Decodificando la magia de la IA generativa y cómo funciona

En los últimos meses, es posible que haya visto a personas en su red usar IA para producir y compartir obras de arte originales. Es posible que incluso hayas observado selfies estéticamente alterados que reflejan el estilo de arte renacentista o incorporan escenarios surrealistas. Esta tecnología que ahora se ha vuelto “viral” se llama inteligencia artificial generativa.

Para el usuario final, la IA generativa parece ser casi mágica: es un milagro cómo una aplicación web puede proporcionar respuestas 100% originales a entradas humanas únicas, que van desde una serie de palabras para visualizar hasta escribir guiones. Esta especie de "milagro navideño" ocurre porque la tecnología pone en caja negra su funcionamiento interno (que se basa en análisis sofisticados y procesamiento de datos pesados) y presenta solo los resultados finales.

Con motivo de esta temporada navideña, estamos desempacando la innovación de IA que aparece regularmente en los titulares: IA generativa. ¿Qué potencia la magia de la IA generativa? Vamos a decodificar esta fascinante tecnología.

¿Qué es la IA generativa? Definición y Significado

La IA generativa (Gen-AI) es una forma de IA que genera material nuevo, como literatura, gráficos y música. Estos sistemas se basan en conjuntos de datos masivos y producen material nuevo comparable a los ejemplos de capacitación que utilizan técnicas de aprendizaje automático.

Por lo general, se relaciona con métodos de aprendizaje automático desatendidos y semiatendidos que permiten a las computadoras aprovechar datos existentes como palabras, videos y archivos de audio, imágenes o incluso código para generar contenido nuevo. El objetivo es producir artefactos totalmente únicos que parezcan auténticos.

Según Gartner, se espera que la IA generativa cambie, entre otras cosas, el desarrollo de productos digitales. Aumentará la calidad, el rendimiento y la accesibilidad de los productos digitales al tiempo que reduce su tiempo de comercialización. Este es uno de los muchos beneficios comerciales de la IA generativa, además de su pura cualidad mágica. La tecnología es particularmente importante en campos creativos como el marketing y el diseño, incluidas disciplinas industriales como la arquitectura.

¿Cómo funciona la IA generativa?

El término IA generativa se utiliza para describir cualquier forma de inteligencia artificial que crea imágenes, videos, audios, textos o códigos digitales nuevos utilizando métodos de aprendizaje no supervisados. Su funcionamiento interno puede variar de una solución a otra. Dicho esto, hay algunos hechos comunes sobre la magia de la gen-IA, sin importar cómo se empaquete.

En primer lugar, se diferencia de la IA discriminatoria, que hace clasificaciones entre entradas, que es lo que se entiende por “discriminatorio” en este caso. El objetivo de un algoritmo de aprendizaje discriminatorio sería emitir un juicio sobre las entradas entrantes en función de lo que se aprendió durante el entrenamiento. Por el contrario, el objetivo de un modelo de IA generativa es crear datos sintéticos.

Durante la fase de entrenamiento, se proporciona un número restringido de parámetros a estos modelos de IA. Esencialmente, esta estrategia desafía al modelo a formular sus propios juicios sobre las características más significativas de los datos de entrenamiento.

La tecnología de IA generativa puede ser de tres tipos:

• Redes adversarias generativas o GAN : tecnologías capaces de generar salidas visuales o multimedia a partir de entradas de imagen y lenguaje.
• Modelos basados ​​en transformadores : las tecnologías como los modelos de lenguaje preentrenado generativo (GPT) pueden aprovechar los datos de Internet para generar material textual, como artículos de sitios web, comunicados de prensa y libros blancos.
• Codificadores automáticos variacionales : el codificador codifica las entradas como un código comprimido, mientras que el decodificador descomprime este código y reproduce la información original.

La IA generativa (particularmente las GAN) suele ser de naturaleza semisupervisada. El aprendizaje de IA semisupervisado utiliza efectivamente ejemplos de capacitación etiquetados para el aprendizaje supervisado junto con material de capacitación no etiquetado para el aprendizaje no supervisado. El uso de datos no etiquetados facilita el desarrollo de sistemas que pueden crear modelos de predicción más allá del rango de datos etiquetados.

A pesar de que la IA generativa a menudo está vinculada a falsificaciones profundas, se está convirtiendo en una herramienta cada vez más importante para automatizar procedimientos repetitivos que forman parte de cualquier ejercicio creativo.

