciones han utilizado esta tecnología para perfeccionar la toma de decisiones y desarrollar estrategias basadas en datos.
- IA generativa frente a IA conversacional: la IA conversacional ayuda a los sistemas de IA, como los chatbots, a interactuar con los seres humanos de forma natural. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para comprender el lenguaje y ofrecer respuestas de texto o voz similares a las humanas.
Evolución de la IA Generativa en los últimos años
A lo largo de varias décadas, hemos visto varios avances en la IA generativa. Las técnicas de modelado del lenguaje que constituyen la base de la IA generativa se remontan a las décadas de 1950 y 1960. En la década de 2010 se introdujeron las redes generativas adversariales (GAN), un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que ayuda a la IA a crear imágenes, vídeos y audio de personas reales de forma convincente.
Los transformadores, un tipo de aprendizaje automático, también han dado lugar a modelos lingüísticos revolucionarios. Los transformadores han permitido a los investigadores entrenar modelos más grandes sin necesidad de etiquetar los datos de antemano. Como resultado, los nuevos modelos se entrenan en conjuntos de datos más amplios, generando respuestas con mayor profundidad.
Los transformadores también permiten a estos modelos descubrir conexiones entre palabras a lo largo de páginas o libros, en lugar de en frases sueltas. Incluso pueden utilizarse para rastrear conexiones para analizar sustancias químicas, códigos, proteínas y ADN.
¿Cómo funciona la IA Generativa?
La IA generativa se basa en modelos de aprendizaje automático o técnicas de redes neuronales para aprender los patrones y las relaciones de los contenidos creados por humanos. El entrenamiento consiste en ajustar los parámetros del modelo para diferentes casos de uso y luego afinar esos resultados. Por ejemplo, para crear un chatbot para un sitio de comercio electrónico, puede entrenarlo en las preguntas habituales que hacen los clientes y las respuestas que suelen darles.
Además, hay distintos tipos de modelos de IA que funcionan de formas diferentes, como los modelos discriminativos. Mientras que los modelos generativos de IA profundizan en la distribución subyacente de los datos de entrada para generar nuevas muestras que se parezcan mucho a los datos de entrenamiento, los modelos discriminativos se centran en aprender el límite de decisión que separa las clases dentro de los datos de entrada. En lugar de modelar el conjunto de datos, se centran en la distribución de probabilidad condicional de las etiquetas a partir de los datos de entrada.
Mecanismos clave de la IA generativa
La tecnología de IA generativa se basa específicamente en algoritmos como los autocodificadores variacionales (VAE) y los GAN, que se entrenan para captar las estructuras subyacentes y las distribuciones probabilísticas que definen los datos. A continuación, utiliza estos patrones aprendidos para generar nuevos contenidos.
- VAEs: Las VAE constan de dos redes neuronales, denominadas codificador y decodificador. El codificador se encarga de convertir la entrada en una representación más pequeña de los datos. Con esta versión comprimida, el descodificador puede reconstruir los datos de entrada originales y descartar la información irrelevante para generar nuevos datos.
- GAN: Las GAN enfrentan a dos redes neuronales: una generadora, que produce nuevos ejemplos, y otra discriminatoria, que aprende a distinguir los nuevos contenidos como reales (del dominio) o falsos (generados).
A medida que los modelos sean más inteligentes, producirán mejores contenidos, y el discriminador mejorará a la hora de detectar los contenidos generados. El procedimiento se repite entonces, introduciendo mejoras hasta que el contenido generado sea indistinguible del contenido existente.
También es importante conocer la arquitectura de los modelos generativos de IA. La más común es la red transformadora, que consta de múltiples capas: autoatención, feed-forward y capas de normalización. Estas capas trabajan juntas para descifrar y predecir flujos de datos, que pueden incluir texto, secuencias de proteínas o incluso imágenes.
Aplicaciones de IA generativa
La IA generativa tiene el potencial de mejorar la experiencia del cliente, acelerar el desarrollo de productos y aumentar la productividad de los empleados, abarcando casos de uso que van desde el comercio minorista hasta la investigación y el desarrollo.
