IA generativa más allá: cómo funciona y casos de uso reales

Los últimos meses han estado marcados por una clara tendencia tecnológica que ha liderado el rumbo de todos los sectores: la IA generativa. Su potencial económico no hace más que crecer y será una tendencia al alza durante los próximos años. Es una revolución que acaba de empezar. 

Gartner predice que, para 2025, la IA generativa producirá el 10% de todos los datos (ahora supone menos del 1%) y el 20% de todos los datos de prueba para casos de uso orientados al consumidor.  

Sin embargo, a pesar de estar en todas las noticias y conversaciones, es habitual que no se comprenda del todo en qué consiste, sus aplicaciones o cómo funciona. Por ello, recopilamos todos los conceptos principales en este artículo a modo de guía para que puedas comprender mejor esta tecnología y puedas sacarle el máximo partido en tu negocio.  

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa puede considerarse como un modelo de aprendizaje automático entrenado para crear nuevos datos, el lugar de hacer una predicción sobre un conjunto de datos concreto. Aprende a generar contenido que se parece a los datos con los que fue entrenado. 

La IA generativa intenta imitar la creatividad humana, generando contenido como texto, imágenes, respuestas a preguntas, vídeos, resúmenes, código de computación, etc.  

De hecho, los modelos de IA generativa no son nuevos en sí mismos, pues ha sido una herramienta muy útil para hacer análisis de datos durante décadas. Pero se ha transformado completamente gracias a los avances del Deep Learning y las redes neuronales.  

Podemos remontarnos a los años 60 para encontrar chatbots conversacionales como ELIZA, del Instituto Tecnológico de Massachusetts, que se basaban competa o principalmente en reglas y plantillas predefinidas. Por el contrario, los modelos de IA generativa no cuentan con estas reglas. Se les podría definir como “cerebros” primitivos y en blanco que se entrenan con datos del mundo real y luego desarrollan, de forma independiente, inteligencia que utilizan para generar contenido novedoso como respuesta a indicaciones.  

Cómo funciona la IA generativa

Los modelos de IA generativa usan redes neuronales para identificar los patrones y estructuras dentro de los datos existentes para generar contenido nuevo.  

Aprovecha los diferentes enfoques de aprendizaje (no supervisado o semisupervisado) para la formación, lo que hace que aproveche fácil y rápidamente una gran cantidad de datos sin etiquetar para crear modelos básicos. Estos modelos se pueden utilizar como base para sistemas de inteligencia artificial que puedan realizar múltiples tareas.  

El proceso de la IA generativa comienza con la alimentación de un modelo LLM con enormes cantidades de datos (páginas web, libros, documentos internos de una empresa, etc.). Este modelo utiliza transformadores que convierten oraciones y secuencias de datos en representaciones numéricas llamadas incrustaciones de vectores.  

Con los datos ingeridos convertidos en vectores, se pueden clasificar y organizar según su cercanía a vectores similares en el espacio vectorial. Esto ayudará a determinar cómo se relacionan las palabras, pero, para que un modelo pueda generar resultados que tengan sentido, los datos deben pasar por varios pasos de procesamiento computacional.  

Al añadir un marco de Machine Learning se crea una red generativa adversaria (GAN), que funciona enfrentando redes neuronales entre sí. En este punto, la mayor parte del aprendizaje del modelo será un proceso automático, pero los expertos deberán supervisar y ajustar los datos para asegurar que los datos son precisos.  

A partir de aquí es cuando se consigue una interfaz que se ve y suena natural, donde se podrán dar indicaciones al modelo.  

Pilares de la IA generativa

Ya hemos ido ordenando los pasos que intervienen en el proceso de la creación de modelos de IA generativa, pero ahora nos centraremos en las partes fundamentales que lo hacen posibles: 

• Modelos estadísticos: son la columna vertebral de la mayoría de los sistemas de IA, los cuales utilizan ecuaciones matemáticas para representar la relación entre diferentes variables. Aplicados a la IA generativa, se entrenan para reconocer patrones en los datos y luego utilizarlos para generar datos nuevos y similares.  
• Recopilación de datos: en este caso, tanto la cantidad como la calidad de los datos son una pieza fundamental en el engranaje. Los modelos generativos se entrenan con grandísimas cantidades de datos para comprender patrones. En modelos de lenguaje, se traduciría en ingerir millones de palabras de libros, textos y webs. Por su parte, para uno de imagen, deberá analizar millones de imágenes para que, cuanto más variados y completos sean los datos, mejores resultados generará.  
• Transformadores y atención: son un tipo de arquitectura de red neuronal y suponen la base de la mayoría de los modelos lingüísticos modernos. Por su parte, el mecanismo de “atención” permite que el modelo se centre en diferentes partes de los datos de entrada, y permite que decida qué partes de la entrada son relevantes para una tarea, aportando flexibilidad y potencia.  

