¿Qué es la IA generativa?

El concepto de inteligencia artificial (IA) existe desde hace miles de años. Desde la antigüedad, la mitología está plagada de seres mecánicos, estatuas vivientes y otras formas de vida artificial, y las reflexiones filosóficas sobre la posibilidad de reproducir los procesos cognitivos humanos con medios mecánicos (o digitales) se remontan casi a los primeros filósofos.

En el mundo actual, esas reflexiones han adquirido más relevancia. La IA moderna ya no es mera especulación; la automatización y la IA, que cada vez son más potentes y están al alcance de más personas, están cambiando la manera de abordar las tareas, obtener información y compartir ideas para personas de todos los tipos y condiciones. Y en la vanguardia de esta revolución se encuentra la IA generativa.

La IA generativa es un tipo de algoritmo o sistema informático con inteligencia artificial que es capaz de crear contenido original de forma rápida, eficaz y realista con cierto grado de supervisión humana (para identificar y eliminar las inexactitudes). Puede crear de todo, desde artículos profundos y muy precisos hasta composiciones musicales únicas e imágenes originales, e incluso es capaz de realizar grandes cambios en el contenido de clips de vídeo digitales.

Pese a su condición de tecnología revolucionaria, la IA generativa no es un concepto totalmente nuevo. De hecho, su historia se alza sobre muchos de los avances fundamentales que abanderaron la tecnología de automatización durante el siglo XX y principios del siglo XXI.

Dada la estrecha relación que existe entre el auge de la IA generativa y el lento avance del progreso digital a lo largo del último siglo y medio, es difícil atribuir la incorporación de la verdadera IA generativa al mundo real a un único “creador”. Dicho esto, a lo largo de la creación de la IA generativa destacan algunos nombres.

Además del matemático ruso Andréi Andréyevich Márkov (el cerebro tras la cadena de Márkov que mencionamos anteriormente), uno de los primeros contribuyentes importantes a la IA generativa tal como la conocemos hoy fue Joseph Weizenbaum, el informático teórico que desarrolló ELIZA, uno de los primeros sistemas informáticos de procesamiento del lenguaje natural de la historia, en la década de 1960. Tanto ELIZA como los chatbots de las siguientes generaciones tenían unas limitaciones claras, pero también contenían la semilla de la IA generativa, a la espera de una tecnología lo suficientemente avanzada.

En muchos sentidos, el verdadero nacimiento de la IA generativa se puede atribuir a Ian Goodfellow y otros que introdujeron el concepto de redes generativas antagónicas (GAN, por sus siglas en inglés) en el año 2014. Las GAN revolucionaron el campo al introducir un marco de trabajo donde una red generadora y una red discriminadora interactúan y compiten entre sí: la red generadora intenta generar contenido que la red discriminadora clasifique como real, mientras que la red discriminadora intenta identificar el contenido generado como genuinamente falso. Esta relación antagónica entre ambas redes las empuja a aprender, adaptarse y mejorar.

Con la aparición de organizaciones como OpenAI, que desempeñan un papel fundamental en el avance de la IA generativa, los avances son cada vez más significativos, en el sentido de que las respuestas que se generan son tanto coherentes como relevantes a nivel de contexto. Y este avance no deja de ganar impulso a medida que cada vez más usuarios se suman a las posibilidades que ofrece el contenido generado por IA, tanto en el ámbito personal como en el profesional.

Ya hemos mencionado que la IA generativa funciona con base en el principio del aprendizaje automático aplicado con redes neuronales, lo que le permite generar contenido nuevo a partir de las instrucciones que recibe. Sin embargo, antes incluso de que se introduzca una instrucción, la IA debe someterse a un entrenamiento adecuado con la ayuda de conjuntos de datos extensos y detallados.

Los algoritmos de la IA reciben ingentes cantidades de datos relevantes, y varios ingenieros de IA y especialistas en aprendizaje automático ayudan a la IA a comprenderlos y clasificarlos correctamente. Esos datos, que pueden ser textos escritos, gráficos, imágenes, códigos o cualquier otro contenido relevante, constituirán las bases que utilizará la IA para encontrar patrones y generar obras originales. La IA generativa analiza la información, extrapola las reglas subyacentes por las que se rige el contenido y continúa perfeccionando los parámetros a medida que se van añadiendo datos nuevos.

