Comprendiendo la asombrosa IA: Una guía definitiva para entender la inteligencia artificial

Hoy en día puede parecer que todo gira entorno a la Inteligencia Artificial y esto ha creado un cierto miedo a esta tecnología.

Puede para parecer que la Inteligencia Artificial es nuestra enemiga, que ha llegado a quitarnos nuestros trabajo y a cambiar por completo nuestra forma de vida. Esto último puede ser cierto (en parte).

La realidad es que la IA no se va a ir para nunca lado, por esa razón lo mejor que podemos hacer es aprender más sobre ella y sobretodo aprender a cómo usarla para que puedas obtener todo su potencial y puedas destacar en tu trabajo.

Recuerda que la Inteligencia Artificial está para facilitar nuestro trabajo y de esta forma nos podamos dedicar a hacer otras actividades.

¿Por qué ahora?

La Inteligencia Artificial (IA) está de moda, de eso no hay duda.

Pero, me creerías si te digo que la IA no es nueva y tampoco es la primera vez que se produce un ciclo de exageración en torno a ella.

Aunque muchos dicen que hemos estado en un invierno de IA durante los últimos años, la realidad es que tras bastidores han seguido acumulándose importantes progresos, sin los cuales no tendríamos todos los avances que tenemos hoy.

Inclusive, y sin profundizar mucho, si repasamos algunas de los progresos que nos han llevado hasta el día de hoy, tenemos los siguientes:

El crecimiento exponencial de la potencia de cálculo: el número de transistores en un microchip (los encargados de realizar los cálculos) se duplican casi cada dos años. Esto lo que significa es que cada dos años el nivel de potencia a nivel de hardware se duplica, y este aumento en la potencia ha sido uno de los motores más importantes del progreso de la IA, porque ha permitido a los investigadores entrenar y estudiar modelos de IA cada vez más complejos.
Disponibilidad de datos: gracias al Internet y la proliferación de dispositivos digitales, se ha producido una explosión en la cantidad de datos generados. En estos momentos contamos con una cantidad de datos nunca antes vista, esto ha proporcionado a los investigadores de IA gran parte de la materia primera que necesitan para desarrollar y mejorar los sistemas de IA. Recuerda que sin datos no tenemos Inteligencia Artificial.
Impresionantes avances en la investigación: en los últimos años, se han desarrollado nuevos algoritmos y técnicas que han mejorado significativamente las capacidades de la IA. Avances novedosos como las redes neuronales, el aprendizaje por transferencia y los transformadores, han hecho posible que la investigación en IA progrese como lo ha hecho.
Comunidad colaborativa: la comunidad investigadora de la IA se ha beneficiado considerablemente del movimiento de código abierto. Tanto los investigadores y desarrolladores comparten activamente sus herramientas, software y algoritmos en plataformas como Github y en publicaciones abiertas como https://arxiv.org/. Sin ninguna duda, esto ha acelerado el desarrollo de la IA y a menudo ha llevado a la colaboración de equipos de investigación de grandes empresas tecnológicas competidoras como Google, Meta y Microsoft.
Aumento de la inversión y la financiación: para nadie es un secreto que la inversión en la IA ha ido en aumento. Rápidamente 77.000 millones de dólares en inversiones en IA en 2021, más del doble de lo que se invirtió en 2020.

Por todo esto y mucho más, este es momento de empezar a entender de qué se trata la Inteligencia Artificial y cómo la puedes utilizar en tu día a día.

Tipos de Inteligencia Artificial

Si hablamos ahora sobre de los tipos de la Inteligencia Artificial, algunas de las preguntas que te puedes hacer es ¿qué tipo debería utilizar? ¿y para qué casos de uso?

Por esto, acá nos vamos a enfocarnos en la clasificación de manera global y analizaremos la Inteligencia Artificial Predictiva y la Inteligencia Artificial Generativa.

De manera muy resumida:

La IA Generativa se centra en crear contenidos nuevos y originales, mientras que la IA Predictiva pretende hacer predicciones o pronósticos precisos sobre acontecimientos futuros.
La IA Generativa genera nuevos ejemplos que se parecen a los datos de entrenamiento, por su parte la IA Predictiva analiza datos históricos para identificar patrones y relaciones con el fin de hacer predicciones.
Desde el punto de vista técnico, emplean técnicas, algoritmos y metodologías diferentes, y tienen aplicaciones distintas en diversos sectores. Sin embargo, en la práctica, estas formas de IA suelen generar algún tipo de resultado. Resultados que pueden y deben utilizarse para pasar a la acción.

