El ámbito de la tecnología de inteligencia artificial (IA) se está expandiendo a un ritmo sin precedentes. Lo que alguna vez se consideró material de ciencia ficción ahora se está convirtiendo en una parte integral de nuestra vida cotidiana. Desde asistentes de voz y algoritmos de recomendación hasta ciberseguridad y diagnósticos avanzados de atención médica, la IA generativa está remodelando el mundo tal como lo conocemos.
Una forma de comprender esta rápida progresión es por el gran volumen de investigación que se produce en el campo.
“Estamos viendo 500,000 nuevos trabajos de investigación de IA por año”.
Joelle Pineau , vicepresidenta de investigación de IA en Meta
Esta mentalidad integral para la tecnología muestra el intenso interés y la inversión en IA en la academia, la industria privada y el gobierno. ¿Pero qué hay de ti? ¿Cómo puede usar Gen AI para su negocio, pasatiempos y vida personal? Hemos recopilado todos nuestros mejores artículos sobre diferentes categorías de productos de IA generativa que le facilitarán ver cómo la IA puede afectar directamente su día a día.
Pero primero, ¿qué es la IA generativa ?
La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en crear contenido único basado en datos de entrenamiento y redes neuronales. Esto puede variar desde la creación de contenido de texto hasta imágenes, música e incluso videos.
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Para comprender la IA generativa, primero es útil comprender qué es la IA. Inteligencia artificial , o AI, es un término amplio que se refiere a máquinas o software que imitan la inteligencia humana. Se trata de crear sistemas que puedan comprender, aprender y aplicar conocimientos, manejar situaciones nuevas y realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. La IA no está a la altura de la inteligencia humana, pero es fenomenal en lo que puede hacer.
La IA generativa lleva la IA un paso más allá. No solo imita la inteligencia humana; crea como un poder humano. Esto sucede utilizando modelos de aprendizaje automático. Estas son como reglas que mejoran con el tiempo a través de la práctica y el entrenamiento. Cuantos más datos y capacitación vean estos modelos, mejor se vuelven para crear contenido relevante y de alta calidad.
Desarrollo de IA Generativa
La IA generativa se desarrolló lentamente, basándose en avances previos de IA. Comenzó con el aprendizaje automático. Este tipo de IA permite que los sistemas aprendan y mejoren a partir de la experiencia sin una programación específica.
A medida que evolucionaron las técnicas de aprendizaje automático, vimos el desarrollo de redes neuronales, que son sistemas informáticos inspirados libremente en el cerebro humano. Estas redes pueden aprender de grandes cantidades de datos, lo que las convierte en herramientas increíblemente poderosas para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la generación de contenido.
Imagen de Pro_Vector / shutterstock.com
La IA generativa logró avances significativos con el advenimiento de las redes adversarias generativas, o GAN. Una GAN se compone de dos partes en competencia: un generador y un discriminador . Estas dos partes trabajan juntas para crear «datos sintéticos» muy realistas.
El trabajo del generador es crear nuevas salidas. El trabajo del discriminador es comparar la salida con datos entrenados e intentar fallar. Cuando el discriminador no aprueba, el generador tiene la tarea de volver a intentarlo. Ambas partes mantienen esto hasta que haya una salida aprobada. Este proceso ayuda al generador a aprender y perfeccionarse. Con el tiempo, mejora la creación de datos que se parecen mucho a los datos de entrenamiento.
Con todo esto funcionando bajo el capó , la IA ha podido colarse en varios tipos de casos de uso para la persona promedio. No necesita ser un experto en la programación de GAN para aprovechar al máximo la tecnología.
Aplicaciones de la IA Generativa
La IA generativa ha inundado muchas herramientas digitales, brindando soluciones prácticas para las tareas cotidianas .
“En 12 meses, llámese el próximo año esta vez (mediados de 2024), realmente creo que cada empresa, cada equipo de marketing, cada equipo de ventas, esta IA generativa y predictiva será una parte central de cada herramienta que utilicen. Simplemente no puedo ver la tecnología en el próximo año que no incorpore esta capacidad”.
Joyce Kim Directora de marketing, miembro de la junta de Twilio
Si Joyce tiene razón, estará utilizando estas herramientas en su vida profesional antes de darse cuenta (si aún no lo ha hecho).
Exploremos algunos de los dominios clave donde la IA generativa está teniendo un impacto significativo.
Procesamiento del lenguaje y escritura
La IA generativa está revolucionando el campo del procesamiento y la escritura del lenguaje. Las herramientas de IA como ChatGPT (basado en el modelo GPT-3) y Copy.ai se están volviendo indispensables para crear contenido, simplificar tareas, redactar correos electrónicos, escribir artículos y responder preguntas. Estas herramientas mejoran drásticamente la productividad y aumentan la creatividad.
