La Inteligencia artificial generativa (IAG) utiliza el aprendizaje profundo para crear nuevos contenidos en varios formatos. Se basa en redes neuronales, un proceso de aprendizaje automático que imita la forma en que aprende el cerebro humano. Esta IA analiza, en cuestión de segundos los datos de entrada y de capacitación del usuario. La IAGen es capaz de reproducir casi al milímetro (y en segundos) el contenido generado por el humano, por lo que es resulta difícil distinguirlos al 100%.  

Desde su lanzamiento en 2022, los programas de IA generativa como chatGPT han ganado mucha fuerza y están revolucionando la forma en que trabajamos.  

Privacidad y protección de datos dentro de la IAG 

Debido a los requisitos RGPD, los reguladores de privacidad de datos se han visto en la necesidad de evaluar el comportamiento de los chatbots, especialmente en Europa.  

Los usuarios pueden, en virtud del artículo 17 del RGPD, exigir a las organizaciones que eliminen sus datos. Sin embargo, los chatbots no pueden eliminar datos de usuario específicos que ya han sido almacenados, lo que, a largo plazo, puede repercutir a las empresas sujetas a los requisitos RGPD. Estas preocupaciones en torno a la infracción del RGPD han llevado a la prohibición de ChatGPT en países como Italia. 

El motor que aplique la IA generativa en cuestión, será responsable de determinar si los datos se mantienen privados o no. Ante todo, cabe recordar que las cláusulas de destrucción de datos están presentes en la mayoría de estos motores. 

Todavía hay mucho campo para la interpretación en este ámbito. Al utilizar la IAG, lea la letra pequeña sobre la responsabilidad ante posibles errores. ¿Es el usuario el responsable en caso de error? 

Lectura recomendada:

IA generativa, la inteligencia artificial que dará mucho que hablar este 2023 

¿Cómo puede la IAG ayudar a su negocio? 

La creación de contenido, el diseño imaginativo, los asistentes virtuales, la optimización de procesos y productos, los sistemas de personalización y recomendación, el aumento de datos y la innovación y generación de ideas son solo algunas de las muchas aplicaciones de la IA generativa.  

Esta inteligencia artificial permite personalizar el contenido, automatizar la generación de contenido y ofrecer servicio al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana los 365 días del año. Al examinar los datos de los usuarios y producir recomendaciones personalizadas puede mejorar las iniciativas de personalización. Además, puede crear datos artificiales para entrenar modelos de aprendizaje automático y solucionar problemas con datos confidenciales o limitados.  

Para una implementación adecuada en las operaciones corporativas, se deben tener en cuenta una serie de factores éticos que incluyen la privacidad, sesgo y uso responsable de los datos. 

Los modelos de aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales, se utilizan para entrenar la IA generativa.  

Las redes neuronales son representaciones computacionales de la organización y operación del cerebro. Están formadas por capas interconectadas de neuronas artificiales que procesan datos de entrada y pueden aprender a hacer predicciones o producir nuevos datos. 

¿Qué industrias se han beneficiado de la IAG y de qué manera? 

Salud e investigación médica: 

En el campo de la atención médica, la IA generativa ha tenido influencia en ámbitos como la genética, el desarrollo de medicamentos y las imágenes médicas. Con el fin de ayudar al desarrollo de las técnicas de imagen y educación de los médicos, los modelos de IAG pueden producir imágenes médicas sintéticas.  

La creación de nuevas estructuras químicas y la predicción de sus características utilizando IA generativa han sido de gran utilidad en el desarrollo de nuevos medicamentos. Estos modelos de IAG se han aplicado a la genómica para crear secuencias de ADN artificiales que ayudan en la investigación y el análisis. 

Industrias creativas:  

Las industrias creativas como la música, el diseño y el arte, se han visto sustancialmente alteradas por la IAG, que, al proponer ideas, conceptos y composiciones originales, ha permitido a diseñadores y artistas explorar nuevas direcciones creativas. 

Las herramientas de diseño asistidas por IA han mejorado el proceso creativo, y las obras de arte generadas se han exhibido en numerosas exposiciones de índole internacional. Además, la IAG permite la producción de música, proporcionando nuevas oportunidades para compositores y artistas. 

Fabricación y diseño de productos:  

La IA generativa ha alterado el diseño de productos, así como los procesos de fabricación. Es capaz de optimizar los diseños produciendo variantes que tienen en cuenta las limitaciones y objetivos particulares, lo que conduce a construcciones más eficientes y ligeras. La IA generativa es también capaz de simular y analizar el rendimiento de múltiples iteraciones de diseño, eliminando prácticamente el requisito de creación de prototipos físicos y acortando el ciclo de diseño. 

Atención al cliente y asistentes virtuales: 

La creación de chatbots y asistentes virtuales está revolucionando el servicio al cliente. Esto es posible en gran medida gracias a la IA generativa. Estos asistentes virtuales, juntamente con el poder de la IA pueden responder de manera rápida y eficaz a las consultas de los clientes, ofrecer asistencia y hacer recomendaciones a medida. Los tiempos de reacción son más cortos y los clientes tienen mejores experiencias.  

Generación y personalización de contenido:  

El marketing, el comercio electrónico y el entretenimiento digital son solo algunas de las industrias que han sufrido una transformación significativa en la producción y personalización de contenido debido a la IA generativa. 

La creación de contenido, como son las entradas de blog, publicaciones en redes sociales y recomendaciones, puede automatizarse mediante sistemas de IA. Debido al ahorro de tiempo y recursos, las empresas también pueden adaptar mejor sus servicios a las necesidades de usuarios específicos, lo que aumenta la felicidad y el compromiso del cliente. 

Le puede interesar:

Aprendizaje automático en el edge: el futuro de los dispositivos inteligentes ya está aquí 

Aunque pueda parecer complicado, el de la IA generativa es un concepto bastante sencillo: consiste en el proceso mediante el cual un algoritmo de inteligencia artificial crea una salida como texto, fotos, videos, código, bases de datos o representaciones 3D tomando como referencia conjuntos de datos que han sido previamente utilizados para educarlo y entrenarlo.  

La IA generativa es distinta de cualquier otra IA en cuanto a que se centra en crear contenido.