Estas son algunas de las formas en que las industrias están aprovechando la IA generativa para alcanzar el éxito:
Atención al cliente
La IA generativa ha permitido mejorar las operaciones de atención al cliente, mejorando la experiencia del cliente y la productividad de los empleados mediante el autoservicio digital y el aumento de las habilidades de los agentes. Según un estudio, una empresa con más de 5.000 agentes de atención al cliente aumentó la resolución de incidencias en un 14% por hora y redujo el tiempo dedicado a la gestión de incidencias en un 9%. Algunos ejemplos de mejoras operativas que puede aportar la IA generativa son:
- Autoservicio del cliente
- Reducción del tiempo de respuesta
- Resolución durante el contacto inicial
- Aumento de las ventas
Los chatbots alimentados por IA generativa pueden ofrecer respuestas inmediatas y personalizadas a las consultas de los clientes, independientemente de la complejidad del problema o del idioma y la ubicación del cliente. La IA generativa también puede mejorar la orientación y la garantía de calidad mediante la recopilación de información sobre los usuarios, lo que aumenta la productividad y las ventas.
En última instancia, la automatización mediante IA generativa puede mejorar la calidad y la eficacia de las interacciones, liberando tiempo para que los equipos de atención al cliente respondan a consultas que sólo pueden resolver agentes humanos.
Marketing
La IA generativa también puede transformar los procesos de marketing con la creación eficiente y eficaz de contenidos, la optimización SEO y el descubrimiento de productos. Estos son algunos casos de uso de esta tecnología en el sector del marketing:
- Creación rápida de contenidos: La IA generativa puede reducir el tiempo necesario para crear contenidos, ahorrando tiempo y esfuerzo a los equipos. También puede garantizar una voz de marca, un estilo de redacción y un formato uniformes, lo que ayuda a los equipos a personalizar los mensajes de marketing para distintos segmentos de clientes y grupos demográficos.
- Optimización de motores de búsqueda (SEO): La IA generativa puede conducir a una mayor conversión por un coste reducido a través de la optimización SEO. La tecnología puede sintetizar palabras clave de SEO, apoyar la creación de contenidos y distribuir el contenido específico a los clientes.
- Descubrimiento de productos: La IA generativa puede personalizarse con texto, imágenes y voz y un profundo conocimiento de los perfiles de los clientes. Puede aprovechar la información de los usuarios para ayudarles a descubrir productos relevantes, lo que ayuda a las empresas a aumentar las tasas de conversión de sus sitios web.
Ventas
La IA generativa también tiene la posibilidad de cambiar la forma en que las empresas B2B y B2C abordan las ventas:
- Aumento de la probabilidad de venta: La tecnología de IA generativa puede identificar y priorizar las oportunidades de venta recopilando datos de los clientes, creando perfiles y sugiriendo acciones para mejorar el compromiso con el cliente.
- Mejorar el desarrollo de clientes potenciales: Esta tecnología también puede ayudar a los equipos de ventas a nutrir los clientes potenciales mediante la integración de ventas de productos relevantes y perfiles de clientes para crear guiones de discusión para la conversación con el cliente. También puede automatizar el seguimiento de los clientes, alimentando las oportunidades hasta que el cliente esté listo para interactuar con un agente de ventas humano.
Ingeniería de software
La ingeniería de software desempeña un papel importante en muchas empresas y, con la IA generativa, los ingenieros de software pueden utilizar la codificación aumentada y entrenar grandes modelos de lenguaje para generar código. La IA generativa puede suponer un ahorro de costes para las empresas al acelerar procesos de codificación como la creación de borradores de código iniciales y la generación de nuevos diseños de sistemas.
Un estudio reveló que los desarrolladores de software que utilizaban IA generativa completaban las tareas un 55,8% más rápido que los que no la utilizaban. Otro estudio descubrió que, al reducir el tiempo necesario para estas tareas, los ingenieros informaron de una mejor experiencia de trabajo, citando mejoras en el flujo, la felicidad y la satisfacción.
Investigación y desarrollo
Las industrias química y de ciencias de la vida ya utilizan modelos básicos de IA generativa en investigación y desarrollo. Estos modelos pueden generar moléculas candidatas y acelerar el desarrollo de fármacos. Además de aumentar la productividad en la producción de diseños candidatos, la IA generativa puede optimizar los diseños de fabricación, lo que se traduce en reducciones de costes de producción y logística.
