La inteligencia artificial generativa es una realidad, su implantación y usos en diferentes sectores es cada vez mayor. Asistentes virtuales de los smartphones, buscadores o chatbots de empresas ya la implementan para dar un mayor servicio al usuario. Esta nueva tecnología supone una oportunidad, pero surgen dudas sobre ella y sus usos. A lo largo de las próximas líneas analizaremos los retos a los que se enfrenta.

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¿Qué es la inteligencia artificial generativa?

La IA generativa es una inteligencia artificial capaz de crear contenidos nuevos en diferentes formatos multimedia como audio, vídeo, imágenes o texto entre otros. La finalidad de esta tecnología es imitar la inteligencia humana y generar un lenguaje natural.

Los primeros programas de IA se basaban en patrones definidos, pero al añadirle capacidad generativa aprende nuevos datos y ofrece resultados diferentes escapando a las reglas de programación iniciales.

Alcanzar nuevas cotas de productividad es la finalidad que se persigue a nivel corporativo. Según Goldman Sachs en los próximos 10 años permitirá un crecimiento del 1,5 % en la eficiencia de las empresas.

Pero esta tecnología va más allá de su uso empresarial, su principal exponente para el gran público, ChatGPT, tardó apenas dos meses en superar los 100 millones de usuarios. Para que lo pongas en contexto otras aplicaciones precisaron más tiempo, por ejemplo, Tik Tok necesitó 9, a Instagram le llevó 30 y Spotify más de 50 meses. Toda una revolución a la que aún le queda recorrido.

Principales usos y aplicaciones de la IA generativa

Conocido el concepto es el momento de descubrir sus principales usos y aplicaciones. Gracias a las principales aplicaciones de IA generativa y su integración en otros programas se emplea para una gran variedad de funcionalidades.

Creación de contenido

La generación de contenido es uno de los usos más frecuentes y comunes de la IA. Mediante indicaciones específicas puede crear desde textos a bandas sonoras. Para lograrlo, recopila información disponible en la red para regenerarla como algo propio que cumpla los parámetros solicitados.

Es importante recalcar que, aunque resulte tentador, no siempre es eficiente. Cuenta con una serie de errores que exigen de la edición humana para garantizar su fiabilidad y aportarle un lenguaje más natural. Además, en el caso de las imágenes pueden contener en errores por una mala asimilación de la solicitud o combinación de las disponibles.

Interacciones con clientes

La atención al público es otro de los usos más comunes de esta tecnología. La capacidad para entender al usuario y ofrecerles la mejor respuesta a sus dudas está convirtiendo a los chatbots inteligentes en algo cada vez más frecuente.

Estas interacciones también se reflejan en los buscadores. Al integrar la IA pueden dar respuestas más personalizadas ofreciendo mejor atención. Mejorar estos servicios y hacerlos más personales ayuda a las empresas a aumentar la eficiencia de un departamento cada día más relevante.

Automatización de tareas repetitivas

Existen una serie de tareas que es necesario realizar de forma periódica, esto supone invertir tiempo en ellas. La IA generativa es capaz de llevarlas a cabo adaptándose a los diferentes escenarios. Por ejemplo, las respuestas a solicitudes o el envío de mail marketing personalizado,

crear calendarios de mantenimiento, localizar contenidos o corroborar datos internos son otras funciones que asume sin dificultad.

Recopilación, almacenamiento y consulta de datos

Los datos son una herramienta de futuro y la base para el funcionamiento del mundo empresarial. El Big Data supuso un salto cualitativo en su recopilación y almacenamiento, pero al combinarlo con la IA va un paso más allá.

Gracias a esta tecnología los datos sin estructurar se pueden gestionar. La IA se encarga de procesarlos y seleccionarlos para generar informes de utilidad. Su capacidad en este campo está fuera de toda duda, de hecho, es uno en los que más se está avanzando.

Generación de código

Los programadores serán otros de los beneficiados gracias a la IA. Con las pautas adecuadas pueden escribir código y reducir los tiempos en esta área.

La multinacional Amazon ha realizado un estudio con su propia tecnología, Amazon Q Developer. En él, los desarrolladores que se apoyaron en ella lograron realizar las tareas un 57 % más rápido que los que no lo usaron.

IA generativa en las artes: música y pintura

La llegada de la IA al mundo artístico es de las más recientes. Dentro de este campo la generación de imágenes se ha convertido en algo muy popular, desde logotipos a material gráfico se consigue crear al novedoso basado en el material ya existente.

Pero el salto ha sido aún mayor en dos ramas tan creativas como la música y la pintura. Los algoritmos pueden crear melodías y armonías que nunca se han escuchado. Al acceder al contenido de internet compilan la información y se basan en los ritmos más populares para componer.

En el caso de la pintura se crean composiciones basadas en grandes artistas. La IA imita sus trazos y pinceladas para contextualizar un cuadro. Uno de los experimentos más recientes fue expandirse fuera del marco, partiendo de cuadros famosos se amplió el fondo de manera artificial. Los resultados fueron diversos siendo uno de los más sonados el de la Mona Lisa

Beneficios de la IA generativa en diseño y creación de contenidos

Crear contenido es una de las actividades más comunes para las que se emplea la IA. Apostar por ella ofrece una gran variedad de beneficios:

  • Tiempo: su capacidad para generar texto es muy alta ahorrando una gran cantidad de tiempo en la redacción.
  • Personalización: es capaz de adaptar los contenidos a una audiencia específica, incluso unipersonal para ofrecer una mejor experiencia.
  • Calidad: el aprendizaje que realiza le permite aumentar la calidad con el paso del tiempo y terminar con los errores humanos.
  • Acceso a datos: puede acceder a más datos y fuentes en diferentes idiomas, procesarlos y utilizarlos para generar contenido multimedia.

Desafíos éticos y técnicos de la IA generativa

Aunque esta nueva tecnología parezca una gran oportunidad cuenta con una serie de desafíos de carácter ético y técnico. Estos son algunos de los más relevantes:

  • Calidad y fiabilidad de los datos: esta tecnología no puede filtrar los datos, por lo que se cuestiona su veracidad o acreditación.
  • Contenidos poco éticos y sesgados: el tratamiento de temas sensibles o que generan controversia puede resultar un problema. La IA puede generar la información, pero no tiene un control ético sobre el resultado.
  • Autoría y responsabilidad: quién crea el contenido o es el responsable son dos dudas que se plantean. La legislación sobre ello aún es difusa y se está trabajando para poder dejarlo claro.
  • Camino recorrido: el camino que sigue el algoritmo para llegar al resultado no es visible. Este concepto se conoce como opacidad y puede llevar a dificultades de diferente tipo.
  • Recursos: los recursos informáticos necesarios para el trabajo de los algoritmos de IA son muy superiores a los de generación humana.

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La IA permite mejorar la eficiencia y la productividad, pero hoy en día tiene limitaciones. Combinar esta tecnología con la capacidad humana es una de las soluciones más inteligentes que pueden llevarse a cabo. Para lograrlo será necesario contar con especialistas y uno de ellos puedes ser tú.

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Bibliografía