Las primeras versiones de la IA generativa utilizaban procesos complejos para enviar los datos que incluían herramientas especializadas, API (interfaces de programación de aplicaciones), lenguajes de codificación y entrenamientos informáticos extensos. Sin embargo, todo esto está cambiando, y los avances recientes se centran en mejorar la experiencia de usuario. En lugar de trabajar dentro de las limitaciones de sistemas específicos, los usuarios de las experiencias de IA generativa de hoy en día pueden simplemente describir lo que quieren utilizando lenguaje normal. Las interacciones con la IA que son posibles gracias a esta estrategia se parecen más a una conversación, hasta el punto de que los usuarios pueden incluso corregir a la IA en cuestiones como el estilo, el tono y otros elementos para que pueda utilizarlos en futuras iteraciones de contenido.

Tal como sucede con todas las formas de IA, la IA generativa está relacionada estrechamente con el aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático sirven como base para entrenar los modelos generativos en la IA generativa.

Esos modelos aprenden patrones y características a partir de grandes conjuntos de datos, lo que les permite generar contenido nuevo que se asemeja (con diferencias) a los datos utilizados para entrenarlos. Por medio de los algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas generativos pueden aprender los patrones, estilos y distribuciones subyacentes de los datos de entrenamiento. El conocimiento adquirido de esta manera se utiliza entonces para generar contenido nuevo que muestra características similares a los parámetros originales. En otras palabras, permite crear algo que es totalmente artificial, pero que parece, suena y se siente como si fuera obra de un ser humano.

Los modelos de IA generativa son algoritmos sofisticados, entrenados a partir de ingentes cantidades de datos y diseñados para aprender los patrones que se ocultan en los datos para generar contenido nuevo. A continuación se indican tres modelos prominentes de IA generativa cuyas competencias únicas recientemente han llamado la atención del público:

Pese al riesgo de simplificar en exceso, no es totalmente incorrecto afirmar que la IA generativa podría causar perturbaciones importantes o incluso dejar obsoletos varios roles y responsabilidades en las empresas. Incluso podría revolucionar sectores enteros fomentando la innovación, la optimización de los procesos y la transformación de las operaciones empresariales, aunque también podría obligar a determinadas organizaciones a adaptarse a los cambios en las expectativas.

Sin embargo, la mayoría de los expertos coinciden en que los beneficios de la IA generativa superan a los peligros. Y si bien aún no disponemos de datos suficientes para predecir con precisión qué negocios podrían verse más afectados, los siguientes sectores son los que parecen tener más posibilidades de mejorar gracias a la IA generativa:

• Aeroespacial
  La IA generativa puede mejorar la eficacia de las simulaciones de vuelo, optimizar la aerodinámica y el consumo de combustible y ayudar a crear mejores diseños para las aeronaves.

• Arquitectura
  Al ofrecer a los arquitectos la posibilidad de crear análisis estructurales detallados y, al mismo tiempo, generar diseños innovadores para cumplir criterios concretos, la IA generativa tiene el potencial de cambiar la interacción entre la arquitectura y la tecnología.

• Automoción
  Los componentes de vehículos deben someterse a procesos exhaustivos de diseño y pruebas para optimizar el rendimiento y reducir el peso (con el fin de mejorar el consumo de combustible). La IA generativa es útil en ambos casos, ya que mejora la seguridad y reduce los costes.

• Marketing de consumo
  La IA generativa puede analizar el comportamiento de los clientes y generar recomendaciones y estrategias de marketing personalizadas a partir del comportamiento, las preferencias y otros datos anteriores que sean de relevancia. Esto permite crear una publicidad más dirigida y fomenta una mayor interacción con el cliente.

• Defensa
  Al igual que en los sectores aeroespacial y automovilístico, la IA generativa puede desempeñar un papel clave en el diseño y la prueba de los componentes de las nuevas tecnologías de defensa.

• Educación
  Cada estudiante es un mundo, y la IA generativa puede ayudar al profesorado a crear experiencias de aprendizaje personales y adaptadas a esas diferencias. De esta manera, se mejoraría la motivación del alumnado y se ayudaría a garantizar que todo el mundo pueda acceder a un plan de estudios adecuado para sus necesidades.

• Electrónica 
  En el sector electrónico, la IA generativa se puede usar para el diseño de circuitos. Al incorporar lo aprendido en diseños anteriores, la IA generativa puede desarrollar sistemas nuevos y avanzados al mismo tiempo que mejora la eficiencia.

• Energía
  Ante el crecimiento de la demanda de energía en todo el mundo, la IA generativa puede resultar muy interesante para el sector energético, ya que puede ayudar a mejorar la gestión de las redes y las previsiones de consumo de energía.

