¿Qué es la IA generativa? Explicación clara de sus tipos, beneficios y métodos de uso

¿Qué es la IA Generativa?

La IA Generativa es una tecnología que, basada en datos previamente aprendidos, permite a la IA generar automáticamente diversos tipos de contenido como textos, imágenes, código de programación, videos y audios en respuesta a las instrucciones (prompts) del usuario.
Un ejemplo representativo es “ChatGPT”, lanzado por OpenAI en noviembre de 2022.
ChatGPT puede generar textos naturales como si fueran escritos por un humano, lo que lo hace útil en diversas situaciones de negocios, y se espera que ofrezca beneficios como una gran eficiencia en el trabajo y reducción de costos.
El desarrollo de la IA Generativa ha avanzado rápidamente en los últimos años, y cada día se lanzan nuevos servicios en todo el mundo, atrayendo la atención en muchos campos.

Razones por las que la IA Generativa está en el centro de atención

Así como la invención de la computadora y la difusión de Internet y los teléfonos móviles trajeron grandes cambios a la vida de las personas, la IA se está convirtiendo en una presencia indispensable en la sociedad moderna.
En particular, la IA Generativa está desarrollándose hasta el punto de generar grandes preocupaciones sociales al poder reemplazar el trabajo humano, convirtiéndose en una entidad que ya no puede ser ignorada.

Diferencias entre la IA Generativa y la IA Convencional

Mientras que la IA convencional se centraba en “extraer” información relevante de los datos de aprendizaje en respuesta a un prompt y luego producir un resultado, la IA Generativa se caracteriza por “generar” nuevos resultados basados en los datos de aprendizaje.
Debido a esta característica, la IA Generativa tiene la ventaja de poder crear expresiones e ideas únicas sin estar limitada por los datos de aprendizaje. Sin embargo, también tiene la desventaja de que la calidad del resultado depende en gran medida de la habilidad del usuario en la ingeniería de prompts (la habilidad de introducir el prompt óptimo para obtener el resultado deseado de la IA).

Mecanismo de la IA Generativa

La tecnología que sustenta la IA Generativa es el “aprendizaje automático (machine learning)”.
El aprendizaje automático es una serie de técnicas que descubren y aprenden patrones y reglas a partir de grandes cantidades de datos ingresados, y clasifican y predicen nuevos datos ingresados. En el desarrollo de la IA Generativa, es común utilizar un método de aprendizaje llamado “aprendizaje profundo (deep learning)”.
El aprendizaje profundo permite extraer características de manera más compleja y precisa a partir de los datos ingresados, lo que posibilita la realización de tareas más complejas y precisas.
Generalmente, los modelos base generados a través de este aprendizaje automático, adaptados a tareas más específicas, se denominan “modelos entrenados”, y aquellos incorporados en productos o servicios se conocen colectivamente como “IA Generativa”.
En resumen, hay varios tipos de IA Generativa según el contenido de la “tarea específica”.

Tipos de IA Generativa

A continuación, se explican los principales tipos de IA generativa.

IA de Generación de Texto

La IA de generación de texto, representada por “ChatGPT” y “Bard”, incorpora modelos de lenguaje de gran escala (LLM: Large Language Model) como “GPT-4” y “PaRM”.
Los modelos de lenguaje de gran escala son modelos adaptados para manejar el lenguaje natural y poseen entre decenas de miles de millones y cientos de miles de millones de parámetros, lo que permite generar texto de manera muy natural.
Gracias a esto, es posible utilizarlos en una amplia variedad de situaciones, como la creación de actas de reuniones, respuestas a correos electrónicos, redacción de copias publicitarias y escritura de novelas.

IA de Generación de Imágenes

La IA de generación de imágenes, representada por “Stable Diffusion” y “Midjourney”, genera nuevas imágenes a partir de texto o imágenes. Por ejemplo, puede generar una imagen basada en una descripción textual (t2t: text to image) o reconfigurar una imagen existente en una diferente (i2i: image to image), dependiendo del propósito y uso.

IA de Generación de Voz

La IA de generación de voz genera nuevos datos de voz a partir de datos de voz ingresados.
Por ejemplo, al ingresar y entrenar con una gran cantidad de datos de voz de una persona o personaje, se puede hacer que lea varios textos con esa voz.
Además, puede ajustar el tono según emociones específicas y leer en varios idiomas, lo que permite su uso en diversas situaciones como narraciones y respuestas automáticas en centros de llamadas una vez que se ha entrenado la voz.
El “Text-to-Speech AI” de Google es un ejemplo conocido.

IA de Generación de Videos

La IA de generación de videos es una tecnología que combina imágenes y sonidos para generar automáticamente nuevos videos a partir de texto o imágenes.
“Sora”, anunciada por OpenAI en febrero de 2024, genera videos a partir de texto y, a diferencia de las IA de generación de videos anteriores que solo podían crear videos cortos de unos pocos segundos, puede generar videos de hasta un minuto de duración. Además, mantiene la coherencia de personajes y espacios a lo largo de múltiples escenas y reproduce movimientos naturales que reflejan correctamente las leyes físicas, lo que la convierte en una de las IA generativas más destacadas actualmente.

IA de Generación de Modelos 3D

La IA de generación de modelos 3D es una tecnología que genera automáticamente modelos 3D a partir de texto o imágenes.
Se espera que se utilice en industrias como la creación de personajes y objetos de videojuegos, y la producción de contenido CGI para animaciones y películas, siendo uno de los tipos de IA generativa más prometedores en la actualidad.
“LumaAI”, “Tripo” y “Meshy” son ejemplos representativos.

