Qué es la IA generativa: una guía sencilla

La IA generativa es un hito notable en la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial. Los potentes modelos generativos adoptados en la creación de contenidos, el diseño, la arquitectura, la codificación y la composición musical están cambiando profundamente la forma con la que percibimos la creatividad y la innovación, tanto en lo que se ve como en lo que no se ve. Vamos a explicar el significado de la IA generativa, de qué es capaz y cómo se puede utilizar en la práctica.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa se centra en la creación de modelos capaces de generar contenidos originales y creativos, como imágenes, música, texto e incluso vídeos. A diferencia de la IA tradicional, que se utiliza principalmente para tareas de clasificación y predicción, la IA generativa pretende generar nuevos datos que se parezcan a los patrones y características de los datos de entrenamiento a los que fue expuesta.

La historia de la IA generativa se remonta a los inicios de las redes neuronales en los años sesenta y setenta. En aquella época, los investigadores exploraban el concepto de utilizar redes neuronales para modelar y simular procesos cognitivos humanos. Se desarrollaron los primeros modelos generativos, como la máquina de Boltzmann, que podía aprender y generar datos a partir de una distribución de probabilidad. Sin embargo, debido a las limitaciones computacionales y a la falta de datos de entrenamiento suficientes, estos primeros modelos no eran capaces de generar contenidos de alta calidad.

El campo de la IA generativa experimentó un renacimiento en la década de los 2010 con la aparición del aprendizaje profundo y el desarrollo de modelos generativos conocidos como redes generativas adversariales (GAN) y autocodificadores variacionales (VAE).

En los últimos años, la IA generativa ha logrado avances significativos en diversos ámbitos. Por ejemplo, los GAN se han utilizado para generar imágenes realistas, sintetizar nuevas escenas e incluso realizar traducciones de imagen a imagen. En el procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos como el GPT de OpenAI han demostrado su capacidad para generar textos coherentes y contextualmente relevantes. Esto ha dado lugar como consecuencia a aplicaciones en chatbots, traducción de idiomas y generación de contenidos.

Sin embargo, con el aumento de las capacidades de la IA generativa también han surgido problemas y desafíos éticos. La generación de deepfakes, que son vídeos o imágenes manipulados que parecen auténticos, genera preocupación por la desinformación y el potencial de uso malicioso. Garantizar el despliegue responsable y ético de la IA generativa sigue siendo un reto permanente.

Casos de uso de la IA generativa

La IA generativa ha demostrado su flexibilidad para realizar una amplia gama de tareas creativas. Algunas de las aplicaciones notables en las que se adopta son:

Generación de textos: Los modelos de IA generativa, como los modelos lingüísticos basados en redes neuronales recurrentes (RNN) o transformadores, tienen la capacidad de generar textos de alta calidad.

Generación de imágenes: Modelos como las redes neuronales adversariales generativas (GAN) pueden generar imágenes nuevas y realistas que reproducen los patrones y estilos de los datos de entrenamiento. Esto tiene aplicaciones en la creación de obras de arte, la generación de imágenes sintéticas para el aumento de datos en tareas de visión por ordenador e incluso la generación de caras u objetos realistas.

Composición musical: La IA puede componer piezas de música originales basándose en los patrones y estilos aprendidos a partir de conjuntos de datos musicales analizados. Estos modelos pueden generar melodías, armonías e incluso composiciones enteras, abriendo posibilidades para la creación musical y recomendaciones musicales personalizadas.

Creación de vídeo: Las técnicas de IA generativa pueden generar nuevos vídeos combinando y manipulando clips de vídeo o imágenes existentes. Esto puede utilizarse para la síntesis de vídeo, el repintado de vídeo y las tareas de traducción de vídeo a vídeo. Esto permite generar datos de entrenamiento sintéticos para algoritmos de visión por ordenador o crear efectos especiales en películas.

Creación de personajes virtuales: La IA generativa puede emplearse para crear personajes virtuales, incluyendo su apariencia, personalidad y comportamiento. Mediante el entrenamiento de modelos generativos en grandes conjuntos de datos de comportamiento humano, se pueden generar personajes virtuales con características específicas, haciéndolos más realistas e interactivos.

Sistemas de recomendación: Los modelos generativos de IA pueden utilizarse para generar recomendaciones personalizadas para los usuarios basadas en sus preferencias y datos históricos. Basándose en el comportamiento del usuario, se pueden crear recomendaciones de productos, películas, música, etc.

Diseño de videojuegos: La IA generativa se ha aplicado al diseño de videojuegos, donde puede generar niveles, entornos, personajes e incluso mecánicas de juego. Esto permite la creación automatizada de contenidos, mejorando la calidad de reproducción y reduciendo la necesidad de creación manual de contenidos.

Estos son solo algunos ejemplos de las tareas que puede realizar la IA generativa. Este campo está en continua evolución y, con los avances tecnológicos, es probable que se amplíe aún más, permitiendo aplicaciones aún más creativas y prácticas.

