ChatGPT, DALL-E, Midjourne… algunos ejemplos de uso de los modelos de IA generativa.
En esta era digital, la tecnología de Inteligencia Artificial (IA) se está volviendo cada vez más presente y frecuente. Es importante que seamos capaces de comprender el potencial de la IA, sus ventajas, sus desventajas, y cómo puede aumentar nuestra productividad. Inteligencia Artificial Generativa ejemplos.
Imaginemos que estamos en un mundo en el que, con nuestro asistente de IA generativa, podamos realizar todas nuestras tareas tediosas en minutos. Ahorrando tiempo, y liberándolo para que podamos dedicarnos a tareas más importantes.
Cada vez más, la inteligencia artificial nos permite realizar, de manera eficiente y optimizada, tareas repetitivas. Esta es la razón por la cual las empresas – de todos los tamaños – recurren a la IA buscando reducir costes, aumentar la eficiencia y mejorar la experiencia de los clientes.
Qué es la Inteligencia Artificial Generativa – IA Generativa
La IA generativa se ha convertido en un emocionante subcampo de la inteligencia artificial. Interpreta información, pero también crea su propio contenido. LA IA generativa genera texto, vídeo, audio, código informático e imágenes.
Ventajas de la IA generativa
La IA “tradicional” hace nuestra vida más fácil. Y la IA generativa no es diferente, aportándonos su uso numerosos beneficios como, por ejemplo:
Mayor eficiencia
Los humanos nos equivocamos en ocasiones. La IA generativa nos ofrece resultados más rápidos y precisos, ayudándonos a eliminar el potencial de error. La IA generativa también nos permite reducir las tareas manuales y repetitivas, lo que permite a las organizaciones maximizar sus recursos.
Mayor productividad
Con mayor eficiencia y precisión, también aumenta la productividad. La IA generativa nos proporciona soporte para ciertos procesos y operaciones comerciales, permitiendo a las empresas concentrarse en tareas más importantes.
Ahorro de costes
Las pequeñas y medianas empresas – más limitadas al contar con menos personal – pueden aprovechar las oportunidades de ahorro de costes que surgen al usar la IA generativa. Al reemplazar el trabajo humano con inteligencia artificial, estas empresas pueden ahorrar tiempo y dinero, y aun así alcanzar resultados de alta calidad.
Mejora la toma de decisiones
La IA generativa ayuda a las empresas – también a las pequeñas y medianas empresas – a obtener conocimientos más profundos sobre las preferencias y tendencias de los clientes. Esto les permite ajustar sus estrategias comerciales.
Mejora de la creatividad
La IA generativa puede usarse en lluvia de ideas – brainstorming – para proporcionar ideas e inspiración, lo que impulsa la creatividad. Cuando nos encontremos atrapadas en alguna rutina, la IA generativa puede actuar como un compañero, con una fuente inagotable de ideas y conocimientos que necesitamos para impulsar la innovación.
Desafíos de la IA generativa
Existen algunos desafíos y complejidades a los que debemos hacer frente para introducir exitosamente la IA generativa en nuestra organización y en nuestra vida diaria.
Calidad de los datos
Los modelos de IA generativa dependen, en gran medida, de la precisión y la calidad de los datos de entrenamiento. Si son inexactos o insuficientes, pueden conducir a resultados ineficientes.
Seguridad
Como con toda tecnología, habrá personas que usen de forma malintencionada la IA generativa. Un ejemplo: las falsificaciones profundas – deepfakes – de los medios para lograr objetivos políticos específicos.
Sobrevaloración de las habilidades
La IA generativa únicamente puede generar resultados basados en los datos de entrenamiento proporcionados. Si no hemos entrenado adecuadamente a la IA, nos proporcionará resultados inadecuados, lo que dará lugar a decisiones erróneas y al despilfarro de recursos.
Por ejemplo, si los datos de entrenamiento no incluyen acontecimientos recientes, el modelo de la IA generativa no podrá proporcionarnos información precisa sobre los hechos.
Gastos no previstos
La mayoría de los modelos de IA generativa requieren que una persona proporcione indicaciones. Es decir, una persona debe realizar preguntas correctas para obtener los resultados deseados. Pero, en ocasiones, la IA puede producir resultados inesperados o inexactos.
En general, la IA generativa puede ayudar a las empresas a optimizar sus operaciones. Sin embargo, la IA generativa tiene limitaciones, y debe usarse con cuidado y conciencia. Con el conocimiento y las estrategias adecuadas, las empresas pueden aprovechar el poder de la IA generativa para obtener una ventaja en sus mercados.
Inteligencia Artificial Generativa ejemplos
Generación de texto con IA generativa
La IA generativa puede escribir. Por ejemplo, el modelo de IA generativa ChatGPT puede utilizarse para escribir – en muy poco tiempo – párrafos, publicaciones de blog o libros. ¿Cómo funciona? Primero, se utiliza una colección de datos de texto para que el modelo generativo aprenda. Esto es: la estructuración del texto, y qué palabras y frases se usan juntas. Luego, esta información se utiliza para generar nuevos textos.
