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¿Cómo funciona la IA generativa internamente?
Por qué la inteligencia generativa es tan inteligente
Qué tecnología usa la IA generativa
Cómo se entrena la IA generativa
Cómo funcionan los diferentes tipos de modelos de IA generativa
Cómo funciona la IA generativa en el mundo real y cuáles son sus ventajas
Desafíos de calidad, sesgo y seguridad de la IA generativa
Adopción del futuro del diseño con la IA generativa de Adobe Firefly
¿Cómo funciona la IA generativa desde la indicación hasta el resultado?
En el último año, la inteligencia artificial generativa ha cautivado la imaginación del mundo. Este potente tipo de IA puede crear contenido nuevo (como imágenes, música, textos o código) basándose en patrones que aprende de datos existentes. La IA generativa funciona utilizando las aportaciones de la persona que la usa, como una indicación de texto o una imagen de referencia, y aplicando modelos avanzados para producir resultados completamente nuevos que se ajustan a ellas. Por eso puede crear imágenes fantásticas, escribir poesía, generar código de software o incluso producir una canción que parezca original.
Dentro de poco, la IA generativa será tan fundamental para nuestras vidas como un teléfono inteligente. Aun así, para muchas personas, sigue siendo un misterio. En esta guía veremos lo que es la IA generativa, lo que no es y cómo podría cambiar nuestra forma de trabajar y crear.
Aunque la IA generativa pueda parecer magia, está impulsada por una tecnología compleja que aprende de los datos y aplica patrones para crear algo nuevo. Al desglosarla en las partes que la conforman, la “magia” se vuelve más fácil de comprender.
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que no solo analiza la información existente, sino que genera contenido totalmente nuevo. Los modelos se entrenan con enormes conjuntos de datos de texto, imágenes, audio o vídeo, donde aprenden patrones, relaciones y estilos. Cuando se proporciona al modelo una aportación, como una indicación de texto o una imagen de referencia, aplica lo que ha aprendido para producir un resultado original acorde a lo que se solicita.
Por eso puedes pedirle a un chatbot que sugiera un eslogan y obtener una idea original en unos segundos, o utilizar Firefly para transformar una descripción en una imagen que parezca dibujada a mano o fotorrealista. Más allá de las tareas creativas, la IA generativa se está utilizando en los ámbitos científico y sanitario para diseñar nuevas proteínas, mejorar tratamientos contra el cáncer y acelerar la investigación. Su potencial va mucho más allá de jugar con palabras, pues ya está transformando numerosos sectores.
En el pasado, las aplicaciones informáticas no podían llevar a cabo tareas a menos que un ser humano les diera primero instrucciones explícitas sobre cómo completarlas. Esas instrucciones se llaman “programación”. Aunque la programación sofisticada puede generar resultados increíbles, una aplicación informática tradicional no puede hacer algo que los seres humanos no indicaran en su programación.
Los sistemas de IA generativa son más flexibles porque se basan en aprendizaje automático, que no requiere una programación explícita. En lugar 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, lo bonito de la IA generativa es que no necesitas comprenderla al detalle para sacar provecho de ella. Puedes simplemente encontrar una aplicación, por ejemplo, Firefly, escribir lo que quieras ver (“tres cachorros de labradoodle corriendo por la hierba”) y listo. Ya has usado la IA generativa, y sin necesidad de tener conocimientos de programación.
En la práctica, la IA generativa depende de hardware potente y computación a gran escala para funcionar. Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y las de procesamiento tensorial (TPU) se encargan de los enormes cálculos necesarios para entrenar y ejecutar estos modelos.
El proceso consta de dos fases principales:
Durante el entrenamiento, los modelos aprenden a partir de enormes conjuntos de datos de texto, imágenes, audio o vídeo. Esta etapa requiere mucha energía porque precisa computación distribuida, procesamiento en paralelo y largos tiempos de ejecución para reconocer patrones y relaciones.
Una vez entrenado, un modelo puede generar resultados solicitados, como escribir texto, producir una imagen o traducir audio, para lo que utiliza mucha menos energía. La inferencia también puede optimizarse mediante técnicas como el procesamiento por lotes y la implementación en la nube.
Para comprender el funcionamiento de la IA generativa, es de gran utilidad observar lo que ocurre antes de que escribas una indicación. El proceso de entrenamiento de la IA incluye una cuidadosa limpieza y selección de datos para mejorar la calidad, un entrenamiento previo con grandes conjuntos de datos para establecer una base de conocimientos y un ajuste preciso para tareas o dominios específicos.
Los ajustes de seguridad y la retroalimentación humana son también fundamentales, ya que contribuyen a perfeccionar los resultados y reducir sesgos no deseados. En Adobe, el entrenamiento incorpora datos con licencia y sin derechos, como contenido de Adobe Stock, para que los equipos creativos puedan utilizar las herramientas generativas con total confianza.
Existen varios tipos de modelos de IA generativa, y cada uno funciona de manera ligeramente distinta. Comprender la diferencia entre la IA generativa y otros tipos de IA puede ayudarte a determinar qué modelo se adapta mejor a tu proyecto concreto.