La IA generativa también puede utilizarse para optimizar los procesos de atención sanitaria, como la programación de citas y la analítica, para ayudar a mejorar la eficiencia con el tiempo. En última instancia, las soluciones digitales de IA pueden mejorar la atención al paciente y la eficiencia de los hospitales.
Limitaciones y retos de la IA generativa
Dado que la IA generativa es tan nueva, existen algunos riesgos inherentes a su uso, algunos reconocidos y otros aún por descubrir. Algunos ejemplos de riesgos de la IA generativa son:
- Preocupación por la precisión y la fiabilidad: Aunque la información que produce la IA generativa suena convincente, a veces la información puede ser errónea. Estos modelos aún se encuentran en las primeras fases de desarrollo, por lo que es importante evaluar la adecuación, utilidad y precisión de las respuestas antes de utilizarlas para distribuir información.
- Cuestiones de derechos de autor: Los modelos generativos de IA se entrenan a partir de grandes cantidades de datos disponibles públicamente. No están diseñados para cumplir con las leyes de derechos de autor, por lo que es importante prestar mucha atención al uso que su empresa hace de la IA.
- Sesgo: También es importante promulgar políticas o controles que puedan detectar sesgos en los resultados de la IA. De este modo, podrás tratarlos de forma coherente con la política de tu empresa y los requisitos legales.
- Ciberseguridad y fraude: Es importante estar preparado para el uso indebido de la IA generativa para ataques cibernéticos y de fraude, como los que utilizan falsificaciones profundas.
Hay varias formas de mitigar los riesgos al implantar la IA generativa en las empresas. Al comprometerse con unas directrices y disponer de salvaguardas, puede garantizar que las soluciones tecnológicas sean precisas, seguras y de confianza para ayudar a su equipo a prosperar.
El futuro de la IA generativa
En los próximos años, la tecnología de IA generativa seguirá evolucionando, revolucionando nuestra forma de trabajar. Los informes predicen que veremos 42.000 millones de dólares de gasto anual en 2030 en casos de uso generalizado de IA, como escribir, investigar y resumir estrategias. Más del 50% de este gasto se destinará a plataformas de comunicación y chatbots, lo que impulsará mejoras significativas en la experiencia de clientes y empleados.
Estas soluciones tecnológicas supondrán avances en la traducción, el descubrimiento de fármacos y la generación de nuevos contenidos, desde vídeo y texto hasta música y diseño de moda. También veremos un impacto significativo al integrar estas capacidades con herramientas ya existentes, como correctores gramaticales y programas de diseño.
Cada vez más empresas personalizarán la IA generativa utilizando sus propios datos para mejorar la comunicación y la imagen de marca. Los programadores también utilizarán la IA generativa para aplicar las mejores prácticas específicas de la empresa a la hora de formatear y escribir un código más legible y coherente.
En el futuro, es probable que los modelos de IA generativa se amplíen para dar soporte al modelado 3D, el diseño de productos, el desarrollo de fármacos y los procesos empresariales, lo que facilitará la generación de nuevas ideas de productos y la exploración de ideas empresariales. Cuando se utiliza para la formación, la IA generativa puede identificar automáticamente las mejores prácticas para ayudar a formar a los empleados de forma más eficiente en una parte de una organización.
Prepararse para lo que viene
Las soluciones de IA generativa están marcando el ritmo de la innovación y el liderazgo estratégico en el mundo empresarial, fomentando una cultura de toma de decisiones informada, estrategias de marketing optimizadas y una mayor eficiencia. Con numerosos avances en el horizonte de la IA generativa, puede mantenerse por delante de la competencia implementando la IA generativa en su empresa.
Para reconocer todo el potencial de la IA generativa, considere la posibilidad de colaborar con consultores de tecnología digital. En Kopius, podemos traducir los problemas empresariales en soluciones de IA. Colaborar con nosotros puede suponer una ventaja competitiva, ya que nos aseguramos de que la IA se alinea con sus objetivos empresariales. Identificaremos las áreas en las que la IA y el aprendizaje automático pueden ofrecer beneficios, como la mejora de la oferta de productos, la mejora del servicio al cliente o la optimización de la eficiencia operativa.
También podemos ayudarle a mitigar los riesgos de la IA generativa, como los problemas de privacidad y los posibles sesgos de los algoritmos de IA. Ser proactivo ante estos riesgos puede mejorar la reputación de su organización y proporcionarle una ventaja competitiva.
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