Beneficios del Uso de la IA Generativa

De esta manera, la IA generativa está emergiendo día a día y se espera su aplicación en diversas industrias.

Al utilizar la IA generativa, no solo se puede esperar una gran eficiencia en las operaciones y una reducción de costos, sino que también se pueden obtener sugerencias que conduzcan al descubrimiento de nuevas ideas y patrones, lo que representa un gran beneficio de uso en comparación con la IA tradicional.

Escenarios de Uso Empresarial de la IA Generativa

Específicamente, se puede considerar el uso de la IA generativa en los siguientes escenarios Negocios:

Automatización y Asistencia en la Atención al Cliente

La atención al cliente, como la respuesta a correos electrónicos y llamadas telefónicas, es una de las tareas que requieren mucho tiempo y esfuerzo en las operaciones diarias. Sin embargo, estas tareas se consideran bien adaptadas para la IA generativa.
Con la IA generativa de texto, no solo se puede entender el contenido de las consultas de los clientes y crear respuestas adecuadas, sino que también, al combinarla con la IA generativa de voz, es posible ofrecer un servicio de atención telefónica automatizada las 24 horas del día, los 365 días del año. De hecho, muchas empresas ya han implementado la IA generativa en estas operaciones.

Generación de Ideas y Creación de Borradores para Copias Publicitarias y Artículos Web

Además, como se mencionó anteriormente, aprovechando la característica de la IA generativa de producir nuevos resultados, es muy efectivo utilizarla para generar ideas y crear borradores en la producción de contenido como copias publicitarias y artículos web.
Al especificar características del producto, el público objetivo, el número de palabras, entre otros, e ingresar un prompt, es posible generar resultados más adecuados. Además, dado que puede generar muchas ideas más rápido que los humanos, contribuirá significativamente a mejorar la productividad.

Soporte en el Análisis de Datos y Generación Automática de Informes

La IA generativa, que puede procesar grandes cantidades de datos rápidamente, también se puede utilizar para el análisis y la predicción de datos, así como para la creación de informes basados en dichos análisis y predicciones, ya que se espera que descubra patrones y tendencias que los humanos podrían pasar por alto.
Una ventaja adicional es que, al especificar el formato de salida, se puede personalizar el formato según las necesidades.

Consideraciones al Utilizar IA Generativa

Como se mencionó anteriormente, la IA generativa ofrece grandes beneficios, pero al mismo tiempo, hay varios puntos a los que se debe prestar atención para utilizarla correctamente.

Alucinaciones de la IA

La IA generativa solo proporciona respuestas que son “las más probables” desde una perspectiva probabilística y estadística basada en los datos de aprendizaje, por lo que no es raro que se generen informaciones falsas (este problema se conoce comúnmente como “alucinaciones”).
Además, algunas IA generativas tienen limitaciones en el período de adquisición de datos de aprendizaje, lo que puede resultar en respuestas que no reflejan la información más reciente.
Por lo tanto, cuando se utilicen los resultados de la IA generativa en el trabajo, es necesario pasar por procesos como la verificación y confirmación de calidad por parte de humanos.

Aspectos de Seguridad

Además, uno de los aspectos más importantes que las empresas deben considerar al utilizar IA generativa es la seguridad.
Algunas IA generativas pueden utilizar los datos ingresados para el aprendizaje automático, lo que podría llevar a situaciones irreparables si se ingresan datos personales o secretos Negocios.
Por lo tanto, asegúrese de verificar cuidadosamente el manejo de los datos ingresados en los términos de uso, entre otros.

Regulaciones Legales

Además, en los últimos años, se ha debatido activamente sobre la regulación legal de la IA generativa, centrándose en la Ley de Derechos de Autor Japonesa y la Ley de Protección de Información Personal Japonesa, y algunos sectores han establecido sus propias éticas de IA según la industria o el sector. Por lo tanto, como parte de la conformidad de la empresa, también es necesario prestar atención a las tendencias de estas regulaciones legales y éticas de IA.

Si vas a utilizar IA teniendo en cuenta los puntos importantes, te recomendamos Azure OpenAI Service

En este sentido, “Azure OpenAI Service” ofrecido por Microsoft Azure es el único servicio que permite utilizar los servicios de IA (generación de texto, código e imágenes) proporcionados por OpenAI en Microsoft Azure. Una de sus características destacadas es que los datos ingresados no se utilizan para el aprendizaje automático y se pueden utilizar las funciones de seguridad de Microsoft Azure, lo que garantiza una alta seguridad en términos de protección de datos.
Además, aunque muchos de los principales servicios de generación de IA son extranjeros, Azure OpenAI Service permite contratos que se rigen por la ley japonesa y designan al Tribunal de Distrito de Tokio como jurisdicción exclusiva, lo que aumenta la previsibilidad de los riesgos legales. Por estas razones, recomendamos este servicio.

Resumen: La utilización de IA generativa puede mejorar la eficiencia, pero la gestión de riesgos es esencial

Los servicios de IA generativa que surgen diariamente pueden, si se utilizan eficazmente, mejorar significativamente la eficiencia operativa y reducir costos.
Sin embargo, para aprovechar eficazmente los servicios de IA generativa, es necesario comprender correctamente sus riesgos y considerar cuidadosamente qué funciones y especificaciones pueden mitigar esos riesgos en relación con las operaciones que se planea implementar.
Especialmente en las empresas, es importante establecer directrices internas, informar a los empleados y llevar a cabo capacitaciones. Al introducir servicios de IA generativa en las operaciones, es recomendable comparar y evaluar cada servicio desde esta perspectiva multifacética.