A lo largo de nuestra investigación sobre el estado de la escritura de IA y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), hemos encontrado algunas de las mejores herramientas que aprovechan estos modelos de IA basados en texto. Éstas incluyen:
- Software y herramientas de escritura de IA
- Herramientas de reescritura y paráfrasis de IA
- AI Chatbots para atención al cliente y más
- Detectores de plagio y contenido de IA
- Asistentes de codificación de IA
- Constructores de sitios web de IA
- Herramientas SEO de IA
- Herramientas de marketing de IA
Como puede ver claramente, el Procesamiento del Lenguaje Natural (NPL) y los modelos de IA basados en el lenguaje están experimentando algunas de las adopciones más rápidas por parte de las empresas. Sus casos de uso abarcan muchos tipos diferentes de tareas y herramientas. Pero el lenguaje está lejos de ser lo único que la IA generativa es capaz de hacer.
Arte visual y mejora
La IA generativa está remodelando el panorama de la creatividad y la mejora visuales. Con modelos básicos como Stable Diffusion , los productos pueden generar imágenes y arte únicos mediante mensajes de texto. AI ahora está creando obras de arte impresionantes, creando videos realistas y ayudando con la edición de fotos. Herramientas como Midjourney y Photoshop están allanando el camino con este tipo de IA. Hemos escrito extensamente sobre las mejores herramientas de IA para crear imágenes. Éstas incluyen:
- Herramientas de diseño de IA
- Generadores de arte con IA
- Generadores de video con IA
- Mejoradores de fotos con IA
- Mejoradores de imágenes de IA
Generación de audio y procesamiento de voz
La IA generativa también está transformando el panorama auditivo. Puede generar música en un estilo específico. O puede usarlo como una herramienta de texto a voz para convertir texto escrito en palabras habladas. Eso abre el contenido para que sea más accesible para los usuarios con discapacidad visual. Por otro lado, las herramientas de voz a texto pueden transcribir archivos de audio, haciéndolos buscables y más fáciles de analizar. Algunas de las mejores herramientas de IA centradas en audio incluyen:
- Herramientas de generación de voz con IA
- Creadores de música con IA
- Herramientas de texto a voz de IA
Cómo usar la IA generativa de manera responsable
La IA generativa, con su capacidad para producir contenido similar al humano, ofrece una multitud de oportunidades. Sin embargo, el poder de esta tecnología también introduce una serie de consideraciones éticas y potencial de uso indebido. Es crucial enfrentar estos desafíos de manera responsable para aprovechar todo el potencial de la IA generativa y minimizar el daño. Ya sea que esté utilizando herramientas de IA a nivel de consumidor, desarrollando a partir de un modelo de IA más amplio o creando el suyo propio, cada uno de nosotros tiene sus roles en el uso responsable de la IA.
Además de los pronósticos alucinantes sobre lo que podría causar la IA, su uso implica riesgos tangibles pero elusivos.
Riesgos inherentes y críticas del uso de IA generativa
Al igual que con cualquier tecnología poderosa, la IA generativa viene con su propio conjunto de desafíos y peligros potenciales. Una de las principales preocupaciones es que los modelos de IA generativa no verifican inherentemente la información que generan. Pueden producir contenido basado en datos inexactos o engañosos, lo que lleva a la propagación de información falsa. Peor aún es que cuando cometen un error, no es obvio ni siempre fácil darse cuenta de que lo hicieron.
Esto es particularmente preocupante en áreas como el periodismo o la academia, donde la precisión de la información es primordial. Incluso en la escritura informal, la IA «alucina» o inventa hechos (especialmente cuando tiene dificultades para terminar su producción).
Otro riesgo potencial radica en el ámbito de la autenticidad del contenido. A medida que el contenido generado por IA se vuelve más frecuente, se están desarrollando herramientas de detección de IA para detectar y marcar dicho contenido. Los editores o las personas que usan AI-wholesale pueden experimentar un gran daño a su reputación, especialmente si el contenido generado por AI no está claramente etiquetado como tal.
Lo que dicen los expertos sobre los riesgos de Gen AI
No hay duda de que los datos de capacitación de LLM incluyen material con derechos de autor, contenido que se agregó contra los TOS del sitio web e información dañina y potencialmente difamatoria.
Imagen de designium / shutterstock.com
Todavía está por verse qué ramificaciones legales existen para el uso de IA. Ya sea que esté desarrollando un modelo o utilizando uno como servicio en su propio negocio.
“Existen serios problemas legales en torno al uso de datos de capacitación que involucran materiales con derechos de autor, violación de TOS, problemas de daños a la reputación”.
