La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la generación de contenido original a partir de datos existentes.

Una de las tecnologías clave en el desarrollo de la IAG es el uso de redes neuronales generativas. Estas redes utilizan un enfoque llamado aprendizaje profundo (deep learning), que permite que la IA aprenda de los datos de manera automática. Esto significa que la IA puede analizar inmensas cantidades de datos y encontrar patrones y relaciones que de otra manera serían difíciles de detectar. Esto es especialmente útil en el análisis de textos, imágenes y videos, ya que permite que la IA cree material original a partir de estos datos.
Una tecnología específica dentro de las redes neuronales generativas son las GANs o redes antagónicas generativas. Estas redes constan de dos partes: un generador y un discriminador. El generador se encarga de crear contenido nuevo, mientras que el discriminador se encarga de evaluar si el contenido generado es real o falso. Esta interacción entre el generador y el discriminador permite que la IA aprenda de los datos de manera eficaz y eficiente. Con ello, genera contenido no visto antes a una gran velocidad .
Los beneficios de la IAG son muchos y variados en diferentes sectores. Entre ellos encontramos:

• Generación de contenido nuevo en áreas como el arte, la música y la literatura.
• Contenido publicitario y de marketing, lo que podría ayudar a las empresas a llegar a un público más amplio.
• Aplicación en la investigación científica y en la medicina para analizar grandes cantidades de datos. Con ello se consigue encontrar modelos y relaciones que de otra manera serían difíciles de detectar.

Uno de los riesgos más importantes asociados con la IAG es la posibilidad de generar contenido ambiguo. Si la IA es entrenada con este tipo de datos, puede generar contenido que refleje esta ambiguedad, lo que podría tener consecuencias graves en campos como la política, la justicia, medioambiente, inmigración, economía, etc.
Otro riesgo a tener en cuenta es la privacidad. Con la capacidad de generar contenido único y personalizado, hay preocupaciones sobre el uso de datos personales y la posibilidad de que estos datos sean utilizados para fines indebidos.
La IAG también plantea desafíos éticos en relación con la creatividad y la propiedad intelectual. Con la capacidad de generar contenido original, ¿quién será considerado el autor o creador de ese contenido? ¿Cómo se protegerá la propiedad intelectual de estos productos generados por la IA? Ya existen debates a nivel global por este tema.
Por último, también se plantea el riesgo de una IA generativa que se vuelva incontrolable y comience a generar contenido dañino o peligroso. En este sentido, es importante tener una regulación y control sobre el uso de esta tecnología para evitar estos riesgos potenciales. El gran tema será definir quienes serán capaces de crear estos marcos regulatorios.
Se dice que la IAG también podría tener consecuencias negativas en el empleo, ya que podría reemplazar a trabajadores humanos en ciertas tareas. No obstante, que esto suceda, dependerá en gran medida de nosotros.

• Aprender habilidades y conocimientos.
  
• Desarrollar una mentalidad de aprendizaje continuo.
• Fomentar la creatividad y la innovación.
• Trabajar en equipo
• Regulación y control