Aunque ya se predijo que la inteligencia artificial (IA) iba a ser la tecnología que revolucionara el próximo siglo (según apuntaba Bill Gates), tras la aparición de la IA generativa, esta predicción se vuelve más esclarecedora. Sin duda, la aparición de ChatGPT ha sido uno de los grandes descubrimientos de la última década y todavía queda por conocer el gran potencial que tiene.
Ya son muchas las compañías que han optado por producir sus propias inteligencias artificiales, como las gigantes Google, Microsoft o Amazon, que se unieron a la ola de OpenAI para demostrar al mundo que la innovación es un deber en la actualidad que nos ha tocado vivir. Sin duda, y como explica Forbes Argentina, la IA generativa constituye un nuevo paso en la evolución de sistemas que se crearon hace más de cincuenta años y que ya ha empezado a dejar su huella.
Diferencias entre IA generativa y tradicional
Como ya hemos adelantado, la IA tradicional se enfoca en realizar una tarea específica de forma diferente. En los últimos años los avances le han permitido ser la tecnología situada en el punto de mira, ya que logra sistemas diseñados para responder a un conjunto particular de temas. Es decir, tiene la capacidad de aprender de los datos y tomar decisiones basadas en esos datos.
Algunos ejemplos claros de IA son los asistentes de voz que usamos desde nuestros dispositivos, como Siri o Alexa, las recomendaciones de Netflix o el algoritmo de Google. Todos ellos, cuanto más uso les damos, mejores propuestas nos ofrecen, mejorando así nuestra experiencia como usuarios, al recibir información adaptada a nuestros intereses.
Por otro lado, la IA generativa se corresponde a un paso más en esa IA tradicional que hemos definido. Se trata de una tecnología que no aprende con los datos obtenidos, sino que es capaz de crear algo nuevo. Lo único que necesita es una línea de partida, unas líneas para poder empezar a responder a cualquier cuestión que le hagas.
Para responder, toma de referencia todos los datos que a lo largo del tiempo se han compartido en internet y construye una respuesta coherente y con fundamente, que parece sacada de una mente humana. Además, esta IA no solo responde al formato texto, sino que es capaz de crear imágenes, música o incluso código (como los desarrolladores).
Por tanto, tal y como recoge Forbes, las principales diferencias entre la IA tradicional y la generativa radica en sus capacidades y aplicaciones. Es decir, mientras los sistemas de IA tradicionales se utilizan para analizar datos y hacer predicciones, la IA generativa es capaz de crear datos similares a sus datos de entrenamiento.
Beneficios y limitaciones de la IA tradicional
De forma más clara, te compartimos las claves para entender los beneficios de la IA tradicional:
- Ventajas competitivas: proporciona datos a las empresas que pueden usar para llevar a cabo una estrategia que les diferencie de su competencia.
- Tomar decisiones con fundamento: con los datos obtenidos, el proceso de tomar decisiones se agiliza bajo conclusiones consolidadas.
- Aumentar eficiencia: además, con los datos obtenidos tenemos la oportunidad de acelerar las tareas que necesitan un alto nivel de precisión.
Y las limitaciones de la IA tradicional:
- Restricción de datos: está limitada a los datos que le aportamos.
- Previsibilidad de la naturaleza: no todos los datos siguen un mismo patrón y en el mismo periodo de tiempo.
- Lapso corto de tiempo: es necesario actualizar el patrón de forma continuada para que los datos sigan siendo relevantes.
Los sectores en los que mejor se aplica la IA tradicional, según recoge Greekflare, son finanzas, marketing y la predicción de El Tiempo.
Beneficios y limitaciones de la IA generativa
Por su parte, la IA generativa cuenta con los siguientes beneficios:
- Mayor eficiencia: la automatización es algo real gracias a esta tecnología y esto se traduce en mejor eficiencia de los procesos al ahorrar tiempo.
- Más económica: en línea con el punto anterior, la IA generativa ayuda a reducir costes debido a su potencial de automatización.
- Aumento en la creatividad: gracias a esta revolucionaria tecnología, se pueden crear todo tipo de documentos (gráficos, copys, imágenes, música…) en tiempo récord.
- Mejores decisiones: el aumento de creatividad también ayuda a ver diferentes puntos de vista de un caso concreto y tener una visión más amplia de los escenarios posibles.
Por su parte, las limitaciones de esta tecnología se centran en:
- Preocupaciones éticas: la propiedad del contenido generado queda situada en un limbo ético, además de la capacidad de crear contenido dañino o sesgado de forma fácil. Problemas graves que deberán adaptarse a una regulación que todavía no ha llegado.
- Dependencia de los datos de entrenamiento: como toda tecnología, requiere datos para poder ensayar y dar las respuestas elaboradas que hemos observado. Esto podría derivar en contenido sesgado o resultados propensos a errores.
- Desinformación: además del mal uso que ya hemos mencionado, otro problema es la desinformación a la que se somete el usuario con el contenido generado, al no saber la fuente de donde lo saca.
- Menos participación humana: en servicios de atención al cliente como los chatbots, la IA generativa podría hacer frente a la demanda de forma autómata, dejando atrás el perfil humano.
De nuevo, Greekflare comparte que los mejores sectores para la IA generativa son la música, la moda o el arte.
Conclusión: sigue al día de las tendencias sobre IA
Para concluir podemos decir que las principales diferencias están en que, mientras la IA tradicional analiza datos y mejora su aprendizaje automático, la IA generativa crea nuevo contenido, agiliza procesos y simula resultados. Aunque esto puede cambiar en el futuro, ya que es una tecnología que acaba de nacer y todavía le queda mucho camino por recorrer.
Por ello, el próximo 10 de octubre celebramos uno de nuestros Learning Experiences enfocado en el futuro de la IA, con el objetivo de mostrarte las principales tendencias que hay que tener en cuenta y algunas predicciones para sumarte a la ola de la IA, independientemente del sector al que formes parte.