¿Dónde puede la IA generativa hacer su magia? Principales casos de uso

Estas son las implementaciones más prometedoras de la IA generativa:

1. Generación de imágenes para ilustraciones

Con la IA generativa, las personas pueden convertir palabras en imágenes y producir gráficos realistas basados ​​en un contexto, tema o lugar específico. Es importante aplicar estos elementos gráficos por razones estratégicas, como el diseño de creatividades de campañas de marketing.

2. Conversión de imagen a foto

Sobre la base de una imagen o boceto rudimentario, es factible producir una representación realista. Esto tiene aplicaciones en el diseño de mapas, visualización de los resultados de rayos X y mucho más. Este caso particular de uso de IA generativa es extremadamente importante para el sector de la salud.

3. Generación de imagen a imagen

Incluye alterar las características externas de una imagen, como su color, material o forma, manteniendo sus propiedades esenciales. Un ejemplo de esto sería transformar una fotografía diurna en una nocturna. Esto tiene aplicaciones en sectores como el comercio minorista y la videovigilancia/imagen.

4. Optimización de la experiencia musical

Es posible utilizar tecnologías de desarrollo de audio para producir material de audio nuevo para anuncios y otros fines creativos. La IA generativa puede incluso producir clips cortos o fragmentos de audio que mejoran la experiencia de escuchar música en otras plataformas, como las redes sociales o Spotify.

5. Generación de texto

En los sectores de marketing, juegos y comunicaciones, la IA generativa se utiliza a menudo para generar diálogos, encabezados y anuncios. Estas capacidades se pueden usar en cuadros de chat en tiempo real con consumidores o para la creación de detalles de productos, blogs y materiales de redes sociales.

6. Diseño de equipos

La IA generativa puede generar componentes y subensamblajes de máquinas. Puede optimizar los diseños teniendo en cuenta la eficiencia de los materiales, la claridad y la eficiencia de fabricación. En algunos casos, el diseño se puede introducir en una máquina de impresión 3D para obtener una pieza de forma 100 % automática. ¡Es un verdadero milagro!

7. Codificación

El desarrollo de software es otra aplicación más de la IA generativa debido a su capacidad para generar código sin necesidad de codificación humana. El desarrollo de código es factible tanto para profesionales como para personas no técnicas. En este enfoque, la IA generativa representa el siguiente paso en la evolución del desarrollo de aplicaciones sin código.

¿La IA generativa reemplazará a los trabajadores humanos?

Algunas personas están preocupadas por los sistemas de IA generativos, en particular aquellos que replican el ingenio humano mediante la creación de narrativas ficticias o arte. Esto da como resultado una discusión más amplia sobre las limitaciones de la tecnología y su influencia en la vida humana. Las personas pueden ver la IA generativa como una herramienta de reemplazo de tareas, aunque estas nuevas tecnologías con frecuencia incluyen un aspecto humano en el circuito (HITL). Esto podría resultar en el desarrollo de nuevos puestos de trabajo.

Para 2030, la IA mejorará la economía mundial en una proyección de 15,7 billones de dólares, o el 26 %. A pesar de que la IA automatizará ciertas industrias, los estudios indican que cualquier pérdida de empleo causada por la automatización probablemente será más que contrarrestada a largo plazo. Esto se debe a los mayores impactos económicos que estas nuevas tecnologías han hecho posibles. Gartner sugiere que, para obtener una ventaja competitiva, las empresas deben usar la IA generativa de inmediato ajustando la dinámica de su fuerza laboral, los procesos comerciales y las herramientas.

¿Cuáles son los desafíos de la IA generativa?

Si bien la IA generativa puede parecer una especie de milagro navideño cuando la usas por primera vez, presenta algunos inconvenientes propios. El primer desafío es que es difícil de controlar. Debido a que la IA generativa es capaz de autoaprendizaje, su comportamiento es difícil de regular y anticipar. Con frecuencia, los resultados entregados están muy por debajo o lejos de las expectativas.

Además, para que los algoritmos realicen tareas, se requiere una enorme cantidad de datos de entrenamiento. Con datos de entrenamiento limitados, solo recibirás resultados repetitivos y no del todo originales. Algunas aplicaciones plantean preocupaciones sobre la privacidad de los datos a nivel individual y las ramificaciones éticas de la inteligencia artificial.

Actualmente, la exageración en torno a la IA generativa puede ser omnipresente, lo que dificulta establecer expectativas pragmáticas para los resultados comerciales. Este es el mayor desafío a corto plazo; examine los marcos de trabajo de IA más actuales y populares para comprender el alcance exacto y el rango de esta tecnología emergente, ¡y realmente transforme este "milagro navideño" en resultados medibles!

¡Gracias por leer y felices fiestas!