Regina Sam Penti , socia de Ropes and Gray
El sesgo (de todos y cada uno de los tipos) es parte de los datos de entrenamiento generativos de IA. La recopilación, la limpieza y el mantenimiento de los datos son los trabajos más importantes para los sistemas de IA generativa en el futuro.
«El sesgo seguirá siendo un problema porque los datos se entrenaron con datos generados por humanos… será necesario seguir refinando las medidas de protección»
Eric Boyd , CVP de AI Platform en Microsoft
Incluso como consumidor, es importante conocer los riesgos que existen, incluso en los productos que utilizamos. Eso no significa que no deba usar estas herramientas, solo significa que debe tener cuidado con la información que proporciona a estas herramientas y lo que finalmente espera de ellas.
¿A dónde vamos desde aquí?
Mientras nos encontramos al borde de una nueva era en la innovación digital, el potencial de la IA generativa apenas comienza a materializarse. No se trata solo de la tecnología en sí. También se trata de cómo las personas y las empresas pueden usarlo para cambiar sus trabajos cotidianos y su trabajo creativo.
Imagine usar chatbots de IA para manejar consultas de servicio al cliente, brindando respuestas y soporte inmediatos. O usar IA para transcribir audio , haciendo que el contenido sea más accesible para una audiencia más amplia. La IA generativa puede incluso ayudar en la escritura , desde la redacción de respuestas de correo electrónico y currículos hasta la creación de una copia de marketing convincente. Y así sucesivamente.
Para profundizar más en el tema, consulte nuestra publicación completa sobre las mejores herramientas de IA disponibles en la actualidad. Proporciona una descripción detallada de las principales herramientas de IA en varias categorías, lo que lo ayuda a elegir la herramienta adecuada para sus necesidades.
La IA generativa no es solo un avance tecnológico; es una herramienta para la creatividad, la eficiencia y la innovación. A medida que exploramos su potencial, una cosa está clara: la IA generativa no solo está dando forma a nuestro futuro; es aquí y ahora.
Preguntas frecuentes sobre IA generativa
¿Qué tipos de resultados puede generar un modelo de IA generativa?
- Text such as news articles, product descriptions, or creative writing
- Images from realistic portraits and landscapes to abstract art
- Audio outputs like music, speech, or sound effects
- Video including product videos, 3D animation, and realistic human avatars
- Code outputs for software applications, websites, or custom apps
¿Cuáles son las limitaciones de los modelos de IA?
- Bias: AI models can reflect biases in training data, leading to potentially unfair or inaccurate predictions.
- Complexity: The intricate nature of AI models can make them hard to understand, debug, or improve.
- Data requirements: AI models need large amounts of data for training, which can be costly to collect and prepare.
- Creativity: AI models lack human-like creativity and can only generate content based on their training data.
- Emotion: AI models don’t possess or comprehend emotions.
Despite these limitations, AI models are instrumental in solving many problems, and ongoing advancements may help overcome these challenges.
¿Qué es Chat GPT?
Launched on November 30, 2022, ChatGPT quickly gained recognition for its articulate responses across various knowledge domains. However, it has been noted for occasionally providing inaccurate information with confidence.
Key features of ChatGPT include:
- Natural Conversations: ChatGPT can engage in natural human-like conversations, employing various conversational techniques such as questioning, clarifying, and making statements.
- Comprehensive Answers: It can provide detailed and informative answers to a wide range of questions, even those that are open-ended or complex.
- Creative Text Generation: ChatGPT can generate diverse formats of text content, including poems, code, scripts, emails, and letters.
¿Podría la IA generativa reemplazar los trabajos?
However, the rise of generative AI also necessitates skilled professionals to develop and maintain these systems, creating new roles. Furthermore, as generative AI is used in innovative ways, it’s likely to open up new job opportunities.
While generative AI may transform specific jobs, it also presents new career paths, underscoring the importance of adaptability and continuous learning in the evolving job market.
This is all still speculative and could go any number of directions.
¿Qué es Auto-GPT?
- Autonomy: Auto-GPT is designed to carry out tasks independently, minimizing the need for human intervention.
- Versatility: It’s believed to handle many tasks, from debugging code and writing emails to craft presentations, blog posts, and marketing materials.
- User-Friendly: Auto-GPT is expected to be easy to use, making it accessible to individuals regardless of their technical expertise.
Given these potential capabilities, Auto-GPT could significantly transform our work processes, though its full impact remains to be seen.
¿Qué es la experiencia generativa de búsqueda de Google?
SGE operates by generating a summary of search results when a user initiates a search. The summary, influenced by factors like the user’s location and search history, is displayed alongside the traditional list of links. Users can delve deeper by clicking on the summary or the original source links.
Benefits of SGE include a more comprehensive topic overview, improved user experience by facilitating information discovery, and reduced reliance on traditional search results. As such, SGE represents a potential enhancement to the user search experience.
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