• Ingeniería
  Reducir el desperdicio de materiales, mejorar la eficiencia energética y aumentar la calidad de los productos físicos y digitales: la capacidad para generar y probar diseños puede acortar enormemente los plazos y ayudar a los ingenieros a crear mejores diseños.

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

• Finanzas
  La IA generativa tiene el potencial de mejorar el sector financiero, tanto para las empresas como para los clientes, con evaluaciones de riesgos mejor informadas, sistemas más eficaces de detección del fraude y recomendaciones de inversión personalizadas. Esto no solo optimizará la modelización financiera, sino que también ayudará a reconducir la estrategia para mejorar la experiencia del cliente.

• Atención sanitaria
  La creciente necesidad de servicios sanitarios especializados está dejando atrás al número de especialistas sanitarios cualificados. La IA generativa permite a los médicos hacer más y ayudar a un mayor número de personas con planes de tratamiento personalizados y diagnósticos precisos. Asimismo, la IA generativa también puede mejorar otras áreas, como el análisis de imágenes médicas.

• Fabricación
  En el sector de la fabricación siempre se están buscando oportunidades para reducir los costes y el consumo energético sin que se vean perjudicadas la calidad ni los resultados. La IA generativa puede ayudar a rediseñar y perfeccionar los procesos para optimizar el coste por unidad fabricada sin dejar de hacer hincapié en el control de calidad. Además de ayudar a desarrollar técnicas avanzadas de fabricación, la IA generativa se puede usar para crear programas de formación de seguridad más eficaces.

• Sector farmacéutico
  La IA generativa es muy eficaz para el descubrimiento de fármacos y el análisis virtual de compuestos, lo que permite acelerar la investigación, el desarrollo, las pruebas y el despliegue de soluciones farmacéuticas.

Por su capacidad para crear contenido inteligente, preciso y original sin la ayuda del ser humano, la IA generativa ofrece numerosas ventajas a las empresas de una gran variedad de sectores. Gracias al poder creativo de la IA, los modelos generativos tienen el potencial de fomentar la innovación, optimizar los procesos y abrir las puertas a nuevas oportunidades. Entre los principales beneficios de la IA generativa para las empresas se incluyen los siguientes:

La IA generativa puede optimizar los procesos, automatizar las tareas, reducir el coste de las operaciones y, de esta manera, mejorar la eficiencia en áreas como la creación de contenido, la optimización de diseños o el mantenimiento predictivo. Al automatizar las tareas repetitivas o laboriosas que antes requerían una mente creativa, las empresas pueden ahorrar recursos, aumentar la productividad y reasignar el valioso tiempo de los profesionales a iniciativas más estratégicas.

Tradicionalmente, el soporte y el servicio de atención al cliente dependían de la interacción directa entre personas, y los agentes se veían obligados a dedicar toda su atención a resolver los problemas de los clientes de uno en uno. La IA generativa permite a las empresas desplegar chatbots y asistentes virtuales con IA que pueden proporcionar una asistencia equiparable a la de un ser humano, pero a una escala mayor. Estos agentes con IA pueden responder consultas, ofrecer soluciones e incluso tratar opciones de compra, lo que mejora la satisfacción y la fidelidad de los clientes. Mediante la automatización del servicio de atención al cliente, las empresas pueden reducir los costes, mejorar la experiencia general del cliente y ayudar a los agentes humanos cualificados a realizar más trabajo en menos tiempo.

La IA generativa es muy beneficiosa para el marketing, ya que puede generar contenido personalizado, crear campañas publicitarias dirigidas y compartir recomendaciones de productos optimizadas en función de las preferencias y el comportamiento de los clientes. Personalizar las estrategias de marketing para cada comprador aumenta la interacción de las organizaciones con los clientes, mejora las tasas de conversión y refuerza la fidelidad a la marca.

Todas las ventajas indicadas anteriormente tienen un beneficio en común: aumentar los ingresos de la empresa. La IA generativa proporciona nuevas oportunidades, permite a las empresas crear productos y servicios avanzados con un menor coste, amplía las competencias de servicio y soporte de atención al cliente, y ayuda a las organizaciones a tener un mayor conocimiento sobre los riesgos que amenazan a su negocio, todo lo cual contribuye a aumentar el éxito financiero.

Obviamente, la IA generativa posee un enorme potencial para optimizar y perfeccionar los procesos de negocio y personalizar las interacciones con los clientes. Sin embargo, merece la pena reconocer que la IA generativa también tiene sus riesgos y limitaciones. A continuación se indican algunos de los posibles problemas que las organizaciones deben tener en cuenta en relación con la IA generativa:

• Dificultad para adaptarse a las nuevas circunstancias
  Los modelos de IA generativa pueden tener dificultades para adaptar los resultados a nuevas circunstancias, lo que requiere que se afinen y ajusten continuamente para garantizar la relevancia y la precisión.

