¿Qué es la IA generativa?

La inteligencia artificial (IA) como concepto ha existido durante miles de años. Los seres mecánicos, las estatuas vivientes y otras formas de vida artificiales se pueden encontrar en formas de mitología que se remontan a la antigüedad, y desde que existen los filósofos, se ha pensado en si alguna vez sería posible imitar los procesos cognitivos humanos a través de medios mecánicos (o digitales).

Hoy en día, estas ideas han tenido mayor importancia. La IA moderna ya no se limita al ámbito de la especulación; ampliamente disponibles y cada vez más eficientes, la automatización y la IA están cambiando la forma en que las personas con cualquier estilo de vida abordan tareas, obtienen información y comparten ideas. La IA generativa se encuentra a la vanguardia de esta revolución.

La IA generativa es una forma de sistema informático inteligente de manera artificial o un algoritmo capaz de crear contenido original de manera rápida, eficaz, realista y con un poco de supervisión humana (para identificar y eliminar imprecisiones). Esto puede incluir cualquier cosa, desde artículos escritos en profundidad y con alta precisión hasta música única e imágenes originales, e incluso puede alterar en gran medida el contenido de videoclips digitales.

Por muy revolucionaria que sea la IA generativa, no es un concepto completamente nuevo. Tiene mucha historia, basada en muchos de los avances fundamentales en tecnología de automatización que fueron pioneros durante el siglo XX y principios del siglo XXI.

Debido a lo estrechamente vinculado que está el surgimiento de la IA generativa con el lento avance digital en el último siglo y medio, es difícil identificar a un único “creador” responsable de introducir la IA generativa real al mundo. Dicho esto, se pueden destacar algunos nombres de aquellos a quienes la IA generativa debe su existencia.

Además del matemático ruso Andrey Andreyevich Markov (el cerebro detrás de la anteriormente mencionada Cadena de Markov), uno de los principales contribuyentes a la IA generativa actual es Joseph Weizenbaum, el científico informático que desarrolló ELIZA. ELIZA, uno de los primeros sistemas informáticos de procesamiento de lenguaje natural jamás creados, se desarrolló durante la década de 1960. Este sistema y las generaciones de bots de chat que lo seguirían tenían distintas limitaciones, pero la promesa era que la IA generativa existía; simplemente estaba esperando que la tecnología fuera más avanzada.

El verdadero nacimiento de la IA generativa se puede atribuir de muchas maneras a Ian Goodfellow y a otros que presentaron el concepto de Redes opuestas generativas (GAN) en el 2014. Las GAN revolucionaron el campo mediante la introducción de un marco de trabajo en que una red de generadores y una red de discriminadores interactúan y compiten entre sí: la red de generadores intenta producir contenido que la red de discriminadores clasifica como real, mientras que la red de discriminadores busca identificar correctamente el contenido generado como falso. Esta relación opuesta entre las dos redes las impulsa a aprender, adaptarse y mejorar.

Con organizaciones como OpenAI que ahora desempeñan un rol fundamental en el avance de la IA generativa, vemos avances incluso más significativos en la generación de respuestas coherentes y relevantes a nivel contextual. Este avance solo se acelera a medida que cada vez más usuarios adoptan las posibilidades del contenido generado por la IA, tanto personal como profesionalmente.

Reiteramos que la IA generativa funciona según el principio del aprendizaje automático a través de la aplicación de redes neuronales, lo que permite que la IA genere nuevo contenido a partir de las indicaciones proporcionadas. Sin embargo, antes de que se haga una solicitud, la IA debe estar debidamente entrenada mediante conjuntos de datos detallados y extensos.

Se ingresan enormes cantidades de datos relevantes en los algoritmos de la IA, y varios ingenieros de IA y especialistas en aprendizaje automático ayudan a la IA a comprender y clasificar correctamente los datos. Estos datos pueden constar de texto escrito, gráficos, imágenes, códigos o cualquier otro contenido relevante, y se convertirán en la base de la capacidad de la IA de encontrar patrones y generar trabajo original. La IA generativa analiza esta información, extrapola las reglas subyacentes que rigen el contenido y continúa con el ajuste de sus parámetros a medida que se agregan nuevos datos.