Tipos de modelos de IA generativa

Nos encontramos con varios tipos de modelos de IA generativa, diseñados para desafíos y tareas diferentes. Los más importantes son: 

• Redes generativas adversarias (GAN): se componen de redes neuronales conocidas como generador y discriminador, que trabajan entre sí para crear datos que parezcan auténticos. La función del primero es generar resultados convincentes, mientras que el segundo trabaja para evaluar la autenticidad de ese contenido creado.  
• Modelos multimodales: parece que es el tipo de modelo que mayor fuerza va a cobrar durante los próximos meses, y es que pueden comprender y procesar múltiples tipos de datos simultáneamente (texto, imágenes y audio), lo que da como resultado resultados más sofisticados.  
• Modelos basados en transformadores: como decíamos en el punto anterior, lo solemos encontrar en la mayoría de los modelos lingüísticos y se entrenan con grandes conjuntos de datos para comprender las relaciones entre información secuencial. Están sustentados en Deep Learning y NLP para comprender la estructura y contexto del lenguaje. 
• Codificadores automáticos variacionales (VAE): estos modelos aprovechan dos redes para interpretar y generar datos, denominados codificador y decodificador. El primero toma los datos de entrada y los comprime en un formato simplificado. Después, el segundo, toma esa información comprimida y la reconstruye en alfo nuevo que se parece a los datos originales, pero sin serlo completamente.  

IA discriminativa vs IA generativa

Distinguir una de otra puede llevar a errores, por lo que hemos creado un artículo en el que desgranamos las diferencias en IA generativa e IA discriminativa para que puedas entender aún mejor en qué consiste cada una. Analizamos características como aproximación, objetivo, enfoque de formación, generación de datos.  

Beneficios y aplicaciones de la IA generativa

La IA generativa está llegando a todos los sectores gracias a sus numerosas aplicaciones en muchas áreas del negocio. Desde la creación automática de contenido nuevo, hasta la mejora de la interpretación o comprensión del ya existente, sus beneficios principales son: 

• Automatizar el proceso manual de redacción de contenidos. 
• Reducir el esfuerzo y el tiempo empleado en responder emails. 
• Mejorar la respuesta a consultas técnicas. 
• Resumir información compleja o muy amplia. 
• Simplificar el proceso de creación en diferentes formatos.  
• Mejorar la eficiencia y precisión de los sistemas de IA existentes, como el NLP y el computer vision.  
• Explorar y analizar datos complejos de nuevas formas para descubrir tendencias y patrones ocultos. 
• Automatizar y acelerar tareas y procesos, lo que supone ahorro de tiempo y recursos.  

Estos son solo algunos, pues hay muchos beneficios más.  

Casos de uso IA generativa

Como decíamos más arriba, la IA generativa aún se encuentra en sus primeras fases, por lo que muchas de sus aplicaciones están aún por descubrir, pero ya son muchas las empresas que están utilizando sus capacidades para mejorar sus procesos y estrategias.  

Algunos de sus casos de uso más importantes pasan por agilizar tareas de comercio electrónico, mejorar la atención al cliente online, mejorar el descubrimiento de fármacos, generación de anuncios personalizados y contenido promocional para marketing, etc. Hemos recopilado los más importantes a continuación. 

Búsqueda semántica

Gracias a la IA generativa se puede realizar una búsqueda eficaz de información en un sitio web o documentos internos mediante consultas basadas en contexto. 

Personalización de contenidos

Las herramientas de IA generativa permiten adaptar el estilo, mensaje e imágenes al resultado de análisis de preferencias y de sentimiento del usuario que interactúa con los contenidos.  

Q&A

Búsqueda conversacional sobre fuentes internas de colecciones de respuestas a preguntas automáticas para mejorar la atención al cliente. 

Relleno automático de ERPs

Se puede automatizar el procesado de transformación de información para la ingesta de datos desde transcripciones, emails y documentación. 

Procesado de documentos

Una de sus principales funciones es la de redactar o resumir nueva documentación basada en la síntesis y combinación de otros documentos como respuestas a licitaciones.  

Asistentes virtuales avanzados

Se puede crear un asistente virtual para que entienda eficazmente la transcripción de solicitudes de información y dudas de los clientes sobre nuestros productos y servicios.  

Un ejemplo es Brain, una solución que facilita el acceso a las consultas psicológicas a través del uso de inteligencia artificial de última generación. Se trata de un metahumano hiperrealista que hace que el paciente se sienta comprendido, escuchado y guiado. 

