Inteligencia artificial generativa: qué es, cómo funciona y cuáles son sus riesgos
Inteligencia artificial generativa: qué es, cómo funciona y cuáles son sus riesgos
Seguro que a estas alturas ya has oído hablar de ChatGPT. O de DALL-E. Estas nuevas tecnologías que están acaparando conversaciones y debates entre profesionales y público en general no son ni más ni menos que una inteligencia artificial (IA). Concretamente, estamos ante dos ejemplos de inteligencia artificial generativa. Una evolución más dentro del ámbito de las IA con un futuro muy prometedor.
La inteligencia artificial generativa (IAG) se basa en métodos de aprendizaje automático profundo o deep learning. Básicamente, se trata de una modalidad de inteligencia artificial que lleva el machine learning un paso más allá. Su funcionamiento pasa por recopilar información sobre determinados elementos que después servirán a la máquina para generar otras ideas.
Básicamente, los algoritmos propios de una inteligencia artificial generativa crean contenidos a partir de datos previamente suministrados. Unos datos que pueden ser, por ejemplo, textos, imágenes, vídeos o música. Su creación a partir de toda esta información —y sin necesidad de intervención humana— es, en teoría, indistinguible de las que haría una persona. Se trata, por lo tanto, de algo revolucionario en cualquier campo y todo apunta a que repercutirá en la actividad de las empresas, incluyendo a sus departamentos de marketing y de publicidad.
La inteligencia artificial generativa es una de las tendencias estratégicas más destacadas en la actualidad. De hecho, un estudio de la consultora Gartner prevé que para 2025 este tipo de inteligencia artificial representará el 10 % de todos los datos producidos. Asimismo, IAB Spain en su Top tendencias digitales 2023 incluye en el apartado de data la irrupción de la IA en el mundo del marketing. Y, además, menciona de manera específica una inteligencia artificial generativa:
“En 2023, la inteligencia artificial será un elemento a tener en cuenta en las campañas de marketing ya que ayuda a personalizar las experiencias de los clientes aumentando la eficacia y eficiencia de las campañas. Ejemplo de lo anterior es la irrupción de herramientas como ChatGPT (basado en el método de aprendizaje “RLHF”), que empiezan a tener popularidad y que, sin ser específicamente diseñadas para publicidad digital podrán ayudar a medios, buscadores y anunciantes a mejorar y dinamizar su contenido y publicidad”
Completo en:
Inteligencia artificial generativa: qué es, cómo funciona y cuáles son sus riesgos.
Considero que el impacto de la IAG en el ámbito educativo será profundo y transformador. La IAG se perfila como una herramienta que puede fortalecer los procesos de enseñanza–aprendizaje, al permitir una educación más personalizada, el análisis oportuno del desempeño estudiantil y el acceso ágil a información académica confiable. Esto representa una oportunidad para que como educadores dejemos de ser solo transmisores de contenidos y asumamos con mayor fuerza nuestro papel como guía, facilitador y formador de pensamiento crítico.
ResponderBorrarAl mismo tiempo, la incorporación de la IAG exige un replanteamiento ético y pedagógico. Será indispensable enseñar a los estudiantes no solo a usar estas herramientas, sino a comprender sus alcances, limitaciones y responsabilidades, promoviendo el uso consciente y académico de la tecnología.
En la vida cotidiana, la inteligencia artificial ya está modificando la forma en que trabajamos, nos comunicamos y tomamos decisiones. Su impacto general se refleja en la optimización de procesos, el acceso inmediato a información y la automatización de tareas, lo que obliga a desarrollar nuevas competencias digitales y profesionales. En este contexto, la educación superior tiene un papel clave: preparar a los estudiantes para un entorno cambiante, donde el conocimiento, la ética y la capacidad de adaptación serán tan importantes como la tecnología misma.
Muy interesante su artículo
La publicación permite comprender de manera sintética qué es la inteligencia artificial generativa (IAG), cómo funciona a partir del deep learning y por qué se considera una tecnología disruptiva. Destaca su capacidad para crear contenidos de forma autónoma y su impacto creciente en distintos sectores, como el marketing y la publicidad. No obstante, también invita a reflexionar sobre la necesidad de un uso responsable, especialmente ante los riesgos asociados a la generación automática de información y a la dependencia excesiva de estas herramientas.
ResponderBorrarLa inteligencia artificial generativa funciona a partir de modelos que se entrenan con grandes volúmenes de datos. Durante ese entrenamiento, aprenden a identificar patrones y relaciones estadísticas, lo que les permite estimar qué respuesta es más probable en un contexto determinado. Modelos como los transformadores no se limitan a copiar información existente: generan texto, imágenes o código nuevo mediante predicciones secuenciales, logrando resultados coherentes y adecuados al contexto. En el corto plazo, el desarrollo de esta tecnología se orienta hacia sistemas más autónomos y con mayor capacidad de razonamiento. La tendencia apunta a la creación de agentes de inteligencia artificial capaces de planificar y ejecutar múltiples acciones de forma coordinada para alcanzar objetivos complejos. Al mismo tiempo, se busca mejorar la eficiencia computacional, dando lugar a modelos más pequeños, rápidos y potentes que puedan operar directamente en dispositivos locales, sin depender siempre de grandes infraestructuras en la nube. Otro eje clave de investigación es la conexión de estos sistemas con el mundo físico, a través de modelos que representen el entorno y de avances en robótica. Esto ampliará el uso de la inteligencia artificial en áreas científicas e industriales. En paralelo, la transparencia en su funcionamiento y la alineación con principios éticos se consolidan como desafíos centrales para asegurar un desarrollo responsable y socialmente aceptable.
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