IA generativa, explicada

Por lo general, las tecnologías no suelen adoptarse de la forma exponencial en que se adoptó ChatGPT de OpenAI desde finales de 2022 ni reciben la atención que esta recibió en un período de tiempo tan corto. Se estima que ChatGPT ha alcanzado los 100 millones de usuarios en solo dos meses.1 Netflix tardó 10 años en llegar a 100 millones de usuarios; Google Translate, seis años y medio; Instagram tardó aproximadamente dos años y medio; y TikTok, alrededor de nueve meses.2,3

La inteligencia artificial (IA) generativa es un área en rápida evolución que tiene el potencial de revolucionar muchos sectores. Esta potente tecnología utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para crear contenido nuevo y original: desde texto e imágenes hasta música y modelos 3D. Como resultado, la IA generativa ha llamado la atención de los inversionistas que buscan capitalizar su vasto potencial. En este artículo, explicaremos la IA generativa y revisaremos su historia.

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CONCLUSIONES CLAVE

• La IA generativa es el modelo de IA más potente y sencillo de usar hasta la fecha.
• El modelo Transformer de Google abrió el camino para que se desarrollaran modelos de IA generativa más avanzados, como BERT y GPT-3, el modelo subyacente en el que se basa ChatGPT.
• La IA generativa tiene una amplia gama de casos de uso actuales y futuros en diversos sectores, incluida la creación de contenido, el servicio de atención al cliente virtual, la atención médica, las finanzas, la traducción de idiomas y los videojuegos.

¿QUÉ ES LA IA GENERATIVA?

La IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial diseñados para crear contenido nuevo y original basado en los datos con los que se entrena a dichos sistemas. Esto puede incluir la generación de texto, imágenes, música e incluso modelos 3D. A diferencia de la IA discriminativa, que se utiliza para clasificar y categorizar datos, la IA generativa crea nuevos datos utilizando modelos probabilísticos para generar resultados basados en patrones que ha aprendido de los datos que se le han ingresado.

HISTORIA DE LA IA GENERATIVA: EL MODELO TRANSFORMER DE GOOGLE

La IA generativa tiene una larga y fascinante historia, pero solo cuando se desarrollaron algoritmos de aprendizaje profundo se convirtió en una herramienta práctica para la creación de contenido nuevo y original. Uno de los avances más significativos en esta área fue el modelo Transformer de Google, que se introdujo en 2017.

El modelo Transformer se diseñó para abordar las limitaciones de modelos anteriores de secuencia a secuencia en el procesamiento del lenguaje natural. Introdujo una nueva forma de procesar datos secuenciales, utilizando mecanismos de autoatención para registrar las relaciones entre diferentes elementos en una secuencia. Esto permitió que el modelo comprendiera mejor y generara texto, y rápidamente se convirtió en el modelo de vanguardia para las tareas de procesamiento de lenguaje natural.

El éxito del modelo Transformer dio lugar al desarrollo de muchos modelos de IA generativa nuevos y mejorados, incluidos BERT y GPT-3 de OpenAI. BERT, o Bidirectional Encoder Representations from Transformers (representaciones de codificador bidireccional de Transformer), es un modelo basado en transformadores que utiliza un enfoque de entrenamiento previo para aprender las relaciones entre las palabras de una frase. GPT-3 de OpenAI, por otro lado, es un modelo de lenguaje que utiliza una red neuronal profunda con 175 000 millones de parámetros para generar textos similares a los que generaría el humano.4

En el contexto de la IA generativa, un parámetro es un valor que controla el comportamiento de un modelo de aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático son algoritmos matemáticos diseñados para aprender patrones de datos y hacer predicciones basadas en esos datos. Los parámetros de un modelo determinan cómo este procesa los datos y cómo genera predicciones.

Los parámetros desempeñan un papel crucial en el control del resultado del modelo. Por ejemplo, en un modelo de generación de texto, los parámetros pueden controlar el estilo, el tono y el contenido del texto resultante. Al ajustar los parámetros del modelo, se puede influir en el resultado del modelo y lograr que genere texto que cumpla criterios específicos.

