En el último año, la inteligencia artificial generativa ha capturado la imaginación del mundo. Este tipo de inteligencia artificial (IA) puede crear nuevo contenido basado en patrones que aprende de los datos existentes. Los datos varían, pero puede incluir fotos, canciones, escritos y otro contenido. La IA generativa puede crear imágenes fantásticas, escribir poesía o código e, incluso, producir una pista de rap que suene como una real.
Pronto, la IA generativa será tan fundamental para nuestras vidas como un teléfono inteligente. Aun así, para muchas personas, la IA generativa es un misterio. Veamos lo que es la IA generativa, lo que no es y cómo podría cambiar nuestras vidas en el trabajo y en casa.
En qué consiste la IA generativa
Aunque la IA generativa pueda parecer magia, hay mucha tecnología compleja y con muchos matices detrás. Pero si la descompones por partes, puedes empezar a comprender los mecanismos que hacen posible la magia.
Definición de la IA generativa
La clave para entender por qué la IA generativa es algo importante reside en su nombre. Es inteligencia artificial que puede generar nuevo contenido que no existía antes.
La IA generativa no solo analiza los datos existentes, sino que crea nuevo contenido. Imagina que le pides a un chatbot basado en IA, como ChatGPT, que te sugiera un eslogan para tu nueva empresa de café. En un par de segundos, el chatbot revisa décadas de eslóganes de café y prepara (disculpa el juego de palabras) un nuevo eslogan: “Anima tu día, sorbo a sorbo”. No es un mal comienzo para tu búsqueda de eslogan.
El poder de la IA generativa va más allá del juego de palabras. Puede analizar millones de líneas de datos de ADN y crear nuevas proteínas desde cero. Quienes se dedican a la medicina usan las aplicaciones de IA generativa para mejorar el tratamiento contra el cáncer o delinear con precisión el objetivo tumoral para un tratamiento de radiación. Las personas del ámbito del arte utilizan las aplicaciones de IA generativa, como Adobe Firefly, para expresarse y crear su trabajo comercial.
Instrucción: un pequeño pájaro con muchos detalles sobre una calle empedrada con palmeras
IA frente a IA generativa
La inteligencia artificial es exactamente lo que parece, máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas. Entre los ejemplos comunes encontramos asistentes de voz como Siri y Alexa y los chatbots de atención a clientes que aparecen cuando le preguntas a Amazon sobre un paquete perdido.
Aunque la inteligencia artificial que no es generativa sigue siendo útil, la IA generativa es transformadora. Apenas hemos comenzado a experimentar cómo y dónde nos ayudará a lograr resultados que habrían llevado mucho más tiempo o no habrían sido posibles en absoluto.
Por qué la inteligencia generativa es tan inteligente
En el pasado, las aplicaciones informáticas no podían llevar a cabo tareas a menos que un ser humano primero les diera instrucciones explícitas sobre cómo completarlas. Esas instrucciones se llaman “programación”. Aunque la programación sofisticada puede llegar a resultados increíbles, una aplicación informática tradicional no puede hacer algo que los seres humanos no incluyeran en su programación.
Los sistemas de IA generativa son más flexibles porque se basan en aprendizaje automático, que no requiere una programación explícita. En vez de eso, los seres humanos dan a los ordenadores acceso a grandes cantidades de datos. Los sistemas se entrenan a sí mismos para reconocer patrones en los datos y, lo que es más importante, para llegar a conclusiones sobre lo que han aprendido. (Ahí es donde entra en escena la parte de “aprendizaje” del “aprendizaje automático”). El tamaño y la calidad del conjunto de datos son importantes. La IA es tan buena como los datos que usa para entrenarse.
Responder a la pregunta “¿Cómo funciona la IA generativa?” es complejo y comprenderla en profundidad requiere mucho esfuerzo. Sin embargo, la belleza de la IA generativa es que no necesitas comprenderla toda para sacar provecho de ella. Puedes simplemente encontrar una aplicación, por ejemplo, Firefly, escribir lo que quieras ver (“tres cachorros de labradoodle que corren en la hierba”) y listo. Ya eres usuario/a de la IA generativa. Sin necesidad de tener conocimientos de programación.
Instrucción: tres cachorros de labradoodle que corren en la hierba
Aplicaciones de la IA generativa
La IA nos ha traído asistentes virtuales. La IA generativa proporciona especialistas virtuales (aunque con algunas limitaciones que veremos luego).