• Prejuicios contraproducentes
  Puesto que los datos que se utilizan para entrenar los modelos de IA generativa pueden contener prejuicios, estos pueden reflejarse en los resultados. Las organizaciones deben implantar políticas o controles para detectar y abordar los contenidos prejuiciosos y ofensivos con el fin de evitar que se propaguen por accidente.

• Derechos de propiedad intelectual
  Por muy avanzadas que sean las IA generativas de hoy en día, su entrenamiento para generar contenido sigue dependiendo de los datos disponibles. Esto crea turbulencias en relación con los materiales protegidos por derechos de autor, ya que estas tecnologías de IA podrían estar utilizando propiedades intelectuales que no pertenecen a su organización matriz. Al mismo tiempo, los usuarios que comparten información confidencial con una IA podrían encontrarse con que esa información ha pasado a formar parte del conjunto de datos de la IA y ya no es confidencial.

• Falta de transparencia
  El esfuerzo invertido recientemente en la facilidad de uso y la capacidad de conversación entre el hombre y la máquina ha creado un entorno en el que puede ser difícil comprender realmente cómo funciona la IA generativa y de dónde proceden los datos originales. Muchas organizaciones podrían ser reticentes a aprovechar todo el potencial de la IA generativa si no comprenden bien su funcionamiento interno.

• Nuevos peligros para la ciberseguridad
  Ciberdelincuentes de todo el mundo ya utilizan programas de IA generativa para realizar ataques y eludir más eficazmente las capas de seguridad. Los agresores pueden incluso utilizar IA basadas en la empresa como punto de entrada al sistema, aprovechando las vulnerabilidades del programa para acceder a datos confidenciales. Estar al día de todos los avances en ciberseguridad y parches contra vulnerabilidades podría ser la única manera de contrarrestar estas crecientes amenazas.
  

• Posibles problemas de precisión e idoneidad
  Los sistemas de IA generativa pueden crear respuestas inexactas o no probadas. Las “alucinaciones” de la IA generativa, es decir, cuando la IA simplemente se inventa una respuesta, suponen un problema importante, especialmente cuando la exactitud y la veracidad son de vital importancia. Es esencial evaluar con cuidado la precisión, la idoneidad y la verdadera utilidad de los resultados antes de utilizar o distribuir públicamente cualquier información creada por una IA generativa.

Al incorporar la IA generativa a las operaciones empresariales, es esencial adoptar unas prácticas recomendadas que garanticen el uso responsable y eficaz. Si se respetan esas pautas, las organizaciones podrán maximizar los beneficios de la IA generativa y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos y las complicaciones:

• Familiarizarse con las conductas erráticas habituales y las soluciones alternativas
  Los modelos de IA generativa pueden mostrar conductas erráticas en el sentido de que el resultado puede contener errores o no cumplir las expectativas de alguna otra manera. Estudia las conductas erráticas habituales de la herramienta de IA generativa que elijas y desarrolla estrategias para buscar soluciones alternativas. Por ejemplo, podrías tener que afinar las instrucciones, ajustar los parámetros o utilizar técnicas de posprocesamiento para mejorar la calidad del contenido generado.

• Actuar con ética y respetar los requisitos legales
  En caso de duda, es mejor ir sobre seguro y actuar con ética y legalidad. Respeta todas las normativas, leyes de privacidad o derechos de propiedad intelectual que sean relevantes para tu situación. Toma medidas para proteger los datos confidenciales y la privacidad de los usuarios, y evalúa con regularidad las implicaciones éticas del contenido generado.

• Actuar con transparencia a la hora de informar de qué contenido se ha generado con una IA
  Para mantener la transparencia y asegurarte de que los usuarios sean conscientes de que están interactuando con contenido generado por IA, identifica claramente todos los contenidos que hayan sido creados por sistemas de IA generativa. De esta manera, fomentarás una mayor confianza entre los usuarios y consumidores, que serán más conscientes de lo que pueden encontrarse.

• Garantizar la exactitud
  Cuando sea esencial que la información sea precisa, verifica los resultados de los modelos de IA generativa y compáralos con las fuentes originales. Esto te ayudará a garantizar la fiabilidad e integridad del contenido generado, especialmente en aquellos sectores en los que la exactitud es fundamental (como el legal o el sanitario).

