¿Recuerda lo bien que se sintió la primera vez que tuvo un teléfono inteligente en la mano? Su diseño compacto y su interactividad táctil parecían un salto hacia el futuro. En poco tiempo, los smartphones se convirtieron en un modo de vida para las organizaciones de todo el mundo por todo lo que ofrecen para la productividad y la comunicación empresarial. La IA generativa (inteligencia artificial) promete un salto similar en la productividad y la aparición de nuevas formas de trabajar y crear.
Herramientas como Midjourney y ChatGPT están llamando la atención por su capacidad para generar imágenes realistas, vídeos y textos sofisticados de aspecto humano, ampliando los límites del potencial creativo de la IA. La IA generativa representa un avance significativo en el deep learning y el desarrollo de la IA, y algunos sugieren que es un paso hacia el desarrollo de la "IA sólida". Esta evolución demuestra que los ordenadores han ido más allá de los meros dispositivos numéricos. Ahora son capaces de procesar el lenguaje natural (PLN), comprender el contexto y mostrar elementos de creatividad.
Por ejemplo, las organizaciones pueden utilizar la IA generativa para:
En el corazón de la IA generativa se encuentran bases de datos masivas de textos, imágenes, códigos y otros tipos de datos. Estos datos se utilizan en modelos generacionales y hay algunos entre los que elegir, cada uno desarrollado para sobresalir en una tarea específica. Las redes generativas adversarias (GAN) o los autocodificadores variacionales (VAE) se utilizan para imágenes, vídeos, modelos 3D y música, mientras que para el texto y la lengua se utilizan modelos autorregresivos o modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
Como si estudiantes diligentes se tratara, estos modelos generativos absorben información e identifican patrones, estructuras y relaciones entre puntos de datos, que es como aprenden la gramática de la poesía, las pinceladas artísticas y las melodías musicales.
La IA generativa utiliza algoritmos y técnicas avanzados de machine learning para analizar patrones y construir modelos estadísticos. Imagine cada punto de datos como un orbe brillante colocado en un vasto panorama multidimensional. El modelo cartografía meticulosamente estos orbes, calculando las alturas relativas, los valles, las pendientes suaves y los acantilados escarpados para crear un mapa de probabilidades, una guía para predecir dónde es más probable que caiga el siguiente orbe (es decir, el contenido generado).
Ahora, cuando el usuario proporciona un mensaje (una palabra, un boceto, un fragmento musical o una línea de código), el mensaje actúa como un faro, atrayendo el modelo hacia una región específica en ese mapa de probabilidad. A continuación, el modelo navega por este panorama y escoge de manera probabilística el siguiente elemento, el siguiente y el siguiente, guiado por los patrones que aprendió y el empujón de la sugerencia de los usuarios.
Cada output es único, pero está estadísticamente vinculado a los datos de los que aprendió el modelo. No se trata simplemente de copiar y pegar, sino de construir de forma creativa sobre una base de conocimientos alimentada por la probabilidad y la línea guía. Aunque los modelos avanzados pueden manejar diversos tipos de datos, algunos destacan en tareas específicas, como la generación de textos, el resumen de información o la creación de imágenes.
La calidad de los outputs depende en gran medida de los datos de entrenamiento, el ajuste de los parámetros del modelo y el prompt engineering, por lo que la obtención responsable de datos y la mitigación de sesgos son cruciales. Imagine entrenar un modelo generativo de inteligencia artificial con un conjunto de datos compuesto únicamente por novelas románticas. El resultado será inutilizable si un usuario pide al modelo que escriba un artículo periodístico basado en hechos.
La IA generativa es una herramienta potente, pero ¿cómo aprovechan las organizaciones este poder? Hay dos caminos que la mayoría de las empresas están recorriendo para comprender el valor de la IA generativa:
La opción "IA para todos": plataformas como ChatGPT y Synthesia.io vienen preentrenadas en enormes conjuntos de datos, lo que permite a los usuarios aprovechar sus capacidades generativas sin crear ni entrenar modelos desde cero. Las organizaciones pueden afinar estos modelos con datos específicos, orientándolos hacia outputs adaptados a necesidades empresariales concretas. Las interfaces intuitivas y las herramientas de integración los hacen accesibles incluso para personas sin conocimientos técnicos.
Estas opciones públicas ofrecen un control limitado, una menor personalización del comportamiento y los outputs del modelo y la posibilidad de sesgos heredados de los modelos preentrenados.
La mayoría de las organizaciones no pueden producir o respaldar la IA sin una asociación sólida. Los innovadores que deseen una IA personalizada pueden elegir un "modelo fundacional" como GPT-3 o BERT de OpenAI y alimentarlo con sus datos. Esta formación personalizada esculpe el modelo en una IA generativa a medida perfectamente alineada con los objetivos empresariales. El proceso exige habilidades y recursos de alto nivel, pero es más probable que los resultados sean conformes, personalizados y específicos del negocio.