Las empresas y la IA generativa
La IA generativa puede añadir valor al optimizar cómo las organizaciones tratan el conocimiento interno. La IA generativa tiene el potencial de permitir, por ejemplo, que las personas a cargo de la estrategia de cadenas de indumentaria busquen en los registros de los inventarios de su empresa con preguntas como “¿Vendimos más pantalones cortos o largos el verano pasado?”. Tal información puede acelerar la toma de decisiones y el desarrollo de la estrategia.
Las personas y la IA generativa
Las personas ya usan la IA generativa para responder preguntas generales y llevar a cabo investigaciones. (Ten en cuenta que las respuestas y la investigación requieren de la verificación humana de hechos; puedes obtener más información al respecto y conocer otras desventajas en la sección “Limitaciones y desafíos de la IA generativa” que se encuentra más adelante).
Crear arte con IA generativa también está de moda entre particulares. Puedes probar conceptos rápidamente, crear tableros de ideas y soñar escenas extraordinarias con el lenguaje cotidiano. Aquí también pueden surgir problemas porque muchos de los generadores de arte con IA se entrenan con imágenes que tienen derechos de autor.
También puede haber inquietudes en relación con los derechos de autor. Para ayudarte a tratar con estas inquietudes, Adobe entrenó Firefly con imágenes con licencia de Adobe Stock, así como con contenido de licencia libre y de dominio público cuyos derechos de autor habían caducado. Ya que Firefly está diseñado para usarse comercialmente, puede abrir las puertas a muchas otras áreas, tales como el arte comercial, el diseño, los videojuegos, los entornos virtuales y muchas más.
Instrucción: diseño de interiores, una perspectiva de una sala de estar y una cocina con una isla, ventanas amplias con luz natural, colores claros, vegetación, muebles modernos, tragaluz, diseño moderno minimalista
Beneficios y ventajas de la IA generativa
La IA generativa puede comprender grandes cantidades de datos complejos mucho más rápido que el ser humano. Esto se debe a dos posibles beneficios clave de la IA generativa:
1. Mayor productividad
2. Eficiencia mejorada
Imagina que trabajas para una empresa que almacena su información confidencial en informes escritos, hojas de cálculo, bases de datos relacionales e incluso tablas gráficas. Puedes aprovechar la IA generativa para analizar todas estas fuentes, hacer conexiones entre ellas y responder tus preguntas. La IA puede incluso compartir recomendaciones basadas en su síntesis.
En muchos sectores, es probable que aumente la productividad y la eficiencia. Si eres gerente de marketing en una pequeña empresa, la IA generativa puede ayudarte a reajustar rápidamente el tamaño de un anuncio publicitario online para que coincida con las especificaciones de los diferentes lugares en los que aparecerá. Además, puedes trabajar con la IA generativa para informar sobre el desempeño de un activo, identificar tendencias y oportunidades que puedas incorporar en la próxima campaña de marketing.
Existe un tercer posible beneficio clave de la IA generativa:
3. Mayor creatividad
Las personas pueden tener una gran capacidad creativa. Pero incluso la persona más creativa de todas puede quedarse sin inspiración. Por ejemplo, cualquier profesional del diseño gráfico puede utilizar la IA como colega para la lluvia de ideas. Puede producir ideas novedosas que te lleven en diferentes direcciones, como un caleidoscopio que transforma una visión conocida en una nueva. En estos casos, la IA no es una experta virtual, sino tu auxiliar creativa.
Limitaciones y desafíos de la IA generativa
Las capacidades de la IA generativa son tan impresionantes que puede ser fácil perder de vista sus limitaciones. Estos son varios de los desafíos que superar.
La IA no siempre está en lo cierto
Como hemos mencionado en la sección “Aplicaciones de la IA generativa”, las herramientas de IA generativa, como ChatGPT, no siempre son precisas en relación con los hechos. Puede que llegue un momento en el que los conjuntos de datos y algoritmos más precisos reduzcan el riesgo, pero mientras tanto, como seres humanos, debemos ser consumidores escépticos de lo que leemos. Corrobora la información comparándola con una fuente fiable.
El sesgo puede estar en todos lados
Verificar datos puede ser relativamente sencillo. El bloqueo de sesgos sociales, como los relativos al sexo o la raza, es más difícil en los resultados de la IA generativa. Pero es muy necesario. Para prevenir la aparición de sesgos sociales en los resultados de la IA generativa, las personas responsables de la IA deben identificar y mitigar los sesgos desde el diseño y el desarrollo hasta la implementación, y comprometerse a controlarlos con regularidad.
Como personas usuarias también podemos ayudar a eliminar los sesgos. Pongamos que introducimos la instrucción “profesional de la ciencia con bata de laboratorio sosteniendo un tubo de ensayo” en un generador de arte con IA. ¿Los resultados solo muestran un tipo de persona, sin importar las veces que hagas clic en el botón Generar? Puedes enviar un mensaje a quienes inventaron el generador sobre ese punto débil y luego refinar esa instrucción de texto para producir resultados más diversos.