• Mantenerse al día
  La tecnología de IA generativa evoluciona constantemente. Mantente al día de los avances, las investigaciones y las prácticas recomendadas del campo y monitoriza continuamente el rendimiento y los resultados de los modelos de IA generativa. Si fuera necesario, intervén en los modelos y procesos para mejorar su eficacia y abordar cualquier complicación que surja.

• Prestar atención a los prejuicios
  Como ya mencionamos anteriormente, los modelos de IA generativa pueden reproducir los prejuicios que contienen los datos de entrenamiento sin que te des cuenta. Mantente alerta para identificar y abordar cualquier idea preconcebida o prejuicio que pueda aparecer en el contenido generado, evalúa periódicamente los resultados para detectar posibles prejuicios y toma medidas para mitigar su impacto.

Si bien la IA generativa existe desde hace décadas, recientemente ha sufrido una evolución meteórica en términos de capacidad y disponibilidad. Podemos anticipar que, a medida que esta tecnología siga evolucionando, la creatividad y la innovación mejorarán en prácticamente todos los sectores, lo que permitirá obtener resultados más sofisticados y realistas en la generación de contenido, el diseño, la composición musical y las artes visuales, entre otras cosas. La IA generativa también seguirá promoviendo la personalización y creará recomendaciones concretas, experiencias personalizadas y productos únicos diseñados para satisfacer las necesidades de cada cliente.

Es de esperar que, en los próximos diez años, surjan numerosas competencias multimodales. La integración de modelos de varios ámbitos dará lugar a resultados más inmersivos e interactivos que transformarán áreas como la realidad virtual, la realidad aumentada y la realidad mixta, por nombrar algunas experiencias. Sin embargo, este crecimiento no estará exento de cautela: las consideraciones éticas tendrán un papel predominante para tratar los prejuicios, mejorar la transparencia y garantizar el uso responsable de la IA generativa.

Además, también se optimizarán los procesos que respaldan a la propia IA generativa, lo que permitirá que las IA no dejen de aprender en ningún momento, se adapten en tiempo real y se vuelvan verdaderamente “inteligentes”. Esta capacidad de adaptación aumentará el valor de la IA generativa en los entornos dinámicos y alentará la colaboración entre el hombre y la máquina. Si bien es necesario abordar complicaciones como la detección de prejuicios y las consideraciones éticas, el futuro de la IA generativa es muy prometedor.

El inmenso poder y potencial de la IA generativa permite a las organizaciones mejorar la productividad, optimizar los flujos de trabajo y crear experiencias excepcionales para los clientes. Sin embargo, es fundamental que el uso del contenido generado por IA se aborde de una manera responsable, teniendo en cuenta los riesgos y los desafíos que conlleva. Para ayudar a las organizaciones a aprovechar de forma eficaz los beneficios de la IA generativa, ServiceNow ha introducido el Controlador de IA generativa y Now Assist for Search. Estas herramientas integran a la perfección las competencias de IA generativa en Now Platform^® para que los usuarios puedan aprovechar el poder de la IA sin necesidad de cambiar de plataforma ni realizar integraciones complejas.

Con el Controlador de IA generativa, las organizaciones pueden conectar Now Platform a los principales grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), como OpenAI, Azure y LLM de ServiceNow. Estas integraciones permiten utilizar sin problemas las competencias de IA generativa en los flujos de trabajo existentes, poniendo al servicio de los usuarios funciones mejoradas de búsqueda, conversaciones personalizadas y una mejor experiencia en general. Además, Now Assist for Search (con tecnología de IA generativa) proporciona respuestas más directas y específicas para mejorar aún más las competencias de búsqueda, garantizar que los usuarios reciban la información que necesitan de forma rápida y precisa, llenar las lagunas en la experiencia del cliente y ofrecer interacciones más fluidas.

Además, la reciente asociación de ServiceNow con Nvidia para desarrollar competencias de IA generativa más extensas para las operaciones empresariales amplía la funcionalidad de IA de ServiceNow y ofrece nuevas aplicaciones para la IA generativa a los departamentos de TI, los equipos del servicio de atención al cliente, los empleados y los desarrolladores, entre otros.

La IA generativa ofrece grandes oportunidades para las operaciones empresariales, pero no está exenta de riesgo. Haz clic aquí para obtener más información sobre cómo las competencias de IA generativa de ServiceNow pueden transformar tu organización y, al mismo tiempo, ayudarte a protegerte con eficacia de los posibles peligros. Pon la IA generativa al servicio de tu empresa en tus propias condiciones y lleva tu organización hacia nuevas fronteras.