Inteligencia Artificial Predictiva

Si definimos de qué se trata la IA Predictiva, ella es un subconjunto del análisis predictivo que utiliza algoritmos estadísticos y Machine Learning para predecir tendencias, comportamientos, patrones y predicción a partir de grandes fuentes de datos.

En este tipo de sistemas se utilizan los datos históricos para aprender de ellos e identificar patrones y hacer predicciones sobre resultados futuros.

Acá los datos históricos son fundamentales, y muchas empresas cuentan con ellos, por esa razón se utiliza para predecir resultados futuros en diversas áreas de operaciones, como por ejemplo, identificar qué clientes tienen más probabilidades de realizar una compra o qué productos tienen más probabilidades de venderse en el futuro.

Aunque la IA Predictiva es extremadamente útil, es cierto que en ocasiones puede quedarse corto en cuanto a la precisión. Acontecimientos inesperados, como la pandemia mundial y los cambios en el comportamiento de los consumidores, pueden alterar significativamente los patrones, afectando así a la fiabilidad de algunas predicciones.

La IA Predictiva es una herramienta poderosa que puede ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones al proporcionar información sobre tendencias y comportamientos futuros.

Ventajas de la IA Predictiva

La razón de que se utilicen datos históricos, es que contienen mucha información, que en ocasiones no está tan a la vista, pero si los analizamos utilizando la IA Predictiva pueden traernos los siguientes beneficios:

Previsión tendencias futuras: al utilizar diversas fuentes de datos se puede reducir la imprecisión y ayudar a las empresas a optimizar aspectos como el inventario, los plazos de entregar y las ventas en función de eventos y comportamientos en tiempo real.
Experiencias mejoradas: la IA Predictiva se puede utilizar para mejorar las experiencias en línea, como la búsqueda en el sitios, proporcionando resultados de búsqueda más relevantes que utiliza una combinación de datos históricos, comportamiento del usuario e intención para ayudar a los usuarios a encontrar información rápidamente.
Adaptabilidad: en situaciones impredecibles como fenómenos meteorológicos catastróficos o atentados, inclusive pandemias, múltiples fuentes de datos combinadas con algoritmos de Machine Learning permiten a la IA Predictiva proporcionar perspectivas y predicciones relevantes y oportunas.
Mejora en la gestión del inventario: si tenemos los datos sincronizados en tiempo real y con la IA, los minoristas pueden evitar el exceso y la falta de existencias. También facilita una planificación más eficaz del inventario.
Optimización de las entregas: haciendo un análisis de accidentes, congestión de tráfico o condiciones meteorológicas adversas, y otros problemas relacionados con el tráfico, la IA predictiva puede ayudar a optimizar las rutas de reparto y garantizar entregas puntuales.

Limitaciones de las IA Predictiva

Aunque ya vimos las ventajas que se tiene con IA Predictiva, nunca nos debemos olvidar de sus limitaciones, algunas de ellas son las siguientes:

Limitaciones de datos: la IA Predictiva necesita datos para sus análisis y predicciones, por lo que solo dispone de los conocimientos que se le proporcionan. Esto podría ser un problema en la que los datos y parámetros esenciales no se incluyan en el conjunto de datos dado y podría dar lugar a predicciones o pronósticos falsos.
No todas las acciones tiene un patrón: ciertas cosas ocurren en diferentes patrones durante un largo período, por lo que al utilizar la IA Predictiva para la previsión de esas ocurrencias es probable que se cree un patrón falso que conducirá a un resultado que no se puede probar.
Corta duración: como la IA Predictiva se basa únicamente en datos para ofrecer continuamente una predicción, las predicciones pueden tener una vida corta, especialmente en las que los datos cambien a un ritmo rápido. Por lo tanto, será necesario realizar un análisis y actualizar continuamente el modelo.