Las primeras versiones de la IA generativa utilizaban procesos de envío de datos complejos que incluían herramientas especializadas, API (interfaces de programación de aplicaciones), lenguajes de codificación y una amplia formación en ciencias informáticas. Pero todo esto está cambiando; los avances recientes se enfocan en mejorar la experiencia del usuario. En lugar de trabajar dentro de las limitaciones de sistemas específicos, las personas que interactúan con las experiencias de la IA generativa actual simplemente pueden describir sus solicitudes con un lenguaje sencillo. Este enfoque crea una serie más conversacional de interacciones con la IA e incluso permite a los usuarios proporcionar comentarios a la IA sobre problemas de temas como estilo, tono y otros elementos que luego se pueden aplicar en iteraciones de contenido posteriores.

Al igual que con todas las formas de IA, la IA generativa está estrechamente vinculada con el aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático sirven como base para formar modelos generativos con IA generativa.

Estos modelos aprenden patrones y características a partir de grandes conjuntos de datos, lo que les permite generar nuevo contenido que se asemeje (pero que sea diferente) a los datos con que fueron entrenados. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten que los sistemas generativos aprendan los patrones, los estilos y las distribuciones subyacentes dentro de los datos de formación. Luego, este conocimiento aprendido se aprovecha para generar nuevo contenido que exhiba características similares a los parámetros proporcionados originalmente. En otras palabras, permite crear algo completamente artificial, pero que luzca, suene y se sienta como si fuera hecho por un ser humano.

Los modelos de IA generativa son algoritmos sofisticados, entrenados con una gran cantidad de datos y diseñados para aprender patrones dentro de los datos y generar nuevo contenido. Los siguientes son tres modelos conocidos de IA generativa que recientemente se han ganado la atención del público por sus capacidades únicas:

Corriendo el riesgo de simplificar demasiado las cosas, no es del todo incorrecto decir que la IA generativa podría irrumpir seriamente o incluso dejar obsoleta una gran cantidad de roles y responsabilidades en las empresas, o incluso afectar en gran medida industrias completas, impulsando la innovación, optimizando procesos y transformando operaciones empresariales, pero quizá también obligando a ciertas organizaciones a adaptarse a las cambiantes expectativas.

Pero la mayoría de los expertos cree que los resultados positivos de la IA generativa superan a los peligros. Y si bien todavía no contamos con suficientes datos para predecir con precisión qué empresas es posible que experimenten más cambios, las siguientes industrias parecen ser más propensas a ser mejoradas por la IA generativa:

• Industria aeroespacial
  La IA generativa es capaz de mejorar la eficacia de las simulaciones de vuelo, optimizar la aerodinámica y el ahorro de combustible, y permitir mejores diseños de aeronaves.

• Arquitectura
  Proporciona a los arquitectos la capacidad de desarrollar análisis estructurales detallados y, al mismo tiempo, generar opciones de diseño innovadoras para cumplir con criterios específicos, la IA generativa tiene el potencial de cambiar la forma en que la arquitectura trabaja con la tecnología.

• Industria automovilística
  Los componentes de vehículos requieren un diseño y pruebas exhaustivos para garantizar un mejor rendimiento y, al mismo tiempo, reducir el peso (para mejorar el ahorro del combustible). La IA generativa ayuda en ambos procesos, lo que mejora la seguridad y reduce los costos.

• Marketing para consumidores
  La IA generativa puede analizar el comportamiento de los clientes y generar esfuerzos y recomendaciones de marketing personalizados basados en el comportamiento pasado, las preferencias y otros datos relevantes. Esto permite la publicidad objetiva y promueve una mayor interacción con los clientes.

• Defensa
  Al igual que con las industrias aeroespacial y automotriz, la IA generativa puede desempeñar un rol clave en el diseño y la prueba de los componentes de las nuevas tecnologías de defensa.

• Educación
  Cada estudiante es diferente; la IA generativa puede ayudar a los educadores a crear experiencias de aprendizaje personales que jueguen con esas diferencias, mejorando la participación de los estudiantes y ayudando a garantizar que todos tengan acceso a un plan de estudios de enseñanza que satisfaga sus necesidades.

• Electrónica
  La IA generativa se puede aplicar al diseño de circuitos dentro de la industria electrónica. Mediante la incorporación de aprendizajes de diseños anteriores, la IA generativa puede desarrollar nuevos sistemas avanzados y, al mismo tiempo, mejorar la eficiencia.

• Industria energética
  Con las crecientes demandas de energía en todo el mundo, la industria energética tiene mucho interés en la IA generativa para ayudar a mejorar la administración de redes y la previsión del uso energético.

• Ingeniería
  Reduciendo el desperdicio de materiales, mejorando la eficiencia energética y la calidad de los productos físicos y digitales; la capacidad de generar y probar diseños puede reducir en gran medida los plazos de ingeniería y ayudar a los ingenieros a producir mejores diseños.

