¿Qué es la IA generativa?

Las GAN constan de dos redes —un generador y un discriminador— que compiten entre sí. El generador crea datos falsos, mientras que el discriminador los evalúa con datos reales. El objetivo es que el generador genere datos que no se puedan distinguir de los datos reales.

• Generador: crea datos sintéticos basados en el entrenamiento.
• Discriminador: evalúa los datos y proporciona comentarios al generador.

Ejemplos de GAN

• Tecnología Deepfake: los GAN pueden crear vídeos o imágenes reales mediante el aprendizaje de expresiones y movimientos faciales. Sin embargo, estas aplicaciones generan preocupaciones éticas.
• Síntesis de imágenes: en sectores como la moda o los juegos, los GAN crean imágenes de alta calidad para el diseño de productos o la creación de caracteres.
• Herramientas de arte colaborativo: determinadas plataformas permiten a los usuarios crear nuevas piezas de arte o verticales realistas mediante la combinación de imágenes existentes mediante la tecnología GAN.

Los VAE son modelos que reducen el tamaño de los datos a la vez que mantienen sus partes importantes. A continuación, crean nuevos datos basados en esa representación reducida. Los VAE se usan normalmente para tareas como:

• Compresión de datos: comprima eficazmente grandes conjuntos de datos para facilitar el almacenamiento y el procesamiento.
• Desaplicación de imágenes: mejore la calidad de las imágenes de baja resolución o ruidosas mediante la generación de versiones más claras.
• Imágenes médicas: mejore las imágenes de análisis de MRI y CT, lo que ofrece objetos visuales más claros para el diagnóstico.

Los transformadores son una arquitectura popular en el procesamiento de lenguaje natural y son fundamentales para modelos de lenguaje como GPT-3. Estos modelos generan texto mediante la predicción de la palabra siguiente en una oración basada en el contexto anterior. Funcionan mediante los métodos siguientes:

• Mecanismos de atención: los transformadores usan la autoatención para sopesar la importancia de cada palabra de una frase.
• Comprensión del lenguaje: los transformadores entienden el contexto y las relaciones entre palabras para generar texto preciso.

Aplicaciones transformadoras

• Generación de contenido: escriba artículos, informes y otras formas de contenido creativo con modelos como GPT-3.
• Traducción de idioma: traduce texto de un idioma a otro con alta precisión.
• Bots de chat: proporcione respuestas similares a las humanas en tiempo real para aplicaciones como el servicio de atención al cliente.

La IA generativa aporta nuevas soluciones y eficiencias a diversas tareas creativas.

• Procesos creativos simplificados: la inteligencia artificial generativa ayuda a los creadores a automatizar tareas repetitivas, permitiendo más tiempo para la innovación. Los artistas, escritores y músicos podrán enfocarse en perfeccionar su trabajo mientras la IA se encarga de las tareas básicas.
  
  

Ejemplo: Una escritora que trabaja en un nuevo libro usa inteligencia artificial generativa para crear borradores de capítulos iniciales basados en el estilo de ese autor, lo que la libera para centrarse en refinar el trazado y los caracteres.

• Soluciones nuevas: mediante el análisis de grandes conjuntos de datos, la inteligencia artificial generativa puede crear soluciones nuevas a los problemas. Esto incluye el diseño de nuevos productos, la redacción de una copia de marketing o la creación de soluciones en ciencia e ingeniería.
   

Ejemplo: Un diseñador de productos encargado de crear una nueva línea de embalajes ecológicos usa IA generativa para analizar grandes conjuntos de datos sobre materiales y preferencias de consumidores antes de sugerir diseños sostenibles e innovadores.

Las ventajas de la IA generativa incluyen grandes mejoras en las medidas de productividad.

• Creación de contenido automatizada: las empresas pueden automatizar la creación de texto, imágenes o código, lo que reduce drásticamente el tiempo necesario para generar contenido. Esto permite a los equipos centrarse en tareas de nivel superior y en el planeamiento estratégico.
   

Ejemplo: Una agencia de marketing usa inteligencia artificial generativa para crear publicaciones en redes sociales, artículos de blog e imágenes promocionales. La inteligencia artificial ayuda a analizar las tendencias y las preferencias del público para crear contenido que llegue al mercado de destino.

 

• Ahorro de tiempo y costos: al usar la inteligencia artificial para automatizar tareas creativas y técnicas, las empresas ahorran costos y aceleran los flujos de trabajo. Esto reduce la necesidad de una amplia mano de obra humana en algunas áreas, lo que conduce a operaciones más eficientes.
   

Ejemplo: Una empresa de desarrollo de software emplea inteligencia artificial generativa para escribir y depurar código. Al trabajar en una nueva aplicación, la inteligencia artificial puede ayudar a crear la estructura de código inicial, permitiendo a los desarrolladores centrarse en aspectos más complejos y creativos del proyecto.

Las empresas usan la inteligencia artificial para mejorar las experiencias de los clientes.

Adaptación de experiencias y productos: la inteligencia artificial puede ayudar a crear contenido personalizado, desde recomendaciones de productos hasta correos electrónicos de marketing adaptados, mejorando la experiencia del cliente. Este nivel de personalización ayuda a las empresas a conectar con su público en un nivel más profundo, fomentando la fidelidad y la participación.

Ejemplo: Una empresa minorista usa inteligencia artificial generativa para crear experiencias de compra personalizadas para sus clientes. La inteligencia artificial analiza el historial de exploración, los patrones de compra y las preferencias de cada cliente para crear recomendaciones de productos adaptadas, haciendo que la experiencia de compra sea más atractiva y relevante.