¿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: las GAN pueden crear vídeos o imágenes reales mediante el aprendizaje de movimientos faciales y expresiones. Sin embargo, estas aplicaciones generan preocupaciones éticas.
• Síntesis de imagen: en sectores como la moda o los juegos, las GAN crean imágenes de alta calidad para el diseño de productos o la creación de personajes.
• Herramientas de arte colaborativas: algunas plataformas permiten a los usuarios crear nuevas piezas de arte o retratos realistas mediante la combinación de imágenes existentes mediante la tecnología de las 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: comprime de forma eficaz grandes conjuntos de datos para facilitar el almacenamiento y el procesamiento.
• Eliminación de ruido en las imágenes: mejore la calidad de las imágenes de baja resolución o con ruido mediante la generación de versiones más claras.
• Diagnóstico por imagen: 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.
• Reconocimiento 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 idiomas: traduzca 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 soporte técnico 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, lo que permite más tiempo para la innovación. Los artistas, escritores y escritores pueden centrarse en refinar su trabajo mientras la inteligencia artificial actúa como bestia de carga.
  
  

Ejemplo: un novelista que trabaja en un nuevo libro usa la IA generativa para redactar capítulos iniciales basados en el estilo de ese autor, lo que le libera para centrarse en refinar la historia y los personajes.

• Soluciones para novelas: 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 empaquetado respetuosa con el medioambiente usa la inteligencia artificial generativa para analizar grandes conjuntos de datos de materiales y preferencias del consumidor antes de sugerir diseños sostenibles 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 la IA 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 costes: al usar la inteligencia artificial para automatizar tareas creativas y técnicas, las empresas ahorran costes 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 IA generativa para escribir y depurar código. Al trabajar en una nueva aplicación, la inteligencia artificial puede ayudar a crear la estructura de código inicial, lo que permite 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.

Experiencias y productos adaptados: la inteligencia artificial puede ayudar a crear contenido personalizado, desde recomendaciones de productos hasta correos electrónicos de marketing adaptados, lo que mejora 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 IA 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, lo que hace que la experiencia de compra sea más atractiva y relevante.