IA generativa
Qué es y por qué es importante
La IA generativa se alimenta de los datos existentes, aprende de ellos, y después genera datos con características similares. Por ejemplo, puede generar texto, imágenes, audio, vídeo y código de cómputo.
GenAI está cambiando el mundo
Los sistemas tradicionales de IA y machine learning reconocen patrones en los datos para hacer predicciones. Sin embargo, la IA generativa va más allá de las predicciones – su función principal es generar nuevos datos. Imagínese recibir el texto completo de un discurso pocos segundos después de haber dado a un chatbot (como por ejemplo ChatGPT) unas cuantas palabras para describir su idea. O generar música, arte o imágenes a partir de descripciones basadas en texto. O desarrollar una estrategia empresarial a través de una conversación informal con una herramienta de IA generativa. Bloomberg Intelligence descubrió que GenAI podría convertirse en un mercado de $1.3 billones de dólares para 2032.
Aplicación en el mundo real de la inteligencia artificial generativa
Se espera que la IA generativa remodele nuestro futuro de formas predecibles e inimaginables. En este video explicativo, escuchará ejemplos del mundo real de industrias de extensores de IA generativos y casos comerciales que utilizan modelos de lenguaje grandes (LLMs), generación de datos sintéticos y gemelos digitales. También conocerá algunas consideraciones y riesgos importantes de adoptar la tecnología de IA generativa, incluidos los prejuicios, las alucinaciones, la privacidad y la seguridad de los datos.
La evolución de la IA generativa
Contrariamente a lo que piensa la mayoría de la gente, la IA generativa no es nueva, sino que se ha elaborado a partir de tecnologías que hace décadas que se utilizan, entre ellos la IA, el machine learning y los métodos estadísticos. A pesar de que los orígenes de la IA generativa son bastante anteriores, nos remontaremos a 1966 y a un chatbot llamado ELIZA.
Joseph Weizenbaum, creador de ELIZA, diseñó este chatbot imitando los psicoterapeutas rogerianos que reflejan lo que dice el paciente. ELIZA utilizaba la concordancia de patrones para conseguir este objetivo. ELIZA fue uno de los primeros programas en intentar pasar el test de Turing, un juego de imitación para discernir si una máquina muestra o no un comportamiento inteligente com un humano.
A medida que evolucionaron los métodos para analizar datos de texto no estructurados, entre 1970 y 1990 fueron creciendo las redes semánticas, ontologías, redes neuronales recurrentes, etc. Entre el 2000 y el 2015, se produjo una mejora del modelado de lenguaje y la integración de palabras, y apareció Google Translate.
En 2014, Ian Goodfellow y su equipo desarrollaron las redes generativas adversativas (RGA), configurando dos redes neuronales para que compitieran (por ejemplo, en formación) la una contra la otra. Una red generaba datos, mientas que la otra intentaba determinar si los datos eran reales o no. En 2017 se presentaron los modelos de transformadores. Incluían un mecanismo de auto-atención que les permitía valorar la importancia de diferentes partes de las aportaciones cuando hacían predicciones. También se popularizaron modelos como BERT y ELMo.
Los modelos de transformador generativo pre-entrenado (GPT) fueron los siguientes en aparecer, y en 2018 se presentó el primer modelo GPT. Este modelo se había capacitado con grandes cantidades de datos de texto de Internet. Con 117 millones de parámetros, podía general un texto de estilo y contenido similar al de los datos de entrenamiento. Ya en 2023, los modelos amplios de lenguaje de GPT habían evolucionado hasta el punto que podían superar con éxito exámenes difíciles, como el examen de acceso a la abogacía.
La IA generativa en el mundo actual
La carrera hacia el éxito con la IA generativa
Organizaciones de todo el mundo se apresuran a implementar la tecnología GenAI en busca de sólidos resultados empresariales. Vea cómo se comparan las diferentes regiones e industrias en este informe GenAI basado en una encuesta global realizada a 1,600 organizaciones.
Beneficios y riesgos de la IA generativa
¿Siente curiosidad por saber cómo funciona la IA generativa y qué necesita tener en cuenta antes de usarla? Obtenga consejos para adoptar herramientas de IA generativa y aprenda sobre el desarrollo, gobierno y utilización de la IA, incluidas las consideraciones éticas.