La IA nos ha brindado asistentes virtuales. La IA generativa, por su parte, nos proporciona expertos virtuales, aunque con algunas limitaciones que abordaremos más adelante. Entonces, ¿cómo funciona la IA generativa en el mundo real para empresas, profesionales y usuarios/as habituales? Al crear nuevo contenido acorde a lo solicitado, ayuda a los equipos a avanzar más rápido, explorar más ideas y obtener resultados que antes requerían mucho más tiempo y recursos. Las ventajas de la IA generativa abarcan desde una mayor eficiencia hasta una creatividad ampliada, lo que la convierte en una herramienta de gran utilidad para múltiples sectores.
La IA generativa puede añadir valor al optimizar la forma en la que las organizaciones gestionan el conocimiento interno. Los equipos creativos pueden usar herramientas como el generador de personajes con IA de Adobe Firefly para desarrollar personajes únicos para videojuegos, películas y campañas de marketing. La IA generativa tiene el potencial de permitir, por ejemplo, que las personas a cargo de la estrategia de cadenas de ropa busquen en los registros de los inventarios de su empresa con preguntas como “¿Vendimos más pantalones cortos o largos el verano pasado?”. Este tipo de información puede acelerar la toma de decisiones y el desarrollo de la estrategia.
Más allá de estos ejemplos, la IA generativa funciona en diversos sectores para impulsar la productividad, mejorar la eficiencia y estimular la creatividad. Puede analizar conjuntos de datos complejos, desde hojas de cálculo e informes hasta imágenes y gráficos, mucho más rápido que las personas, y ayudar así a los equipos a encontrar información y hacer recomendaciones. Para quienes se dedican al marketing, puede agilizar tareas repetitivas como redimensionar anuncios o informar sobre el rendimiento de los activos. El personal creativo, como profesionales del diseño gráfico, puede utilizar la IA como motor de lluvia de ideas que sugiere nuevas posibilidades y variaciones que inspiran ideas novedosas.
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 una verificación humana; puedes obtener más información al respecto y conocer otras desventajas en la sección sobre las limitaciones y los 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 paneles conceptuales y componer escenas extraordinarias usando 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 autoría.
Del mismo modo, puede haber inquietudes en relación con los derechos de autoría. Para ayudarte con esto, Adobe entrenó Firefly con imágenes con licencia de Adobe Stock, así como con contenido de licencia libre y de dominio público cuyos derechos de autoría habían caducado. Dado que Firefly está diseñado para usarse comercialmente, puede abrir las puertas a áreas tales como el arte comercial, el diseño, los videojuegos y los entornos virtuales, entre otras.
Las capacidades de la IA generativa son asombrosas, pero resulta fundamental conocer sus limitaciones. Estos retos, como la precisión, el sesgo, la propiedad intelectual y las cambiantes normativas sobre la ética de la IA, derivan del funcionamiento interno de la IA generativa.
Las normas, políticas y regulaciones en torno a la IA generativa aún están evolucionando. Tanto empresas como particulares deben mantenerse al día, revisar con detenimiento las políticas de privacidad y evitar cargar información confidencial que deba seguir siendo privada. Para las empresas, esto conlleva revisar los resultados en busca de problemas de precisión, sesgo y derechos de autoría. Para particulares, supone tratar la IA generativa como un ayudante creativo y no como un sustituto del razonamiento humano.
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 aliada para la lluvia de ideas, puede mejorar tu creatividad.
La tecnología detrás del funcionamiento de la IA generativa 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.
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Para empezar, introduce una indicación de texto o carga una imagen de referencia. El sistema se basa en estas aportaciones, es decir, interpreta lo que le pides y se prepara para generar un resultado.
La aportación se transforma en una representación numérica que el modelo puede interpretar. Por ejemplo, las palabras se descomponen en tokens, mientras que las imágenes se convierten en puntos de datos que describen formas, colores y características.
El modelo de IA generativa evalúa tu aportación comparándola con lo que ha aprendido de los datos de entrenamiento, prestando atención a las relaciones y el contexto. Esta adaptación contribuye a garantizar que el resultado se ajuste a tu intención y a lo que has solicitado.
Sirviéndose de su entrenamiento, el modelo crea contenido nuevo, como predecir la siguiente palabra de una frase, convertir el ruido aleatorio en una imagen o producir audio que se ajuste a la descripción.
Los ajustes que aplicas, como el estilo, la relación de aspecto o las paletas de marca, orientan el proceso. Estos controles ayudan a dirigir el resultado hacia un aspecto, tono o caso de uso específico.
El sistema perfecciona el resultado mejorando la calidad y aplicando ajustes finales. A continuación, puedes descargar, exportar o ajustar aún más el resultado con tus herramientas favoritas de Firefly o aplicaciones de Adobe.
La IA generativa está convirtiéndose rápidamente en una herramienta vital para cualquier artista. Continúa leyendo para saber qué es el arte con IA generativa, cómo crearlo y cómo puedes utilizarlo en la práctica.
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