¿QUÉ ES?
La inteligencia artificial generativa es un tipo de IA diseñada para crear contenido nuevo en lugar de simplemente analizar y reaccionar ante datos existentes. A diferencia de las IA tradicionales, que se limitan a clasificar datos, responder preguntas o tomar decisiones basadas en patrones existentes, las IA generativas pueden producir textos, imágenes, música, videos e incluso código de software de forma autónoma.
Las IA generativas utilizan modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales generativas y los modelos de lenguaje grandes (LLMs), que están entrenados con cantidades masivas de datos. Estas redes aprenden a identificar patrones complejos y relaciones dentro de los datos, lo que les permite crear nuevas instancias que parecen reales o plausibles.
Ejemplo de un modelo de IA generativa: ChatGPT es un modelo de lenguaje generativo entrenado para entender y producir texto similar al humano. Dado un prompt o entrada de texto, este tipo de IA genera respuestas, redacta historias, resuelve problemas o crea explicaciones detalladas.
Las IA generativas tienen aplicaciones en múltiples campos, incluyendo:
Creación de contenido: redacción de artículos, generación de guiones, elaboración de resúmenes.
Arte y diseño: creación de imágenes originales, música o animaciones.
Entretenimiento y educación: desarrollo de personajes virtuales, juegos o herramientas educativas interactivas.
Negocios y marketing: producción de textos publicitarios, generación de ideas de productos y más.
La IA generativa utiliza modelos autoregresivos o transformers, como el conocido GPT (Generative Pre-trained Transformer), que predice cada palabra basándose en las anteriores. Este proceso de predicción y síntesis secuencial permite que las respuestas generadas sean coherentes y contextualmente adecuadas.
La inteligencia artificial generativa ha revolucionado la creación de contenido, ahorrando tiempo y permitiendo una creatividad sin precedentes. Sin embargo, también presenta desafíos, como la generación de información errónea o sesgada y preocupaciones éticas sobre el uso de contenido original.