Instrucción: profesional de la ciencia con bata de laboratorio sosteniendo un tubo de ensayo
La IA generativa puede consumir mucha energía
Las empresas que desarrollan herramientas de IA generativa también deben considerar la energía necesaria para entrenar y mantener estas herramientas. El sector está tomando conciencia de la necesidad de reducir su huella de carbono, pero aún falta un largo camino por recorrer.
Los derechos de propiedad intelectual son un problema
El conjunto de profesionales creativos está preocupado, y con razón, por la infracción de los derechos de autor. Estas preocupaciones se abordan actualmente en los tribunales. Adobe es uno de los ejemplos de empresas que trabajan para ayudar a las personas que crean contenido. Además de desarrollar la IA generativa de Firefly de manera responsable, Adobe también ayuda al sector a crear estándares a través de la Content Authenticity Initiative (CAI) y trabaja por una etiqueta “sin entrenar” universal que permita a las personas creadoras tener el control sobre si permiten a los modelos de IA entrenar con su trabajo.
Integración de la IA generativa en tu flujo de trabajo
La IA generativa es potente. Tú también tienes el poder. Como persona, informarte es una prioridad principal. Corrobora las políticas de privacidad antes de utilizar una herramienta de IA generativa. Si no te gusta una política, evita esa herramienta. Piénsalo dos veces antes de cargar información personal en cualquier herramienta de IA generativa una vez que hayas pasado por la etapa de registro. Si quieres que algo siga siendo confidencial, mantenlo fuera de la herramienta. Si tu intención es utilizar los resultados comercialmente, asegúrate de que la herramienta esté configurada para evitar infringir los derechos de autor. Las empresas que adopten la IA generativa deberían verificar siempre los resultados generados en cuestión de precisión, sesgo e infracción de derechos de autor.
Además de estar al tanto del desarrollo de la normativa, es la mejor manera de proteger a la empresa frente a los riesgos legales y relativos a su reputación. Las personas deberían impulsar la conceptualización y la estrategia. Recuerda que la IA es tu ayudante. Tú estás a cargo.
Adopción del futuro del diseño con la IA generativa de Adobe Firefly
La IA generativa ya está cambiando nuestras vidas. Como experta virtual, la IA generativa puede mejorar la eficiencia y la productividad de muchos sectores. Como tu colega para la lluvia de ideas, la IA generativa puede mejorar tu creatividad.
La tecnología evoluciona con tanta rapidez que la IA generativa del mañana puede ser muy diferente a la de hoy. Si exploramos las herramientas con curiosidad y cuidado, podemos disfrutar de sus ventajas y evitar los peligros.
Instrucción: un jardín de té japonés
¿Alguna pregunta? Tenemos las respuestas.
La inteligencia artificial generativa es una rama de la IA que se enfoca en la creación o producción de contenido nuevo, como imágenes, música o texto, a través del uso de algoritmos y modelos de aprendizaje automático. La IA generativa generalmente requiere de aportes de usuarios/as, como, por ejemplo, una instrucción de texto, para generar un resultado que se corresponda, que puede ser un texto, una imagen, música o un vídeo.
Hay muchas aplicaciones prácticas de la IA generativa, incluida la escritura de código informático, la creación de imágenes y vídeos, el resumen de informes, el análisis de datos de ventas y la atención a clientes.
La inteligencia artificial se define en términos generales como máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas. La IA generativa se enfoca en la creación o producción de contenido nuevo, como imágenes, música o texto, a través del uso de algoritmos y modelos de aprendizaje automático. La IA generativa generalmente requiere de aportes de usuarios/as para generar un resultado que se corresponda con ese aporte.
Las principales posibles ventajas de la inteligencia artificial incluyen el incremento de la eficiencia, el aumento de la productividad y la mejora de la creatividad. Las limitaciones incluyen información inexacta, promoción sesgada, infracción de los derechos de autor y consumo de energía.
Las empresas y las personas pueden buscar lugares en sus flujos de trabajo en los que se pueden beneficiar de la eficiencia, la productividad o la creatividad adicionales. Las empresas que incorporen la IA generativa deberían revisar los resultados generados en cuestión de precisión, sesgo e infracción de derechos de autor, al tiempo que permiten al personal impulsar la conceptualización y la estrategia. Las personas pueden utilizar las herramientas de la IA generativa para trabajar y jugar siempre que sean cuidadosas con su información personal.
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