En general, cuantos más parámetros tenga un modelo, más preciso y avanzado será. Si un modelo cuenta con más parámetros, puede aprender una gama más amplia de relaciones y patrones de datos. Esto puede dar lugar a un mejor rendimiento y a una mayor precisión en las predicciones. Sin embargo, tener demasiados parámetros también puede ser un inconveniente. Si un modelo tiene demasiados parámetros, puede terminar sobreajustado, es decir, puede quedar demasiado ligado a los datos del entrenamiento y es posible que no haga generalizaciones adecuadas con nuevos datos. El sobreajuste puede dar lugar a un rendimiento deficiente en los datos de prueba y puede limitar la capacidad del modelo para realizar predicciones precisas.

EXPLORACIÓN DE LOS CASOS DE USO DE LA IA GENERATIVA

La IA generativa tiene una amplia gama de casos de uso actuales y futuros en una variedad de sectores. Estos son algunos de los más importantes:

1. Creación de contenido: los modelos de IA generativa se utilizan para crear contenido nuevo y original, como texto, música, arte y videos. Por ejemplo, la música y el arte generados por IA se pueden utilizar para crear formas de expresión nuevas e innovadoras, mientras que el texto generado por IA se puede utilizar para desarrollar artículos de noticias, descripciones de productos y contenido de marketing.
2. Servicio al cliente virtual: los chatbots básicos han existido durante años, pero los modelos de IA generativa pueden ofrecer agentes de atención al cliente virtuales más sólidos que podrán ayudar a los clientes con consultas cada vez más complejas. Al usar la IA para generar respuestas a las preguntas de los clientes, las empresas pueden mejorar la eficiencia y la calidad de sus operaciones de atención al cliente.
3. Atención médica: en la sociedad moderna se generan grandes cantidades de datos de atención médica, incluidas historias clínicas electrónicas y datos de imágenes. Con la ayuda de la IA generativa, estos datos podrían utilizarse para desarrollar nuevas herramientas de diagnóstico, predecir los pronósticos de enfermedades y mejorar la atención al paciente.
4. Finanzas: en el área de las finanzas, los modelos de IA generativa se pueden aprovechar para generar predicciones sobre los precios de las acciones, las tasas de cambio y otras métricas financieras. Esta información podría utilizarse para tomar decisiones de inversión y mejorar la planificación financiera futura.
5. Traducción de idiomas: los modelos de IA generativa tienen el potencial para mejorar en gran medida la precisión y la eficiencia de los servicios de traducción lingüística. Al utilizar la IA para generar traducciones, las empresas pueden mejorar la calidad de sus productos y servicios, y aumentar su alcance global.
6. Videojuegos: también se pueden crear experiencias de juego nuevas e innovadoras utilizando modelos de IA generativa. Por ejemplo, los personajes, entornos e historias generados por IA se pueden utilizar para crear experiencias de juego únicas y atractivas.
7. Motores de búsqueda: la aplicación de la IA generativa en los motores de búsqueda tiene el potencial de mejorar en gran medida la experiencia de búsqueda para los usuarios, al lograr que sea más eficiente, personalizada y conversacional. La IA generativa puede comprender consultas en lenguaje natural y proporcionar resultados de búsqueda pertinentes, lo cual les permite a los usuarios hacer preguntas en un formato conversacional y recibir respuestas en tiempo real.

Estos son solo algunos de los muchos casos de uso actuales y futuros de la IA generativa. A medida que esta tecnología siga evolucionando y mejorando, podrá revolucionar muchos sectores y tener un gran impacto en la forma en que vivimos y trabajamos. Como marco de referencia, podemos preguntarnos “¿Dónde hay textos hoy en día?”, ya que allí será donde la tecnología tendrá el potencial disruptivo más fuerte a corto plazo.

CONCLUSIÓN:

LA IA GENERATIVA DA SUS PRIMEROS PASOS Y LAS OPORTUNIDADES ABUNDAN

La IA generativa ha avanzado mucho desde sus comienzos y sigue evolucionando con rapidez. Aunque la tecnología ya se ha incorporado en una gran cantidad de aplicaciones, es probable que los casos de uso se expandan con rapidez a medida que evolucione. La IA generativa tiene el potencial de moldear el futuro de innumerables maneras, desde la creación de contenido nuevo y original hasta la revolución de las industrias. Ya sea que se trate de crear nuevas formas de arte y expresión, mejorar los resultados de la atención médica o tomar decisiones de inversión, las posibilidades de la IA generativa son prácticamente ilimitadas. Las previsiones para la IA generativa parecen prometedoras y esperamos ver muchos desarrollos emocionantes en esta área en los próximos años.