En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados, revolucionando diversos campos y sectores de la sociedad. Una de las áreas más interesantes y prometedoras de la IA es la denominada «IA Generativa».
Qué es la IA Generativa
La IA Generativa es un campo de la Inteligencia Artificial que engloba los sistemas y algoritmos capaces de generar contenido nuevo, original y creativo. Este tipo de IA aprende a partir de un conjunto de datos existente y genera nuevos contenidos similares (texto, imágenes, música y otros tipos de datos).
La IA Generativa de hoy en día, se basa mayormente en el aprendizaje profundo o en redes neuronales profundas. Estos modelos constan de capas de nodos, o “neuronas”, que pueden procesar información de manera no lineal. Los pesos de las conexiones entre estas neuronas se ajustan para minimizar la diferencia entre la salida de la red y los datos de entrenamiento durante el proceso de aprendizaje. Los avances en el tamaño y la velocidad de los modelos de aprendizaje profundo han sido catalizadores clave en el desarrollo de innovaciones en inteligencia artificial generativa. El aumento en el tamaño de los modelos ha sido posible gracias al desarrollo de hardware más potente, como unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de procesamiento tensorial (TPU).
Modelos como GPT (Generative Pre-trained Transformer) han sido un paso crucial hacia la IA generativa actual. Estos modelos han alcanzado tamaños masivos, con cientos de miles de millones de parámetros, lo que les permite capturar y generar patrones complejos en datos de entrada.
La clave de la IA Generativa es su capacidad para aprender y capturar las características esenciales de un conjunto de datos. Esto significa que, después de un entrenamiento adecuado, un sistema de IA Generativa puede generar contenido similar al que se utilizó durante el entrenamiento, pero también puede producir contenido completamente nuevo y original.
Hablemos de su pasado, presente y futuro
Aunque las primeras ideas de IA Generativa aparecieron en los años 40, en aquella época no había capacidad de hacer nada. Por eso, este tipo de IA empieza realmente su camino en los años 60, aunque no dejaba de ser una curiosidad de alcance y capacidades limitadas. El primer caso de IA Generativa fue un chatbot llamado “Eliza” que sorprendió bastante en aquella época, aunque realizaba análisis lingüísticos bastante simples ya que sus respuestas se limitaban a un juego de reglas y plantillas predefinidas. A partir de ese momento no hubo grandes avances por varias décadas en un periodo que se conoce como el «invierno de la IA».
No fue hasta 2012 con la reaparición del aprendizaje profundo o Deep Learning que se reactivó el estudio de la inteligencia artificial. Sólo dos años más tarde, en 2014, aparecen las redes neuronales generativas adversariales o GAN, un modelo precursor para la IA Generativa moderna.
En 2017 se desarrollaron los mecanismos de atención que dieron lugar a los Transformers, y desde entonces, sobre todo en los últimos años, los modelos de generación de imágenes y texto han avanzado muy rápidamente. Algunos ejemplos que conocemos todos hoy en día son DALL·E o ChatGPT.
Source: DALL·E 2
Source: ChatGPT
Se espera que este tipo de IA siga avanzando rápidamente y cada vez se aplique en más ámbitos tanto sociales como empresariales. Según Accenture, los próximos años serán testigos de una inversión sin precedentes en IA Generativa, LLM y modelos básicos. Según su último estudio, la IA Generativa transformará el trabajo en todas las industrias, como podemos ver en la siguiente gráfica.
Source: Accenture
Tipos de IA Generativa y casos de uso
Existen diferentes tipos de IA Generativa en función de los diferentes tipos de datos de entrenamiento y formatos del contenido generado.
- Texto: Aplicaciones de lenguaje natural capaces de generar texto a partir de otro o de una instrucción.
- Imagen: Creación tanto de imágenes realistas como avatares, vídeos, imágenes 3D, etc.
- Otros: También pueden generar nueva música, algoritmos, medicamentos, niveles de videojuegos, etc.
Teniendo esto en cuenta, existen casos de uso que ya se están utilizando en diferentes sectores empresariales.
- Generación de imágenes realistas: Esto es especialmente útil en campos como el diseño de productos y la moda, donde los diseñadores pueden utilizar la IA Generativa para explorar nuevas ideas y prototipos sin necesidad de crear físicamente cada variante. Además, en el ámbito del entretenimiento, puede utilizarse para generar gráficos y efectos visuales impresionantes.
- Generación de contenido textual: Como comentábamos más arriba, los sistemas de IA Generativa pueden ser entrenados con grandes cantidades de texto para aprender patrones lingüísticos y producir texto coherente y relevante. Esto tiene aplicaciones en campos como la redacción automática de informes, la traducción de idiomas y la creación de chatbots más sofisticados y conversacionales.
- Mejora de la experiencia del usuario: La IA Generativa también puede utilizarse para mejorar la experiencia del usuario en diferentes aplicaciones y servicios. Por ejemplo, en el ámbito de los videojuegos puede crear mundos virtuales más ricos y detallados, así como personajes no jugables (NPCs) con comportamientos más realistas. En el ámbito del comercio electrónico, puede utilizarse para personalizar recomendaciones de productos según los intereses y preferencias de cada usuario, brindando una experiencia de compra más individualizada y atractiva.
- Simulación y entrenamiento: La IA Generativa tiene un papel crucial en la simulación y el entrenamiento en diversos campos, como la medicina y la conducción autónoma. En medicina, por ejemplo, los modelos generativos pueden simular la evolución de enfermedades y ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones más informadas. En cuanto a la conducción autónoma, estos sistemas pueden generar escenarios y situaciones de tráfico complejas para entrenar a los vehículos autónomos y mejorar su capacidad de reacción en condiciones adversas.
- Diseño y arquitectura: Los profesionales del diseño y la arquitectura pueden utilizar algoritmos generativos para generar diseños de edificios, planos de planta y distribuciones espaciales más eficientes y estéticamente atractivas. Además, la IA Generativa puede optimizar los diseños teniendo en cuenta factores como la iluminación natural, la eficiencia energética y el flujo de personas.
Estos son solo algunos ejemplos de casos de uso de la IA Generativa en la industria, pero su potencial es enorme y está en constante expansión. A medida que la tecnología continúa avanzando y se recopila más y más datos, esta tecnología se vuelve cada vez más sofisticada y capaz de generar contenido aún más impresionante y convincente.
Sin embargo, también es importante tener en cuenta los desafíos éticos y legales que surgen con la IA Generativa. La capacidad de generar contenido falso o manipulado plantea preocupaciones sobre la autenticidad y la veracidad de la información. Es fundamental establecer marcos regulatorios y éticos sólidos para garantizar un uso responsable de este tipo de IA y minimizar los posibles riesgos.
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