Recomendador de productos

Se pueden recomendar productos en base a la información textual que provee un usuario y las preguntas guiadas que le ayudan a obtener mejores respuestas.  

Traductor

Es uno de sus usos más populares gracias a su capacidad para traducir entre decenas de idiomas, además de traducir código fuente en un lenguaje de programación a otro; o hasta crear consultas SQL desde lenguaje natural. 

Generación de material creativo

Facilita a los equipos de marketing y creativos la capacidad de crear imágenes y contenidos como emails a medida para campañas y contenidos editoriales.  

Con la ayuda de OpenAI, conseguimos generar anuncios promocionales y la creación de publicidad contextual y segmentada, generación de subtítulos, vídeo cortos o contenidos dinámicos para una empresa líder del sector audiovisual.

Validar regulación y normativas

Tiene la capacidad de interpretar los documentos normativos para identificar posibles infracciones relativas a los procedimientos operativos.  

Mejores prácticas de la IA generativa

A pesar de todos sus beneficios, la IA generativa también tiene asociados riesgos que evolucionan rápidamente. Herramientas como ChatGPT se entrenan con grandes cantidades de datos disponibles públicamente, y no están diseñadas para cumplir con el GDPR u otras leyes de derechos de autor, por lo que es tan importante prestar mucha atención a los usos de las plataformas por parte de las empresas.  

También pueden incurrir en sesgos, plagio o problemas de confiabilidad, cuestiones éticas que hay que resolver cuanto antes. Por ello, a medida que las empresas introduzcan esta tecnología en sus procesos, se pueden implementar mejores prácticas como estas para reforzar la seguridad y la calidad: 

1. Formar un equipo multifuncional: para evitar cuellos de botella al dejar que toda la responsabilidad recaiga en un solo equipo de IA, es mejor contar con un equipo de soporte multifuncional con miembros de diferentes orígenes. Así se pueden investigar y hacer diferentes preguntas sobre el impacto de la IA y estudiar otros enfoques sobre cómo aplicarla o qué oportunidades se pueden aprovechar.  
2. Aprovechar los datos: en un mundo digital como en el que vivimos, adoptar un enfoque basado en los datos es fundamental para ser exitosos. La IA generativa hace que sea mucho más fácil aprovechar estos datos, además de proporcionar conocimientos únicos y específicos, a la par que permitir a los equipos sintetizar y aprovechar mejor la información o identificar problemas de manera proactiva. 
3. Poner el foco en la privacidad: los datos son uno de los bienes más preciados para las compañías y al implementar servicios que utilizan entradas como datos de capacitación futura hay que estar muy atentos a la hora de revisar los términos y condiciones para validar los mecanismos de privacidad, eliminación y almacenamiento de datos.  
4. Comprender las regulaciones y la gobernanza: comprender y navegar el panorama legal cambiante relacionado con esta tecnología es fundamental para las organizaciones que buscan aprovechar los beneficios de la IA generativa y, también, evitar posibles problemas legales o multas. También adoptar marcos de gobernanza proporcionan un enfoque estructurado para garantizar que esta tecnología se desarrolle y utilice de forma responsable, ética y transparente.  
5. Desarrollar un plan de respuesta a infracciones: a pesar de los esfuerzos, pueden ocurrir violaciones de datos, lo que requiere un plan de acción bien definido. Estos planes deben abarcar procesos para detectar e investigar infracciones, notificación a las partes afectadas, medidas para mitigar el impacto, etc.  
6. Desarrollar una estrategia de verificación y prueba: hay ocasiones en los que la IA generativa puede decir algo incorrecto o que no sea exactamente lo que nosotros queremos, por ello, sin una estrategia de prueba y detección, estas imprecisiones pueden producir resultados incorrectos o representaciones no válidas. Con estas pruebas nos aseguramos su confiablidad y precisión, así como implementar medidas defensivas, como la prevención de prejuicios y criterios éticos.  

La IA generativa tiene un enorme potencial para crear nuevas capacidades y valor para las empresas. Pero también puede introducir nuevos riesgos que solo los expertos pueden ayudar a combatir. En Plain Concepts contamos con un equipo de expertos que lleva aplicando exitosamente esta tecnología en numerosos proyectos, asegurando la seguridad de los clientes. Llevamos más de 10 años llevando la IA anuestros clientes y ahora te proponemos un Framework de adopción de IA generativa: 

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Desde Plain Concepts te aconsejamos dedicar tiempo de calidad a reflexionar en encontrar las ideas que aporten auténtico valor empresarial y no quedarse con las ideas con poco impacto en el negocio, donde la IA generativa no sea diferencial.

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