¿Qué es la IA Generativa?: Más Allá de la Inteligencia Artificial Tradicional

¿Qué es la IA Generativa?

Si has utilizado ChatGPT para escribir un texto, crear una imagen a partir de una descripción o incluso generar código, ya has utilizado IA generativa. Es una de las formas más conocidas de inteligencia artificial y también una de las que más ha cambiado nuestra manera de relacionarnos con esta tecnología.

Hasta hace unos años, muchas de las aplicaciones de IA que utilizábamos trabajaban principalmente con información que ya existía: podían reconocer una imagen, recomendar una película, detectar una operación sospechosa o traducir un texto. La IA generativa añade algo diferente: puede utilizar lo que ha aprendido para crear un resultado nuevo a partir de una instrucción.

Ahí está buena parte de su atractivo. No tienes que limitarte a utilizar una herramienta diseñada para una única función; puedes explicarle qué necesitas y obtener un resultado con el que empezar a trabajar.

Esto no significa que la IA generativa cree desde cero de la misma manera que lo haría una persona, ni que todo lo que produce sea correcto. Detrás de cada respuesta, imagen o código hay modelos entrenados con enormes cantidades de información y un proceso que merece la pena entender.

En este artículo vamos a bajar todo esto a tierra para comprender qué es la IA generativa, cómo funciona, qué puede crear y dónde podemos encontrarla actualmente.

¿Qué es la IA Generativa y qué la hace diferente?

La palabra “generativa” es la clave para entender qué diferencia a esta tecnología de otras formas de inteligencia artificial. En lugar de limitarse a analizar información, clasificarla o reconocer patrones, la IA generativa puede crear contenido nuevo a partir de lo que le pedimos.

Cuando escribes en ChatGPT “explícame qué es la inflación con un ejemplo sencillo”, no está buscando simplemente una respuesta que alguien haya escrito anteriormente y copiándola. El modelo utiliza lo que ha aprendido durante su entrenamiento y el contexto de tu petición para generar una respuesta.

Lo mismo ocurre cuando una herramienta crea una imagen a partir de una descripción, genera una canción, transforma un texto o escribe código. El resultado se construye en función de la información que recibe y de los patrones que el modelo ha aprendido.

Esto es importante porque la IA generativa no es una única herramienta. Es una tecnología que puede aplicarse a diferentes tipos de contenido y que encontramos detrás de servicios muy distintos.

ChatGPT es uno de los ejemplos más conocidos cuando hablamos de texto, pero existen herramientas como Claude de Anthropic o Gemini de Google, capaces de generar imágenes, vídeo, audio, presentaciones o código.

Por eso, cuando hablamos de IA generativa, la idea que debemos quedarnos es sencilla: es una forma de inteligencia artificial capaz de generar nuevos contenidos a partir de las instrucciones y la información que recibe, en lugar de limitarse a analizar lo que ya existe.

¿Cómo funciona la IA Generativa?

Aunque por fuera parezca tan sencillo como escribir una instrucción y recibir un resultado, detrás hay un proceso bastante más complejo. Para entenderlo no necesitamos entrar en la parte técnica, ni lo haremos llegados a este punto; basta con seguir el camino que recorre la información.

Primero está el entrenamiento. El modelo analiza enormes cantidades de datos y aprende patrones y relaciones que le permiten trabajar con aquello para lo que ha sido diseñado. En el caso de un modelo de lenguaje, por ejemplo, aprende cómo se relacionan las palabras, las frases y los conceptos.

Después llegamos a lo que nosotros vemos. Escribimos una instrucción, conocida como prompt, y el modelo analiza esa petición junto con el contexto disponible. A partir de lo que ha aprendido durante su entrenamiento, genera un resultado que encaja con la petición recibida.

Si le pedimos a ChatGPT que redacte un correo, no está buscando un correo concreto dentro de una base de datos para entregárnoslo. Está generando una respuesta nueva utilizando los patrones que ha aprendido sobre el lenguaje y teniendo en cuenta lo que le hemos pedido.

Con una imagen ocurre algo diferente en los detalles técnicos, pero la idea general es similar: proporcionamos una descripción y el modelo utiliza lo aprendido para generar una imagen que corresponda con ella.

Por eso podemos resumir el funcionamiento de la IA generativa de una manera bastante sencilla:

datos → entrenamiento → modelo → instrucción → generación → resultado.

Y aquí aparece una diferencia importante respecto a muchas aplicaciones de IA que hemos visto anteriormente. La IA generativa no se limita a decirnos qué hay en unos datos o a clasificarlos; utiliza lo aprendido para producir algo nuevo.

Pero tenemos que tener muy en cuenta la forma en cómo realizamos la petición o prompt. Será la clave para un resultado efectivo, o por lo menos, cerca de lo que esperabamos.

¿Qué puede crear una IA Generativa?