• Entretenimiento
  Desde la mejora de los efectos visuales en el cine y la televisión hasta la creación de historias más interactivas en videojuegos, la IA generativa puede cambiar por completo la industria del entretenimiento.

• Finanzas
  La IA generativa tiene el potencial de mejorar la industria financiera para todas las partes, informando sobre la evaluación de riesgos, mejorando la detección de fraudes y generando recomendaciones de inversión personalizadas. Esto optimizará el modelado financiero y, al mismo tiempo, ayudará a realinear el enfoque en mejorar las experiencias del cliente.

• Atención sanitaria
  La creciente necesidad de servicios de atención médica especializados está superando a la cantidad de personal médico con formación. La IA generativa permite a los médicos hacer más cosas y ayudar a una mayor cantidad de personas, lo que proporciona asistencia a la hora de personalizar los planes de tratamiento y generar diagnósticos precisos. Además, la IA generativa puede mejorar otras áreas, como el análisis de imágenes médicas.

• Fabricación
  La industria de la fabricación siempre busca oportunidades para reducir costos y demandas de energía sin afectar los resultados o la calidad del producto. La IA generativa puede ayudar a rediseñar y optimizar los procesos para obtener un costo óptimo por unidad fabricada, al mismo tiempo que se enfatiza en el control de calidad. Además de respaldar el desarrollo de técnicas avanzadas de fabricación, se puede aplicar IA generativa para crear programas de educación sobre seguridad más efectivos.

• Productos farmacéuticos
  La IA generativa es efectiva en el descubrimiento de medicamentos y en la detección de compuestos virtuales. Esto permite acelerar la investigación, el desarrollo, las pruebas y la implementación de soluciones farmacéuticas.

Gracias a su capacidad de crear contenido original inteligente, preciso, sin necesidad de llevar de la mano a los operadores humanos, la IA generativa ofrece numerosos beneficios a las empresas en diversos sectores. Por aprovechar la capacidad creativa de la IA, los modelos generativos tienen el potencial de impulsar la innovación, optimizar los procesos y desbloquear nuevas oportunidades. Entre los beneficios comerciales clave de la IA generativa se incluyen:

La IA generativa puede optimizar procesos, automatizar tareas y reducir los costos de operaciones, lo que mejora la eficiencia en áreas como la creación de contenido, la optimización de diseños o el mantenimiento predictivo. Mediante la automatización de tareas repetitivas o que requieren mucho tiempo, que una vez requirieron aportes creativos, las empresas pueden ahorrar recursos, aumentar la productividad y asignar profesionales valiosos a esfuerzos más estratégicos.

Tradicionalmente, el soporte y el servicio al cliente dependían de la interacción individual directa, y los agentes debían dedicar toda su atención a resolver los problemas individuales de los clientes. La IA generativa permite a las empresas desplegar bots de chat y asistentes virtuales con IA, capaces de proporcionar soporte a nivel humano a gran escala. Estos agentes con IA pueden ayudar con las consultas, ofrecer soluciones e incluso analizar las opciones de compra, lo que mejora la satisfacción y la lealtad de los clientes. Mediante la automatización del servicio al cliente, las empresas pueden reducir los costos, mejorar las experiencias generales del cliente y permitir que sus agentes humanos con formación logren más cosas en menos tiempo.

Generando contenido personalizado, creando campañas publicitarias dirigidas y compartiendo recomendaciones optimizadas de productos según las preferencias y el comportamiento de los clientes; la IA generativa ofrece beneficios significativos al marketing. Por el hecho de ofrecer estrategias de marketing personalizadas para compradores individuales, las organizaciones interactúan más con el cliente, tienen mejores tasas de conversión y una mejor lealtad con la marca.

Cada una de las ventajas mencionadas anteriormente se remonta a este único beneficio: aumentar los ingresos de las empresas. La IA generativa abre nuevas oportunidades, permite a las empresas crear productos y servicios avanzados a un menor costo, amplía las competencias de servicio y soporte al cliente y proporciona a las organizaciones mejores conocimientos sobre los riesgos que amenazan a sus empresas, todo lo cual contribuye a un mayor éxito financiero.