Este proceso requiere una programación específica para mantener ciertos temas y estilos, y generar nuevas ideas. ¿Cómo es posible esto? Gracias a la extensa recopilación de datos textuales, la IA es capaz de reconocer palabras y frases que van juntas y tienen sentido. Y, luego, puede convertirlas en textos nuevos y, en el mejor de los casos, originales. Básicamente, el sistema calcula de probabilidad de que “Reyes Magos”, en un contexto de “vacaciones de Navidad” vaya seguido de la frase “traen regalos”.
Y, ¿cuándo tiene sentido usar una IA generativa para generar texto? Para una lluvia de ideas – brainstorming – rápida, crear un esquema para un texto, crear artículos de blog largos o, incluso, con fines de investigación, el modelo de Inteligencia Artificial Generativa es realmente buena. Sin embargo, sigue siendo necesaria la verificación humana. Especialmente en el caso de la investigación, donde los hechos siempre tienen que ser revisados nuevamente, ya que todavía existe una alta tasa de error en los textos científicos o especializados. No sucede lo mismo con un uso más inofensivo como, por ejemplo, crear historias de fantasía o cuentos de hadas.
Ejemplo de generación de texto
Prompt:
Eres un blogger de tecnología creativa y principalmente escribes publicaciones de blog sobre las tendencias actuales en el campo de la inteligencia artificial. Tus lectores esperan puntos de vista interesantes sobre nuevas tecnologías y noticias del sector de alta tecnología. Crea una tabla, con 5 tema sugeridos para nuevas publicaciones en la primera columna, y un breve resumen de 50 palabras del contenido en la segunda columna.
Salida:
#1 IA en medicina: nuevos desarrollos y aplicaciones
Descripción general del uso de la IA en la atención médica, como en el diagnóstico y la terapia de enfermedades o en el área de personalización de los planes de tratamiento.
#2 IA y protección de datos: retos y posibles soluciones
Discusión sobre el uso de IA y los riesgos asociados para la protección de datos, así como formas de minimizar estos riesgos.
#3 La IA y el mercado laboral: oportunidades y amenazas
Análisis del impacto de la IA en el mercado laboral, como la automatización de determinadas profesiones y la creación de nuevos puestos de trabajo.
#4 IA y ética: consideraciones morales y responsabilidad
Descripción general de las consideraciones éticas y los debates relacionados con la IA, como la responsabilidad por las decisiones tomadas por los sistemas deIA.
#5 IA y reconocimiento de imágenes: aplicaciones y limitaciones
Descripción general de las aplicaciones de la IA en el reconocimiento de imágenes, como el seguimiento y la revisión de imágenes, y las limitaciones de esta tecnología.
Creación de imágenes con IA generativa
La IA generativa crea imágenes únicas en poco tiempo. Todo comienza con una gran colección de datos de imágenes que la tecnología de aprendizaje profundo (Deep Learning) alimenta y aprende sobre colores, formas, texturas, y otros ejemplos visuales. A continuación, usa esa información para crear nuevas imágenes o arte. Incluso, también puede crear vídeos de esta manera.
Con la IA generativa es posible crear obras digitales completamente nuevas en muy poco tiempo, que se crean mediante el uso de algoritmos.
El prompt es importante al crear imágenes. Esta entrada de texto sirve como punto de inicio. Los resultados, en realidad, solo están limitados por la imaginación de la persona que opera el algoritmo de aprendizaje automático (Machine Learning).
Mezclar diferentes estilos, usar colores específicos o paletas completas, agregar propiedades individuales deseadas… se convierte en un juego de niños. El formato de la imagen a veces influye mucho en el resultado. Un formato de retrato para imágenes de personas o figuras, por ejemplo, produce imágenes de todo el cuerpo o de la parte superior del cuerpo, mientras que los formatos de imagen cuadrada suelen producir resultados que muestran la cabeza y los hombros si no se definen explícitamente en la solicitud.
La IA generativa puede ser particularmente útil cuando se trata de crear una gran cantidad de imágenes y arte de la manera más rápida y automática posible. La Inteligencia Artificial Generativa también puede servir como fuente de inspiración para nuevas ideas.
¿Qué puede hacer la IA en el futuro?
El futuro de la tecnología de Machine Learning: resolución de tareas y desafíos con la ayuda del aprendizaje automático sin necesidad de intervención humana. Pero, para conseguir hacer esto, los modelos de IA generativa deben ser capaces de comprender nuestras intenciones y preferencias. Así que todavía queda un largo camino por recorrer hasta entonces.
Limitaciones
Existen limitaciones cuando se recopilan y analizan enormes cantidades de datos. Un punto importante son los aspectos éticos y morales, o la violación de los derechos personales, fotográficos o de derechos de autor.
Además, si no se usa para lo que está previsto, la IA generativa podría utilizarse para fomentar actividades poco éticas o ilegales.
Conclusión
A medida que la IA generativa se vuelva más sofisticada, las diferentes industrias la integrarán aún más en sus procesos.
Si la consideramos como una herramienta de productividad que complemente a nuestros procesos creativos, la IA generativa puede convertirse en un gran activo, en lugar de verla como una herramienta disruptiva que nos va a quitar el trabajo.
La Inteligencia Artificial Generativa ya puede crear todo tipo de contenido. Los modelos generativos dominan fácilmente la estructuración de textos, la inspiración o el brainstorming. Sin embargo, aún es necesaria la intervención humana.
Ahora toca que aprendamos a manejar adecuadamente la Inteligencia Artificial Generativa.