Consejos para gestionar el contenido generado por la IA
¿Puede el consumidor medio distinguir los contenidos reales de los falsos? Para atenuar los peligros potenciales, los creadores de contenido ético deben asumir la responsabilidad de etiquetar el contenido generado por la IA, y los consumidores deben estar atentos a lo que sucede en este espacio.
Realidades irreales: el estado de la IA generativa
¿Puede la explosión de imágenes generadas crear una irrealidad que lleve el ser humano al fracaso? Conozca el verdadero significado del término "deepfake", descubra cómo pueden utilizarse los deepfakes para hacer el bien y vea cómo las técnicas emergentes pueden ayudar a detectar e identificar los medios generados.
Los responsables políticos utilizan la tecnología de gemelos digitales para determinar cómo podrían afectar a los ciudadanos las nuevas medidas fiscales.
Determinar los "ganadores" y "perdedores" de posibles cambios fiscales antes de implementar la normativa es fundamental para el Servicio Público Federal de Hacienda de Bélgica. Cuando necesita respuestas rápidas y precisas, el SPF utiliza Aurora, un gemelo digital de la calculadora que procesa los impuestos sobre la renta del país, para simular futuras reformas de la deuda. Mejores simulaciones implica responsables políticos mejor informados y mejores resultados.
¿Quién usa a IA generativa?
La IA generativa abarca una amplia gama de sectores y funciones empresariales en todo el mundo. A medida que crece en popularidad y desencadena el desarrollo de una gama de asistentes de IA especializados, la tecnología ha causado simultáneamente entusiasmo y temor entre particulares, empresas y gobierno. Vea cómo algunas industrias están utilizando GenAI hoy en día.
Los resultados de la IA generativa, en el fondo, son un reflejo de nosotros, los humanos. ... Los consumidores deben seguir aplicando el pensamiento crítico siempre que interactúen con la IA conversacional y evitar el sesgo de automatización (la creencia de que un sistema técnico tiene más probabilidades de ser preciso y veraz que un ser humano).Reggie Townsend VP of the SAS Data Ethics Practice
Consideraciones éticas para el uso de la IA generativa en los negocios
Al ser una tecnología revolucionaria, la repercusión de la IA generativa se ha comparado con descubrimientos como la electricidad y la imprenta. Con el potencial de aumentar drásticamente la productividad, los modelos conversacionales de AI han ganado popularidad, al tiempo que plantean preocupaciones sobre la ética de la AI, la privacidad de los datos, la precisión, las alucinaciones y el sesgo. Debido a su capacidad evolutiva que imita la inteligencia humana, GenAI ha creado olas de ansiedad frente a la ia y ha generado debates sobre cómo debe usarse y gobernarse.
Descubra por qué es esencial adoptar sistemas de IA confiables diseñados para centrarse en el ser humano, la inclusión y la responsabilidad.
Funcionamiento de la IA generativa
Algunos ejemplos populares de tecnologías de IA generativa incluyen DALL-E, un sistema de generación de imágenes que crea imágenes a partir de entradas de texto, ChatGPT (un sistema de generación de texto), el chatbot Google Bard y el motor de búsqueda potenciado por IA Bing de Microsoft. Otro ejemplo es el uso de IA generativa para crear una representación digital de un sistema, un proceso empresarial o incluso una persona, como una representación dinámica del estado de salud actual y futuro de alguien.
Existen tres tipos principales de tecnologías generativas (gemelos digitales, grandes modelos de lenguaje y generación de datos sintéticos).
Muchas otras tecnologías permiten y apoyan la IA generativa:
Un algoritmo es una lista de instrucciones paso a paso diseñadas para realizar una tarea específica o resolver un problema. Muchos programas informáticos son una secuencia de algoritmos escritos de manera que el ordenador pueda entenderlos. A medida que los algoritmos empiezan a complementar o sustituir las decisiones humanas, debemos explorar su equidad y exigir transparencia sobre cómo se desarrollan.
La inteligencia artificial hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas similares a las humanas. La IA a menudo se basa en gran medida en el aprendizaje profundo y la NLP. Gracias a estas tecnologías, los ordenadores pueden entrenarse para realizar tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones.
Una buena gestión de los datos es esencial para garantizar unos resultados confiables, éticos y sin sesgos. Es particularmente crítico para IA, tareas de aprendizaje automático y LLM que son entrenados en grandes conjuntos de datos y luego se utilizan para comprender y generar contenido.
