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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 el celular. Aun así, para muchas personas, la IA generativa es un misterio. Veamos lo que es la IA generativa, lo que no y cómo podría cambiar nuestras vidas en el trabajo y en casa.

En qué consiste la IA generativa

Definición de la IA generativa

highly detailed little bird on a cobble street with palm trees

Indicación: un pequeño pájaro con muchos detalles sobre una calle empedrada con palmeras

IA frente a IA generativa

Por qué la inteligencia generativa es tan inteligente

three labradoodle puppies run on the grass

Indicación: tres cachorros de labradoodle que corren en la hierba

Aplicaciones de la IA generativa

Las empresas y la IA generativa

Las personas y la IA generativa

interior Design, a perspective of of a living room and a kitchen with an island, large windows with natural light, Light colors, vegetation, modern furniture, skylight, modern minimalistic design

Indicación: 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. Mejora de la eficiencia
    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 en línea 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 otra 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 hay 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 también 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 contribuir a eliminar los sesgos. Pongamos que introducimos la indicación “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 perfeccionar la indicación de texto para producir resultados más diversos.

scientist in a lab coat holding a test tube

Indicación: 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, en Adobe también ayudamos al sector a crear estándares a través de la Content Authenticity Initiative (CAI) y trabajamos por una etiqueta “no entrenar” universal que permita a las personas creadoras tener el control sobre si permiten que los modelos de IA se entrenan con su trabajo.

Integración de la IA generativa en tu flujo de trabajo

Adopción del futuro del diseño con la IA generativa de Adobe Firefly

a Japanese tea garden

Indicación: un jardín de té japonés

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¿Qué es la IA generativa y cómo funciona?
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 indicación de texto, para generar un resultado que se corresponda, que puede ser un texto, una imagen, música o un video.
¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de la IA generativa?
Hay muchas aplicaciones prácticas de la IA generativa, incluida la escritura de código informático, la creación de imágenes y videos, el resumen de informes, el análisis de datos de ventas y la atención a clientes.
¿En qué se diferencia la IA generativa de otras inteligencias artificiales?
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.
¿Cuáles son las ventajas y limitaciones de la IA generativa?
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.
¿Cómo pueden las empresas y las personas integrar la IA generativa en sus procesos?
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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