La mejor opción para una organización empresarial depende de sus necesidades, recursos y capacidades técnicas específicas. Si la velocidad, la asequibilidad y la facilidad de uso son prioridades, las herramientas listas para su lanzamiento pueden ser la mejor opción. Los modelos entrenados a medida podrían ser más adecuados si la personalización, el control y la mitigación del sesgo son fundamentales.
La clave del éxito reside en adoptar un enfoque basado en casos de uso, centrado en los problemas de su empresa y en cómo la IA generativa puede resolverlos.
Consideraciones clave:
El entusiasmo por esta nueva tecnología se ha extendido rápidamente por diversos sectores y departamentos. Muchos responsables de marketing y ventas actuaron con rapidez y ya están infundiendo IA generativa en sus flujos de trabajo. La velocidad y la escala de la capacidad de la IA generativa para crear nuevos contenidos y activos útiles es difícil de dejar pasar para cualquier disciplina que dependa de la producción de grandes volúmenes de contenidos escritos o diseñados. La sanidad, los seguros y la educación son más reticentes debido a los esfuerzos legales y de conformidad a los que deben adherirse, y a la falta de conocimiento, transparencia y regulación de la IA generativa.
Estos son los puntos clave para la implementación ética de los casos de uso de IA generativa de su organización:
Las buenas prácticas evolucionan rápidamente. Aunque el potencial de la IA generativa es apasionante para muchas organizaciones, navegar por este panorama requiere un acto de equilibrio entre progreso y prudencia.
Según McKinsey, es improbable que la IA generativa supere a los humanos en ningún momento de esta década. Sin embargo, es posible que en 2040 veamos un salto significativo en las capacidades de la IA generativa. McKinsey espera que la IA alcance un nivel en el que pueda competir con el 25 % de los mejores trabajadores humanos en una amplia gama de tareas. Es decir, la IA escribirá contenidos creativos de alta calidad, resolverá problemas científicos complejos o tomará decisiones empresariales perspicaces al mismo nivel que los profesionales cualificados. Los empleos que históricamente han sido a prueba de automatización se verán aún más afectados por la IA generativa. Es probable que los profesionales de la educación, el derecho, la tecnología y las artes vean cómo la IA generativa llega antes a su profesión.
Los panelistas de un simposio del MIT2 sobre herramientas de IA exploraron diversas vías de investigación futura en IA generativa. Un área de interés importante es la integración de los sistemas perceptivos en la IA. Este enfoque permitiría a la IA imitar los sentidos humanos como el tacto y el olfato, yendo más allá del enfoque convencional en el lenguaje y las imágenes. También se habló del potencial de los modelos generativos de IA para superar las capacidades humanas, sobre todo en el contexto del reconocimiento emocional. Estos modelos avanzados podrían utilizar señales electromagnéticas para interpretar los cambios en la respiración y el ritmo cardíaco de una persona, ofreciendo una comprensión más profunda de su estado emocional.
Los expertos anticipan que el sesgo seguirá siendo un aspecto persistente de la mayoría de los modelos de IA generativa. Se espera que este desafío dé lugar a nuevos mercados centrados en conjuntos de datos éticos. Además, es probable que se desarrolle un escenario dinámico, caracterizado por una competencia continua entre las empresas y los creadores de contenido que utilizan herramientas generativas.
A medida que estas herramientas se generalicen en el lugar de trabajo, traerán consigo inevitablemente cambios en las funciones laborales y harán necesarias nuevas competencias. Junto a estos avances, invariablemente aumenta el uso indebido de las capacidades generativas. A medida que los usuarios adquieren el poder de crear diversas formas de contenido, como imágenes, audio, texto y vídeo, se prevé que aumente la probabilidad de usos malintencionados. Este escenario subraya la importancia de desarrollar mecanismos sólidos para mitigar tales riesgos y garantizar el uso responsable de las tecnologías de IA generativa.
La IA generativa seguirá transformando las operaciones empresariales en diversos sectores, del mismo modo que el smartphone transformó la comunicación y la productividad de las empresas. Desde la automatización de tareas mundanas hasta el fomento de la creatividad en la creación de contenidos y más allá, el potencial de la IA generativa es vasto y variado.
Sin embargo, es fundamental tener en cuenta las consideraciones éticas, maximizar la seguridad de los datos y adaptarse a la evolución de las buenas prácticas. Las empresas que estén dispuestas a explorar todo el espectro de posibilidades que ofrece la IA generativa tienen a su alcance orientación y conocimientos. Obtenga más información sobre cómo aprovechar el poder de la IA generativa para su negocio explorando IBM watsonx, la plataforma de IA y datos creada para empresas.
1https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts (enlace externo a ibm.com)
2https://news.mit.edu/2023/what-does-future-hold-generative-ai-1129 (enlace externo a ibm.com)
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