IA generativa frente a IA predictiva: ¿cuál es la diferencia?

Muchas herramientas de IA generativa parecen poseer el poder de la predicción. Los chatbots de IA conversacional como ChatGPT pueden sugerir el siguiente verso de una canción o poema. Un software como DALL-E o Midjourney puede crear arte original o imágenes realistas a partir de descripciones en lenguaje natural. Las herramientas de finalización de código como GitHub Copilot pueden recomendar las siguientes líneas de código.

Pero la IA generativa no es IA predictiva. La IA predictiva es su propia clase de inteligencia artificial y, aunque puede ser un enfoque menos conocido, sigue siendo una herramienta poderosa para las empresas. Examinemos las dos tecnologías y las diferencias clave entre cada una.

La IA generativa es inteligencia artificial que responde a la instrucción o solicitud de un usuario con contenido original generado, como audio, imágenes, código de software, texto o video.

Los modelos de IA generativa se entrenan con volúmenes masivos de datos sin procesar. Luego, estos modelos se basan en los patrones y relaciones codificados en sus datos de entrenamiento para comprender las solicitudes de los usuarios y crear contenido nuevo relevante que sea similar, pero no idéntico, a los datos originales.

La mayoría de los modelos de IA generativa comienzan con un modelo fundacional, un tipo de aprendizaje profundo que "aprende" a generar estadísticamente probables resultados cuando se le da una instrucción. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son un modelo fundacional común para la generación de texto, pero existen otros modelos fundacionales para diferentes tipos de generación de contenido.

La IA predictiva combina el análisis estadístico con algoritmos de machine learning para encontrar patrones de datos y pronosticar resultados futuros. Extrae insights de datos históricos para hacer predicciones precisas sobre el próximo evento, resultado o tendencia más probable.

Los modelos de IA mejoran la velocidad y precisión de los análisis predictivos y se utilizan normalmente para el forecasting para proyectar ventas, estimar la demanda de productos o servicios, personalizar experiencias del cliente y optimizar la logística. En resumen, la IA predictiva ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas sobre el siguiente paso a dar para su negocio.

Tanto la IA generativa como la IA predictiva se encuentran en la categoría de IA, pero son distintas. Así es como difieren las dos tecnologías de IA:

La IA generativa se entrena en grandes conjuntos de datos que contienen millones de contenido de muestra. La IA predictiva puede utilizar conjuntos de datos más pequeños y más específicos como datos de entrada.

Si bien ambos sistemas de IA emplean un elemento de predicción para producir sus resultados, la IA generativa crea contenido novedoso, mientras que la IA predictiva pronostica eventos y resultados futuros.

La mayoría de los modelos de IA generativa se basan en estas arquitecturas:

• Los modelos de difusión funcionan agregando ruido a los datos de entrenamiento hasta que sean aleatorios e irreconocibles, y luego entrenando el algoritmo para difundir iterativamente el ruido y revelar el resultado deseado.

• Redes generativas adversarias (GAN) consisten en dos redes neuronales: un generador que produce nuevo contenido y un discriminador que evalúa la precisión y calidad del contenido generado. Estos algoritmos de IA contradictorios alientan al modelo a generar resultados de calidad cada vez mayor.

• Los modelos transformadores utilizan el concepto de atención para determinar qué es lo más importante de los datos dentro de una secuencia. Luego, los transformadores utilizan este mecanismo de autoatención para procesar secuencias enteras de datos simultáneamente, capturar el contexto de los datos dentro de la secuencia y codificar los datos de entrenamiento en incorporaciones o hiperparámetros que representan los datos y su contexto.

• Los autocodificadores  variacionales(VAE) son modelos generativos que aprenden representaciones comprimidas de sus datos de entrenamiento y crean variaciones de esas representaciones aprendidas para generar nuevos datos de muestra.

Mientras tanto, muchos modelos predictivos de IA aplican estos algoritmos estadísticos y modelos de machine learning:

• La agrupación en clústeres clasifica diferentes puntos de datos u observaciones en grupos o clústeres en función de las similitudes para comprender los patrones de datos subyacentes.
• Los árboles de decisión implementan una estrategia de división por partes para una clasificación óptima. De manera similar, los algoritmos de bosque aleatorio combinan los resultados de múltiples árboles de decisión para llegar a un solo resultado.
• Los modelos de regresión determinan correlaciones entre variables. La regresión lineal, por ejemplo, representa una relación lineal entre dos variables.
• Los métodos de seriales temporales modelan los datos históricos como una serie de puntos de datos trazados en orden cronológico para proyectar tendencias futuras.