Caso de uso y aplicaciones de la IA Predictiva

Con toda la información dada anteriormente, ya debes tener una idea de todo lo que puedes hacer con la IA Predictiva, por que si es cierto tiene innumerables aplicaciones, aquí una breve lista de opciones:

Detección de fraudes: se puede analizar patrones y anomalías en los datos de transacciones para detectar actividades fraudulentas, como fraudes con tarjetas de créditos o fraudes en reclamaciones de seguros, lo que permite a las organizaciones identificar y prevenir comportamientos fraudulentos en tiempo real.
Análisis predictivo en marketing: se puede analizar datos de clientes, datos demográficos, historial de compras y comportamiento en línea para identificar audiencias objetivo, personalizar campañas de marketing y optimizar estrategias de segmentación de clientes.
Previsión de la demanda: se puede analizar los datos históricos de ventas, las tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes para predecir la demanda futura de productos o servicios, lo que permite a las empresas optimizar el inventario, la producción y la gestión de la cadena de suministro.
Previsión financiera
Mantenimiento predictivo
Predicción de la pérdida de clientes
Diagnóstico y pronóstico sanitario
Predicción del consumo de energía
Predicción y optimización del tráfico
Optimización de la cadena de suministro

Inteligencia Artificial Generativa

La IA Generativa es una forma avanzada de Machine Learning que puede generar nuevo contenido desde cero. Toma datos brutos y crea algo nuevo que es reconocible, por ejemplo, texto, imágenes o video.

Para funcionar, la IA Generativa necesita un gran volumen de datos para funcionar. Esto puede incluir texto, imágenes, audio o código, en fin cualquier tipo de información, que se introduce en un modelo de IA para someterlo a un proceso de entrenamiento en el que el modelo aprende a reconocer patrones, relaciones y matices.

Pero no todo es color de rosa, porque este tipo de tecnología también es capaz de sufrir alucinaciones, es decir puede generar datos erróneos. Por lo que, de alguna u otra forma siempre debe haber una intervención humana para verificar el correcto funcionamiento.

La IA Generativa tiene la capacidad de revolucionar las industrias produciendo contenidos de alta calidad con el mínimo esfuerzo humano.

Ventajas de la IA Generativa

La IA Generativa ha permitido que podamos reimaginar nuestros objetivos bajo una nueva luz, siendo esto algunos de los beneficios:

Acelera el desarrollo de productos: ayuda a crear nuevos productos con mayor rapidez generando nuevas ideas y diseños, lo que acelera el proceso de desarrollo de productos.
Mejora la experiencia del cliente: generando contenidos personalizados o respuestas relevantes a sus consultas.
Aumenta la productividad de los empleados: ayuda a trabajar de forma más eficiente automatizando o agilizando tareas y procesos.
Apoya la innovación: genera o amplía ideas y soluciones que pueden dar lugar a nuevos productos, servicios o estrategias empresariales.
Mejora los procesos empresariales: analiza los procesos empresariales y los optimiza identificando ineficiencias y sugiriendo mejoras.

Limitaciones de las IA Generativa

De igual forma, este tipo de IA presenta sus propias limitaciones, algunas de ellas son las siguientes:

Preocupaciones éticas: se puede suscitar inquietudes en cuanto a la propiedad de los contenidos generados. Pero no solamente eso, también preocupa la generación de contenidos que pueden ser inapropiados o sesgados. Esto puede ser causado a que los modelos solo se limitan a la cantidad de datos proporcionados, esto podría dar lugar a graves problemas.
El entrenamiento depende de los datos: tienes que recordar que ningún modelo de IA Generativa tiene mente propia, ellos solamente se limitan a los datos que fueron proporcionados. Por lo tanto, si el conjunto de datos utilizado en el entrenamiento del modelo es inexacto o carece de mérito, podría conducir a contenidos sesgados o resultados propensos a errores.
Uso indebido y desinformación: no es mentira que la IA Generativa puede utilizarse para crear contenidos falsos y explotar a la gente. Esto ya lo hemos visto en los últimos tiempos, en donde se ha aumentado las imágenes falsas de personajes populares o las canciones falsas generadas con IA.