Obviamente, la IA generativa conlleva un inmenso potencial de TI para optimizar los procesos de negocios y personalizar las interacciones con los clientes. Sin embargo, vale la pena reconocer que la IA generativa tiene una cuota en el riesgo y las limitaciones. A continuación, se indican algunos problemas potenciales asociados con la IA generativa que las organizaciones deben conocer:

• Dificultad para adaptarse a nuevas circunstancias
  Es posible que a los modelos generativos de IA les cueste ajustar sus resultados a nuevas circunstancias, lo que requiere ajustes precisos continuos para garantizar la relevancia y la precisión.

• Sesgos perjudiciales
  Como los modelos de IA generativa se basan en datos, es posible que tengan ciertos sesgos a partir de esos datos de formación en sus resultados. Las organizaciones deben tener políticas o controles implementados para detectar y abordar contenido sesgado y así no difundir inadvertidamente preconcepciones dañinas.

• Derechos de propiedad intelectual
  Por muy avanzada que sea la IA generativa en la actualidad, todavía requiere entrenamiento sobre los datos disponibles para producir contenido. Esto crea áreas grises cuando hablamos de materiales protegidos por derechos de autor; es posible que estas tecnologías, la IA, utilicen propiedad intelectual que no pertenezca a su organización matriz. Al mismo tiempo, es posible que los usuarios que compartan información confidencial con la IA encuentren que ya no es confidencial, pero que se ha convertido en parte del conjunto de datos de la IA.

• Falta de transparencia
  El enfoque reciente en la facilidad de uso y la entrada/salida similar a una conversación ha creado un entorno en que puede ser difícil comprender realmente cómo funciona la IA generativa y de dónde provienen sus datos originales. Es posible que muchas organizaciones no deseen aprovechar al máximo la IA generativa sin una idea más clara de su funcionamiento interno.

• Nuevos peligros de la ciberseguridad
  Los cibercriminales de todo el mundo ya están utilizando programas de IA generativa para atacar a sus víctimas y evadir capas de seguridad de manera más eficaz. Los atacantes incluso pueden utilizar IA basada en la empresa como puntos de entrada del sistema, aprovechando las vulnerabilidades del programa para obtener acceso a datos confidenciales. Es posible que mantenerse actualizado respecto a todos los avances en ciberseguridad y parches de vulnerabilidad sea la única forma de contrarrestar estas crecientes amenazas.
  

• Posibles problemas de precisión e idoneidad
  Es posible que los sistemas de IA generativa generen respuestas inexactas o no comprobadas. Los falsos positivos de la IA generativa, cuando la IA simplemente inventa respuestas, representan problemas importantes, en particular en casos que exigen exactitud y validez completas. Es fundamental evaluar detenidamente los resultados para determinar la exactitud, la idoneidad y la utilidad real antes de confiar o distribuir de forma pública cualquier información producida por una IA generativa.

Cuando se incorpora la IA generativa en las operaciones empresariales, es esencial adoptar las prácticas recomendadas que garanticen una utilización responsable y eficaz. Si se siguen estas pautas, las organizaciones pueden maximizar los beneficios de la IA generativa y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos y los desafíos:

• Familiarízate con los modos de falla y las soluciones alternativas comunes
  Los modelos de IA generativa pueden mostrar modos de falla en que el resultado puede presentar errores o no cumplir con las expectativas. Estudia los modos de fallas comunes asociados con tu herramienta de IA generativa de preferencia y desarrolla estrategias para solucionar estos problemas. Esto puede implicar que se deban refinar los mensajes de entrada, ajustar los parámetros o emplear técnicas de posprocesamiento para mejorar la calidad del contenido generado.

• Demuestra tu ética y cumple con los requisitos legales
  Si tienes alguna duda, es mejor pecar por exceso de ética y legalidad. Cumple con las regulaciones, las leyes de privacidad o los derechos de propiedad intelectual pertinentes a tu situación. Implementa medidas para proteger los datos confidenciales y la privacidad del usuario, y evalúa regularmente las implicaciones éticas del contenido generado.

• Sé transparente acerca del contenido generado por la IA
  Para mantener la transparencia y garantizar que los usuarios sepan que están interactuando con contenido generado por IA, etiqueta claramente todos los resultados creados por los sistemas de IA generativa. Esto ayuda a gestionar las expectativas y promueve la confianza con los usuarios y los consumidores.

• Comprueba dos veces la precisión
  Cuando la precisión de la información es fundamental, verifica y haz referencias cruzadas de los resultados de los modelos de IA generativa con fuentes primarias. Esto ayuda a garantizar la confiabilidad y la integridad del contenido generado, particularmente en industrias en que la exactitud es esencial (como en el ámbito legal o de la atención sanitaria).