El deepl learning es un subconjunto de machine learning que entrena a una computadora para realizar tareas similares a las humanas, como reconocer el habla, identificar imágenes y hacer predicciones. Mejora la capacidad de clasificar, reconocer, detectar y describir utilizando datos. Los modelos de deep learning como los GAN y los autocodificadores variacionales (VAE, por sus siglas en inglés) se entrenan en conjuntos de datos masivos y pueden generar datos de alta calidad. Técnicas más recientes, como los StyleGAN y los modelos de transformación, pueden crear vídeos, imágenes, texto y voz realistas.
El maching learning es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Se trata de una rama de la inteligencia artificial que entrena a una máquina para que aprenda. El machine learning se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una intervención humana mínima.
El procesamiento de lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que ayuda a las computadoras a comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano. NLP toma elementos prestados de muchas disciplinas, incluyendo la ciencia de la computación y la lingüística computacional, en su afán por cerrar la brecha entre la comunicación humana y el entendimiento de los ordenadores.
Las redes neuronales son sistemas informáticos con nodos interconectados que funcionan de forma muy parecida a las neuronas del cerebro humano. Las redes neuronales utilizan algoritmos para reconocer patrones ocultos y correlaciones en los datos planos, agruparlos y clasificarlos, y aprender y mejorar continuamente con el tiempo.
El aprendizaje por refuerzo es cuando un algoritmo descubre mediante ensayo y error qué acciones producen las mayores recompensas. El aprendizaje por refuerzo, un modelo de aprendizaje automático, se basa en una señal de recompensa para su mecanismo de retroalimentación a medida que aprende gradualmente la mejor (o más gratificante) política u objetivo. Se usa a menudo en robótica, juegos y navegación.
Implementación de modelos de IA Generativa
Los modelos son caros de ejecutar, ya que requieren enormes cantidades de potencia de cálculo y datos. Debe evaluar detenidamente el ROI antes de implementar un modelo de IA generativa y considerar las distinciones entre los diferentes tipos de modelos, como los modelos básicos y los modelos de dominio. También existen consideraciones éticas. ¿De dónde proceden los datos y a quién pertenecen? ¿Son confiables? ¿Entiende exactamente cómo se construyó el modelo?
Cinco pasos para perfeccionar un modelo
La IA generativa se basa en muchos algoritmos y tecnologías de IA diferentes para generar datos que tengan distribuciones y características de probabilidad similares a los datos de los que aprende. En lugar de empezar desde cero, puede seguir estos cinco pasos para perfeccionar un modelo lingüístico básico pre-entrenado.
1. Defina la tarea.
Elija un modelo de lenguaje grande preentrenado adecuado y defina claramente la tarea para la que se va a ajustar. Esto podría ser clasificación de texto (a saber, reconocimiento de entidad), generación de texto, etc.
2. Prepare los datos.
Recopile y pre-procese sus datos específicos para tareas como el etiquetado, el formateo y la tokenización. Cree conjuntos de datos de entrenamiento y validación (y posiblemente de prueba).
3. Afine.
Entrenar el modelo modificado en sus datos específicos de la tarea, utilizando el conjunto de datos de entrenamiento para actualizar el peso del modelo. Supervise el rendimiento del modelo en el conjunto de validación para evitar el sobreajuste.
4. Evalúe y pruebe
Después del entrenamiento, evalúe su modelo ajustado en el conjunto de validación, haciendo los ajustes necesarios con base en los resultados. Cuando esté satisfecho, pruebe el modelo en el conjunto de prueba para obtener una estimación no sesgada de rendimiento.
5. Despliegue.
Cuando esté seguro del rendimiento del modelo, despliéguelo para el uso previsto. Esto podría implicar la integración del modelo en una aplicación, un sitio web u otra plataforma.
Descubra cómo las organizaciones utilizan las herramientas de IA gen
Muchas organizaciones están adoptando la IA generativa, siendo los sectores bancario y de seguros la forma inicial de adopción para la operación empresarial diaria. Esta infografía resaltó algunos éxitos iniciales, como la gestión del riesgo, la mejora de la satisfacción de los empleados, el ahorro en costes operativos y el logro de una mayor retención de clientes.