Caso de uso y aplicaciones de la IA Generativa

No cabe ninguna duda, que la IA Generativa tiene un montón de aplicaciones potenciales. He aquí algunas de ellas:

Generación de arte: se puede crear obras de arte únicas y visualmente atractivas aprendiendo de pinturas existentes y generando nuevas piezas que imiten el estilo de artistas famosos.
Escritura creativa: se puede generar historias coherentes y atractivas, poemas o incluso ayudar a los autores a desarrollar nuevas ideas argumentales analizando la literatura existente y generando contenido original.
Síntesis de imágenes y vídeos: puedes generar imágenes y vídeos realistas aprendiendo de un conjunto de datos de contenido vidual existente, lo que permite la creación de visuales sintéticos para diversas aplicaciones.
Composición musical
Diseño de moda
Diseño de productos
Creación de personas virtuales
Arquitectura y diseño de interiores
Investigación científica
Generación de contenidos para videojuegos

Inteligencia Artificial Generativa vs. Predictiva

La IA Generativa y la IA Predictiva, aunque son tecnologías diferentes, tienen el potencial de ayudar colectivamente a las empresas a ser más ágiles, innovadoras y eficientes.

La IA Predictiva es como una bola de cristal, que ayuda a detectar tendencias y planificar el siguiente movimiento basándose en datos históricos y acontecimientos en tiempo real. Por otro lado, la IA Generativa es como un asistente creativo, extremadamente eficiente, que te ayuda a generar, elaborar y ampliar ideas y contenidos. También es una gran herramienta para que las empresas recopilen, accedan y compartan información.

Expliquemos mejor las diferencias de ambas ramas de la Inteligencia Artificial desde distintos puntos de vista:

Objetivos:

IA Generativa: crear contenidos nuevos y originales, como la generación de textos, la síntesis de imágenes o la composición musical.
IA Predictiva: anticipar y predecir acontecimientos o tendencias.

Usos de datos:

IA Generativa: no requiere etiquetas específicas ni un objetivos de salida. En lugar, aprende los patrones y estructuras subyacentes de los datos.
IA Predictiva: analiza datos históricos para identificar patrones, pero requiere datos etiquetados con resultados conocidos para entrenar los modelos.

Técnicas y algoritmos:

IA Generativa: los modelos de IA Generativa generan contenidos aprendiendo la distribución de probabilidad de los datos de entrenamiento y tomando muestras de ella. Suele utilizar técnicas como las Redes Generativas Adversarias (GAN), los autocodificadores variacionales (VAE) o el Aprendizaje por Refuerzo.
IA Predictiva: utiliza técnicas como el análisis de regresión, el análisis de series temporales, algoritmos de clasificación o modelos de Machine Learning como árboles de decisión, bosques aleatorios o redes neuronales.

Limitaciones:

IA Generativa: es capaz de aprender patrones complejos y generar contenidos nuevos, pero puede carecer de interpretabilidad.
IA Predictiva: se basa en reglas explícitas o características predefinidas.

Flexibilidad:

IA Generativa: más adaptable y puede generar diversos resultados en función de las variaciones de entrada.
IA Predictiva: menos flexible a la hora de adaptarse a nuevos datos o tareas.

Tiempo de formación:

IA Generativa: puede ser intensiva desde el punto de vista informático y requerir mucho tiempo.
IA Predictiva: depende de la complejidad del modelo de Machine Learning y de la cantidad de datos.

Resultados:

IA Generativa: el resultado es un nuevo contenido generado que no existía en el conjunto de datos original, pero que se asemeja a los datos de entrenamiento.
IA Predictiva: el resultado son predicciones o pronósticos sobre resultados o acontecimientos específicos en el futuro.

Casos de uso:

IA Generativa: utilización de campos creativos, generación de lenguaje, asistentes virtuales y creación de contenidos.
IA Predictiva: en ámbitos como el análisis predictivo, la detección de fraudes y los sistemas de recomendación.

Conclusión

En resumen, el objetivo de la IA Generativa es crear contenidos nuevos y originales a partir de datos de entrenamiento, mientras que la IA Predictiva pretende hacer predicciones o pronósticos precisos sobre acontecimientos futuros basándose en lo ocurrido en el pasado.

Por todo esto, no podemos negar que ambos tipos son muy potentes y tienen innumerables aplicaciones.

Aunque también es cierto que, la IA Generativa recibe mucha atención por la orientación al consumidor de sus resultados: palabras escritas, contenidos de video, sonidos de audio e imágenes generadas automáticamente a partir de cero.

La IA Predictiva tiende a tener más aplicaciones entre bastidores para empresas que buscan operaciones de forma más eficiente y eficaz.

No cabe duda que la Inteligencia Artificial está proliferando a un ritmo asombroso y estos dos tipos lideran el grupo de casos de uso de alto valor.