Ejemplos de IA generativa en software popular

Los modelos generativos de IA han ganado gran popularidad y se han integrado en diversas aplicaciones informáticas. Estos son algunos ejemplos del uso de IA:

Herramientas de IA de Adobe Photoshop

Adobe Photoshop, uno de los principales programas de edición de imágenes, ha integrado modelos generativos de IA para mejorar sus funcionalidades. Por ejemplo, la función “Content-Aware Fill” utiliza un modelo generativo para rellenar de forma inteligente las partes que faltan o eliminar el contenido no deseado de una imagen.

ChatGPT

Utilizando la API de ChatGPT, es posible crear una gran variedad de aplicaciones y componentes que integran las capacidades de ChatGPT en diversos programas para permitir la generación, el análisis y la traducción de texto, así como otras tareas de procesamiento del lenguaje. Se utiliza, por ejemplo, en aplicaciones de creación de contenidos para redes sociales como Vista Social, chatbots de atención al cliente de Shopify y Meta, o el plugin de asistencia de IA en ONLYOFFICE Docs.

DeepDream de Google

DeepDream de Google es un popular modelo generativo de IA que altera y mejora las imágenes de forma surrealista. Se ha integrado en diversas aplicaciones, como herramientas de edición fotográfica, apps para móviles e incluso plataformas online en las que los usuarios pueden subir sus imágenes y aplicarles el efecto DeepDream.

Dreamcatcher de Autodesk

Dreamcatcher es un software de diseño generativo desarrollado por Autodesk. Utiliza algoritmos de IA generativa para ayudar a diseñadores e ingenieros a explorar miles de opciones de diseño basadas en restricciones y objetivos específicos. El software genera diseños innovadores y optimizados que podrían ser difíciles de concebir utilizando métodos tradicionales.

DALL-E de OpenAI

DALL-E de OpenAI es un modelo de IA generativa que combina la comprensión de textos e imágenes. Se ha integrado en varias aplicaciones de software, lo que permite a los usuarios generar imágenes a partir de mensajes de texto o realizar tareas avanzadas de análisis de imágenes, por ejemplo, el sistema operativo CALA, que genera diseños de productos a partir de mensajes, y la aplicación Designer de Microsoft.

Cómo se utiliza la IA generativa para generar textos

La IA generativa, como la GPT, se utiliza ampliamente para generar textos con fines muy diversos. Una de sus aplicaciones más populares es la generación de contenidos, especialmente útil en tareas como la redacción de artículos, las publicaciones en redes sociales y la escritura creativa. Sin embargo, no se limita, ni mucho menos, a la mera creación de texto: otros escenarios incluyen la creación de chatbots y asistencia virtual, la traducción de idiomas, así como la mejora del lenguaje y la mejora de la calidad del contenido.

Entre las ventajas que la IA generativa aporta a sus usuarios para la generación de texto se incluyen:

Ahorro de tiempo y dinero. Los modelos generativos de IA pueden generar grandes volúmenes de texto de forma rápida y eficaz, ahorrando tiempo y recursos en comparación con la creación manual. Esto resulta especialmente ventajoso en sectores con gran volumen de contenidos, como la edición, el periodismo y el marketing.

Coherencia. Garantiza la coherencia en el estilo de redacción, el tono y el vocabulario. Esto es beneficioso a la hora de mantener una voz de marca coherente, generar contenidos para series o franchising, o crear contenidos multilingües con una voz unificada.

Escalabilidad. Los modelos de IA generativa pueden gestionar necesidades de generación de texto a gran escala, adaptándose a diversos requisitos, desde usuarios individuales hasta aplicaciones de nivel empresarial. Los modelos pueden implementarse y ampliarse fácilmente para satisfacer la creciente demanda.

Resultados imparciales y neutrales. La IA generativa genera texto basado en los datos con los que se ha entrenado y no posee prejuicios ni opiniones personales. Esto puede ayudar a reducir los errores humanos en la creación de contenidos, garantizando una perspectiva más neutral y objetiva.

A pesar de estas ventajas, hay que tener en cuenta las preocupaciones que rodean el uso de la IA en la generación de contenidos y la comunicación. Al basarse en la gran cantidad de datos disponibles abiertamente y en constante envejecimiento para su entrenamiento, los modelos de IA también pueden proporcionar información potencialmente incorrecta o incompleta. La tecnología debe utilizarse de forma responsable y ética, ya que puede producir contenidos erróneos o inapropiados si no se guía o supervisa adecuadamente.

Mejora tu escritura con la ayuda de la IA en ONLYOFFICE Docs

La IA generativa es un ámbito fascinante que ha evolucionado con el tiempo, aprovechando los avances en redes neuronales, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo. Ha revolucionado la generación de contenidos en múltiples escenarios de uso y cada día está más cerca de nosotros, integrada en nuestro trabajo y en nuestro estilo de vida.

La suite ONLYOFFICE Docs incluye a un plugin de asistencia de IA impulsado por ChatGPT que se conecta a tu cuenta de OpenAI y te ayuda con la creación y edición de texto, realizando tareas como la redacción y el resumen, la generación de imágenes, la traducción y el análisis de palabras*.

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