La IA generativa (IAG) es un tipo de inteligencia artificial que puede crear nuevos contenidos e ideas, como conversaciones, historias, imágenes, videos y música.

Como cualquier otro tipo de inteligencia artificial, la IA generativa se basa en modelos de machine learning: modelos muy grandes que se entrenan previamente con grandes cantidades de datos y que, por lo general, se denominan modelos fundacionales (FM). Además de la creación de contenido, la IA generativa también se utiliza para mejorar la calidad de las imágenes digitales, editar videos, crear prototipos rápidamente para fabricación, crear modelos de repetición y mucho más.
Es importante tener en cuenta que, que un FM aprovecha los últimos avances en machine learning. Los modelos fundacionales son el resultado de los últimos avances de una tecnología que ha estado evolucionando durante décadas. Una clase de FM, como los modelos GPT, denominados de forma común modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), se centra específicamente en tareas basadas en el lenguaje, como el resumen, la generación de texto, la clasificación, las preguntas y respuestas abiertas y la extracción de información. Lo que hace que los modelos de lenguaje de gran tamaño sean especiales es que pueden realizar muchas más tareas porque contienen una gran cantidad de parámetros que los hacen capaces de aprender conceptos avanzados.
Como resultado, las empresas pueden crear aplicaciones altamente diferenciadas con máquinas virtuales mediante únicamente una pequeña fracción de los datos y la computación necesarias para entrenar un modelo desde cero.
¿Por qué es importante la IA generativa?
Las aplicaciones de IA generativa, como ChatGPT, han suscitado mucha atención y fomentado la imaginación del público en general, ya que pueden ayudar a reinventar la mayoría de las experiencias y aplicaciones de los clientes, crear nuevas aplicaciones nunca antes vistas y ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de productividad. Según Goldman Sachs, la IA generativa podría impulsar un aumento del 7 % (o casi 7 000 000 000 000 USD) del PIB mundial y aumentar el crecimiento de la productividad en 1,5 puntos porcentuales en un período de 10 años.
¿Cuáles son las aplicaciones comunes de la IA generativa?
Gracias a la IA generativa, puede aprovechar el machine learning para su empresa con mayor rapidez y aplicarlo a un conjunto más amplio de casos . Puede aplicar la IA generativa en todas las líneas de negocio, incluidas la ingeniería, el marketing, el servicio al cliente, las finanzas y las ventas. La generación de código es una de las aplicaciones más prometedoras para la IA generativa.
Además de la generación de código, hay muchas aplicaciones en las que se puede utilizar la IA generativa para lograr un cambio radical en la experiencia del cliente, la productividad de los empleados, la eficiencia empresarial y la creatividad. Puede utilizar la IA generativa para mejorar la experiencia del cliente mediante capacidades como chatbots, asistentes virtuales, centros de atención inteligentes, personalización y moderación del contenido. También es posible aumentar la productividad de sus empleados con la búsqueda conversacional, la creación de contenido y el resumen de texto impulsados por IA generativa, entre otros. Además, la IA generativa le permite mejorar las operaciones comerciales con el procesamiento inteligente de documentos, los asistentes de mantenimiento, el control de calidad y la inspección visual y la generación de datos de entrenamiento sintéticos. Por último, puede utilizar la IA generativa para impulsar la producción de todo tipo de contenido creativo, desde arte y música, con la generación de texto, animación, video e imágenes.
¿Cómo afectará la IA generativa a las industrias?
Si bien vemos que la IA generativa está presente en todas partes, hay ciertas industrias que están preparadas para beneficiarse con rapidez de la IA generativa.
Servicios financieros
Las empresas de servicios financieros pueden beneficiarse de la IA generativa para prestar un mejor servicio a sus clientes y, al mismo tiempo, reducir los costos. Las instituciones financieras pueden utilizar bots conversacionales impulsados por FM para mejorar el servicio al cliente mediante la generación de recomendaciones de productos y respuestas a las consultas de los clientes. Las instituciones crediticias pueden acelerar la aprobación de préstamos mediante el uso de FM para mercados desatendidos desde el punto de vista financiero, especialmente en países en desarrollo. Los bancos pueden detectar rápidamente el fraude en las reclamaciones o en las tarjetas de crédito o préstamos. Las firmas de inversión pueden utilizar el poder de los FM para brindar asesoramiento financiero personalizado a sus clientes a bajo costo.