• Mantente actualizado
  La tecnología de IA generativa está en constante evolución. Mantente al día con avances, investigaciones y prácticas recomendadas en el campo y monitorea continuamente el rendimiento y los resultados de los modelos de IA generativa. Repite estos modelos y procesos según sea necesario para mejorar su eficacia y aborda todos los desafíos emergentes.

• Ten cuidado con los prejuicios
  Como ya se ha abordado, los modelos de IA generativa pueden perpetuar inadvertidamente los sesgos presentes en los datos de la formación. Debes estar atento para identificar y abordar cualquier preconcepción o prejuicio que surja en el contenido generado; evalúa regularmente los resultados en busca de posibles sesgos e implementa medidas a fin de mitigar su impacto.

A pesar de que la IA generativa existe hace décadas, su reciente aumento en términos de competencia y disponibilidad ha sido meteórico. A medida que esta tecnología sigue evolucionando, podemos anticipar una mayor creatividad e innovación en prácticamente todas las industrias, lo que permite obtener resultados más sofisticados y realistas en materia de generación de contenido, diseño, composición musical, artes visuales y más. La IA generativa también continuará impulsando la personalización, mediante la creación de recomendaciones muy especializadas, experiencias personalizadas y productos únicos diseñados para satisfacer las necesidades individuales de los clientes.

En los próximos diez años, podemos esperar que surjan competencias multimodales. Esta integración de modelos de varios campos llevará a obtener resultados más inmersivos e interactivos, transformando áreas como la realidad virtual, la realidad aumentada y experiencias de realidad mixta, por nombrar solo unas pocas áreas. Sin embargo, esta expansión no se hará sin precaución; las consideraciones éticas ocuparán un lugar protagónico, centrándose en abordar los sesgos, mejorar la transparencia y garantizar el uso responsable de la IA generativa.

Además, los procesos que respaldan la IA generativa en sí se optimizarán, lo que, en última instancia, permitirá que la IA aprenda continuamente, se adapte en tiempo real y se vuelva más inteligente Esta adaptabilidad hará que la IA generativa sea más valiosa en entornos dinámicos y fomentará la colaboración entre máquinas y humanos. Si bien se deben abordar desafíos como la detección del sesgo y las consideraciones éticas, el futuro de la IA generativa es prometedor.

La IA generativa posee una enorme capacidad y potencial, lo que permite a las organizaciones mejorar la productividad, optimizar los flujos de trabajo y crear experiencias del cliente excepcionales. Sin embargo, es esencial abordar el uso del contenido generado por IA de manera responsable, teniendo en cuenta los riesgos y los desafíos involucrados. Para ayudar a las organizaciones a aprovechar eficazmente los beneficios de la IA generativa, ServiceNow presentó el Controlador de IA generativa y Now Assist for Search. Estas herramientas integran a la perfección las competencias de la IA generativa en Now Platform^®, lo que permite a los usuarios aprovechar la capacidad de la IA sin necesidad de cambios en la plataforma ni integraciones complejas.

Con el Controlador de la IA generativa, las organizaciones pueden conectar Now Platform con los grandes modelos de lenguaje (LLM) principales, como OpenAI, Azure y el LLM con patente de ServiceNow. Estas integraciones permiten la utilización fluida de las competencias de IA generativa dentro de los flujos de trabajo existentes, lo que permite funciones de búsqueda mejoradas, conversaciones personalizadas y experiencias de usuario mejoradas. Y Now Assist for Search (con IA generativa) mejora aún más las competencias de búsqueda, ya que proporciona respuestas más específicas y directas a las consultas, lo que garantiza que los usuarios reciban la información que necesitan de manera rápida y precisa, llenando las brechas en la experiencia del cliente y ofreciendo interacciones más fluidas.

Además, ServiceNow se asoció recientemente con Nvidia a fin de desarrollar competencias de IA generativa más amplias para los negocios empresariales, ampliar la funcionalidad de IA de ServiceNow y ofrecer nuevas aplicaciones de IA generativa a departamentos de TI, equipos de servicio al cliente, empleados, desarrolladores y mucho más.

La IA generativa representa importantes oportunidades para los negocios empresariales, pero también conlleva cierto riesgo. Haz clic aquí para obtener más información acerca de cómo las competencias de la IA generativa de ServiceNow pueden transformar tu organización, a la vez que ayuda a garantizar que no caigas en los peligros potenciales. Pon la IA generativa a trabajar para tu empresa, a tu manera, y lleva tu organización más lejos que nunca.