La mayoría de los modelos de IA generativa carecen de explicabilidad, ya que a menudo es difícil o imposible entender los procesos de toma de decisiones detrás de sus resultados. Por el contrario, las estimaciones predictivas de IA son más explicables porque se basan en números y estadísticas. Pero la interpretación de estas estimaciones aún depende del juicio humano, y una interpretación incorrecta podría conducir a un curso de acción incorrecto.

La elección de utilizar IA depende de varios factores. En un video de IBM® AI Academy sobre seleccionar el caso de uso correcto de IA para su negocio, Nicholas Renotte, ingeniero jefe de IA en IBM® Client Engineering, señala que “en última instancia, elegir el caso de uso correcto para IA generativa, IA y herramientas de machine learning requiere prestar atención a numerosas partes móviles. Debe asegurarse de que la mejor tecnología resuelva el problema correcto”.

Lo mismo ocurre al decidir si utilizar IA generativa o IA predictiva. “Si está implementando IA para su negocio, entonces realmente necesita pensar en su caso de uso y si es adecuado para la IA generativa o si es más adecuado para otra técnica o herramienta de IA”, dice Renotte. “Por ejemplo, muchas empresas quieren generar un pronóstico financiero, pero eso no suele requerir una solución de IA generativa, especialmente cuando hay modelos que pueden hacer eso por una fracción del costo”.

Debido a que sobresale en la creación de contenido, la IA generativa tiene múltiples y variados casos de uso. Podrían surgir más a medida que la tecnología avance. Aquí es donde se pueden implementar aplicaciones de IA generativa en diversas industrias:

•   Atención al cliente: las organizaciones pueden utilizar chatbots impulsados por IA generativa y agentes virtuales para ofrecer soporte en tiempo real, proporcionar respuestas personalizadas e iniciar acciones en nombre de un cliente.
  
  
• Juegos: los modelos de IA generativa pueden ayudar a crear entornos del mundo real, personajes realistas, animaciones dinámicas y efectos visuales vívidos para videojuegos y simulaciones virtuales.
  
  
• Atención médica: la IA generativa puede crear datos sintéticos para entrenar y probar sistemas de imágenes médicas para preservar mejor la privacidad del paciente. La IA generativa también puede proponer moléculas completamente nuevas, acelerando el proceso de descubrimiento de fármacos.
  
  
• Marketing y publicidad: la IA generativa puede diseñar imágenes atractivas y crear anuncios atractivos y textos de ventas personalizados para cada audiencia.
  
  
• Desarrollo de software: las herramientas de generación de código pueden acelerar el proceso de escritura de código nuevo y automatizar las fases de depuración y prueba.

La IA predictiva se utiliza principalmente en finanzas, venta minorista, comercio electrónico y fabricación. Estos son algunos ejemplos de aplicaciones de IA predictiva:

• Forecasting financiero: las instituciones financieras utilizan modelos de IA para pronosticar las tendencias del mercado, los precios de las acciones y otros factores económicos.

• Detección de fraudes: los bancos emplean IA predictiva para detectar transacciones sospechosas en tiempo real que significan actividades fraudulentas.

• Gestión de inventario: al proyectar las ventas y la demanda, la IA predictiva puede ayudar a las empresas a planificar y controlar los niveles de inventario.

• Recomendaciones personalizadas : los modelos predictivos de IA pueden ayudar a analizar patrones en los datos de comportamiento del cliente para obtener sugerencias más personalizadas que pueden conducir a una mejor experiencia del cliente.

• Gestión de la cadena de suministro: la IA predictiva puede ayudar en la optimización de logística y operaciones, planes de producción, asignación de recursos y programación de cargas de trabajo.

Elegir entre estas dos tecnologías no tiene por qué ser una opción. Las empresas pueden adoptar tanto la IA generativa como la IA predictiva, utilizándolas estratégicamente en conjunto para obtener un beneficio para su negocio.

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