La IA Generativa está marcando uno de los cambios tecnológicos más significativos de la historia. Su impacto en la productividad individual y empresarial puede ser muy significativo, con el potencial de rivalizar con la llegada de Internet o del dispositivo móvil.

De hecho, entre las organizaciones que consideran o utilizan IA, el 82% cree que cambiará o transformará significativamente su sector, según el Estudio Comparativo de Gen AI de Google Cloud (julio de 2023).

La IA generativa, también conocida como inteligencia artificial generativa, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación de contenido original, en forma de imágenes, música, audio, vídeo o texto, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático.

A diferencia de otros tipos de IA que se limitan a la clasificación y el análisis de datos existentes, la IA generativa tiene la capacidad de generar información nueva y única a partir de patrones. Esto se logra a través de técnicas como las redes neuronales generativas adversarias (GAN, por sus siglas en inglés) y los modelos de lenguaje, que permiten a la IA crear contenido que se asemeje a la obra de un ser humano. 

Otra cosa que diferencia a la IA generativa de otras formas de IA anteriores es su facilidad de uso para ayudar a resolver problemas cotidianos de la vida personal o profesional de las personas. Cualquiera que sepa hacer una pregunta a un motor de búsqueda puede utilizar el lenguaje cotidiano para interactuar con un chatbot o agente virtual de IA generativa, consiguiendo que responda a preguntas, cree contenidos, produzca imágenes, resuma documentos y mucho más.

Mejor aún, una única plataforma de IA generativa puede ofrecer soluciones para múltiples casos de uso, creando un efecto de red. A medida que aumenta el número de usuarios y aplicaciones, el modelo se expone a más datos y se vuelve cada vez más preciso y útil, lo que a su vez anima a más usuarios.

Las aplicaciones de IA generativa funcionan con modelos básicos, que se entrenan con grandes cantidades de contenido. Por ejemplo, los grandes modelos de lenguaje o LLM (Large Language Models) son un tipo de modelo básico, entrenados sobre texto o lenguaje. Otros tipos multimodales pueden entrenarse con imágenes/fotos, vídeo, música, código software, información médica o datos de ciberseguridad. Pero el acceso a los modelos por sí solo no posicionará a tu empresa para el éxito.

La mejor forma de concebir los modelos básicos es como motores probabilísticos que pueden ser manipulados y modelados por el ser humano. Al ser probabilísticos, son diferentes de los paradigmas tradicionales del software. Cuando las aplicaciones actuales necesitan consultar los precios de un producto o validar la información de un cliente, utilizan funciones deterministas que llaman a una base de datos. En cambio, los modelos básicos utilizan los patrones que aprenden durante el entrenamiento y el ajuste para calcular la salida más probable, como la respuesta más probable a una pregunta o un pie de foto preciso para una imagen.

Al no estar limitados por filas y columnas de una base de datos, los modelos básicos son extremadamente potentes. Son capaces de realizar muchas tareas derivadas, como preguntas y respuestas, resúmenes o generación de contenido automática, con pocos o ningún dato o ajuste adicionales. Pero también pueden ser caros de entrenar y ejecutar, propensos a resultados imprecisos y difíciles de manejar.

Por estas razones, las aplicaciones generativas no pueden reducirse a modelos generativos. Tus aplicaciones inteligentes necesitarán mezclar modelos de base probabilística con programación tradicional determinista. 

En esencia, la IA generativa tiene cuatro capacidades:

  • Creación 

  • Sintetización 

  • Descubrimiento 

  • Automatización


Chat

No es casualidad que la IA generativa haya ganado popularidad y velocidad de adopción a través de sencillas interfaces de chat. El chat es una forma natural de interactuar con potentes modelos de IA generativa. Puedes utilizarlo para mejorar las interacciones con los clientes, optimizar las capacidades de los productos, formar a los empleados y mucho más.

Búsqueda

Combinando las capacidades de la IA generativa con la búsqueda, puedes anclarte en una base de conocimiento -interna o externa- para conseguir interacciones más personalizadas y específicas. Utilizar la IA generativa para la búsqueda puede ayudar a eliminar alucinaciones de la IA al obtener información de una base de conocimiento concreta.

Generación de contenidos

La capacidad de generar texto, imágenes, voz y código de alta calidad tiene un enorme potencial. Tanto si se trata de acelerar los procesos como de ayudar a los empleados a convertir más rápidamente las ideas en resultados, las capacidades generativas pueden desplegarse en productos, herramientas y flujos de trabajo.

Razonamiento asociativo

Es la capacidad de sugerir asociaciones en la información basándose en el contexto, la frecuencia o la proximidad. Por ejemplo, la IA generativa podría identificar las tres razones más comunes por las que una interacción en un centro de llamadas termina negativamente, analizando un gran volumen de conversaciones transcritas.

Las organizaciones que utilizan la IA generativa para acelerar, automatizar, ampliar y mejorar los procesos de negocio pueden cosechar grandes beneficios. Según McKinsey & Company, el impacto de la IA generativa en la productividad podría añadir entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial.

Supón que necesitas saber cómo influye el gasto publicitario en la percepción de los clientes. O quieres ver las tendencias en las solicitudes de patentes, inversiones en I+D y adquisiciones de tecnología de un competidor. Este tipo de información existe en algún lugar de tu organización, o en varios lugares. La necesitas para decidir cuál ha de ser el siguiente paso y, para obtenerla, hay que involucrar a expertos, completar la investigación y recopilar y sintetizar la información. Y si tienes otra solicitud relacionada, es probable que todo el proceso tenga que empezar de nuevo.

Desde los ejecutivos que indagan en las tendencias estratégicas hasta los vendedores que crean demostraciones de producto o nuevos empleados con preguntas sobre prestaciones: todos en tu organización pueden sentirse identificados con esta frustración. Pero eso está cambiando. Con el tiempo, la IA generativa se introducirá en casi todos los aspectos de cualquier empresa. Si te interesa este punto, te contamos más extensamente cómo la IA generativa puede aumentar la productividad de tu negocio y cómo está transformando el éxito empresarial.

Y ahora, ¿quieres saber cómo lanzar tu primer caso de uso? En esta guía práctica te detallamos los 10 pasos para que pongas en marcha un proyecto de IA generativa en tu organización con un enfoque rápido, fácil y de bajo riesgo, así como recomendaciones y KPIs para ayudarte a justificar el impacto real de esta tecnología en el negocio.

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