Sanidad y ciencias biológicas
Uno de los casos de uso más prometedores de la IA generativa es acelerar el descubrimiento y la investigación de fármacos mediante el uso de modelos para crear nuevas secuencias de proteínas con propiedades específicas para el diseño de anticuerpos, enzimas y vacunas, así como para la terapia génica. Las empresas de sanidad y ciencias biológicas también pueden utilizar los FM para diseñar secuencias genéticas sintéticas para aplicaciones en biología sintética e ingeniería metabólica, como la creación de nuevas vías biosintéticas o la optimización de la expresión génica con fines de biomanufactura. Por último, los FM pueden crear datos sintéticos de pacientes y de atención médica, que pueden resultar útiles para entrenar modelos de IA, simular ensayos clínicos o estudiar enfermedades raras sin acceso a grandes conjuntos de datos del mundo real.
Automoción y fabricación
Las empresas automotrices pueden utilizar la IA generativa para una multitud de casos de uso, desde ingeniería hasta experiencias a bordo de vehículos y servicio al cliente. La IA generativa ayudará a las empresas automotrices a optimizar el diseño de las piezas mecánicas para reducir la resistencia en los diseños de los vehículos. La IA generativa también creará nuevas experiencias a bordo del vehículo, lo que permitirá diseñar asistentes personales. Las compañías automotrices utilizan la IA generativa para ofrecer un mejor servicio al cliente al proporcionar respuestas rápidas a sus preguntas más frecuentes. Se pueden crear nuevos diseños de materiales, chips y piezas con IA generativa para optimizar los procesos de fabricación y reducir los costos. La IA generativa también se puede utilizar con el objetivo de generar datos sintéticos para probar aplicaciones, especialmente para datos que no suelen incluirse en los conjuntos de datos de prueba, como defectos o casos extremos.
Contenido multimedia y entretenimiento
Desde animaciones y guiones hasta largometrajes, la IA generativa puede producir contenido novedoso y de alta calidad a una fracción del costo y el tiempo que tardarían tradicionalmente. Los artistas pueden complementar y mejorar sus álbumes con música generada por IA para crear géneros completamente nuevos. Las organizaciones de medios pueden utilizar la IA generativa para mejorar las experiencias de su audiencia al ofrecer contenido y anuncios personalizados para aumentar sus ingresos. Las compañías de juegos pueden usar la IA generativa para crear nuevos juegos y permitir a los jugadores crear avatares.
Telecomunicaciones
Los primeros casos de uso de la IA generativa y las telecomunicaciones se centran en reinventar la experiencia del cliente. La experiencia del cliente se define por las interacciones acumuladas de los suscriptores en todos los puntos de contacto del recorrido del cliente. Por ejemplo, las organizaciones de telecomunicaciones pueden aplicar la IA generativa para mejorar el servicio de atención al cliente con agentes conversacionales en vivo, similares a los humanos, optimizar el rendimiento de la red al analizar los datos de la red para recomendar soluciones y reinventar las relaciones con los clientes con asistentes de ventas personalizados e hiperpersonalizados.
Energía
La IA generativa es adecuada para tareas del sector energético que implican el análisis de datos complejos, el reconocimiento de patrones, la previsión y la optimización. Las organizaciones de energía pueden mejorar el servicio al cliente al analizar los datos de los clientes para identificar los patrones de uso y desarrollar ofertas de productos específicas, programas de eficiencia energética o iniciativas de respuesta a la demanda. La IA generativa puede ayudar a gestionar la red, aumentar la seguridad del sitio operativo y optimizar la producción de energía mediante la simulación de yacimientos.

La IA generativa tendrá un impacto profundo en más áreas e industrias sin lugar a duda , son las citadas con aterioridad las que en mejor predisposición estan en la actualidad.