Una de las razones por las que la IA generativa ha despertado tanto interés es precisamente por la cantidad de cosas diferentes que puede crear. Ya no hablamos únicamente de escribir un texto: el mismo concepto puede aplicarse a distintos tipos de contenido.

Texto

Es probablemente el uso que más personas han probado. Podemos pedir a una IA que redacte un correo, resuma un documento, transforme un texto para adaptarlo a otro tono o nos ayude a desarrollar una idea.

ChatGPT es uno de los ejemplos más conocidos, pero existen muchas otras herramientas capaces de trabajar con lenguaje.

Imágenes

La IA generativa también puede crear imágenes a partir de una descripción. Podemos indicar qué queremos ver, el estilo o determinados elementos y obtener una imagen generada a partir de esas instrucciones.

Esto está cambiando especialmente la forma de trabajar en diseño, publicidad y creación de contenido.

Vídeo y audio

La generación no se limita a imágenes estáticas. Actualmente existen herramientas capaces de crear o transformar vídeos, voces, música y otros contenidos audiovisuales a partir de instrucciones o material proporcionado por el usuario.

Código

También podemos utilizar IA generativa para escribir código, explicar qué hace una función, encontrar errores o ayudarnos a construir una pequeña aplicación. Esto no significa que el resultado siempre esté listo para utilizarse sin comprobarlo, pero sí puede acelerar considerablemente determinadas tareas.

Al final, todas estas aplicaciones parten de la misma idea: proporcionamos información o una instrucción y el modelo utiliza lo que ha aprendido para generar un resultado.

Y precisamente por eso la IA generativa está teniendo tanta repercusión: no necesitamos aprender a utilizar una herramienta diferente para cada pequeña tarea. En muchos casos, podemos explicar qué necesitamos y dejar que la IA nos ayude a construir el resultado.

¿Qué diferencia hay entre la IA Generativa y la IA Tradicional?

La diferencia se entiende mejor con un ejemplo.

Imagina una herramienta que recibe una fotografía y es capaz de decirte si aparece un gato. Su función principal es analizar la información que recibe y ofrecer un resultado a partir de ella. Ahora imagina que le describes un gato que quieres ver y la herramienta crea una imagen que antes no existía. En este caso estamos ante una aplicación de IA generativa.

La IA tradicional puede utilizarse para reconocer, clasificar, predecir o detectar patrones. Por ejemplo, puede determinar si una operación bancaria parece sospechosa, recomendarte una película o identificar objetos dentro de una imagen.

La IA generativa va un paso más allá en el tipo de resultado que puede producir. Puede utilizar lo aprendido para generar contenido nuevo, como un texto, una imagen, un vídeo, un audio o código.

Esto no significa que una sea mejor que la otra. Depende de lo que queramos conseguir. Si necesitamos detectar un fraude, no necesitamos que la IA genere nada nuevo. Si queremos convertir una idea en un texto o crear una imagen a partir de una descripción, la generación resulta mucho más útil.

Por eso, más que pensar en la IA generativa como una sustituta de la IA que ya existía, podemos entenderla como una evolución que ha ampliado considerablemente la forma en la que podemos interactuar con estos sistemas. Y aprender a utilizarlos será la clave para el futuro, no tan lejano.

¿Dónde utilizamos IA Generativa?

Probablemente ya hayas utilizado alguna herramienta de IA generativa sin darle demasiadas vueltas. La diferencia es que ahora podemos interactuar directamente con ella y pedirle lo que necesitamos, en lugar de utilizarla únicamente como una función integrada dentro de otra aplicación.

En el trabajo, puede ayudarnos a preparar un informe, organizar información, crear una presentación o analizar un documento. Para estudiar, podemos utilizarla para explicar un concepto de otra manera, crear preguntas a partir de unos apuntes o practicar antes de un examen.

También podemos encontrar IA generativa en herramientas destinadas a crear imágenes, vídeos, música o voces, y en aplicaciones de programación que generan o modifican código a partir de una descripción.

Incluso para algo tan sencillo como preparar una publicación para redes sociales, diseñar una imagen para un proyecto o transformar un texto que ya tenemos, la IA generativa puede convertirse en una herramienta de apoyo.

Y esta es probablemente una de las diferencias más importantes respecto a la forma en la que utilizábamos la inteligencia artificial anteriormente: ya no tenemos que limitarnos a utilizar lo que una aplicación ha decidido hacer por nosotros. Podemos explicarle qué necesitamos y participar directamente en el proceso de creación.

¿Qué debemos tener en cuenta al utilizar IA Generativa?

Que una herramienta sea capaz de generar un texto, una imagen o una respuesta en pocos segundos no significa que todo lo que produzca sea correcto. La IA generativa puede ofrecer resultados muy útiles, pero también puede equivocarse, interpretar mal una instrucción o presentar como cierto algo que no lo es. Algo que solemos denominar como "alucionaciones".

Esto es especialmente importante cuando trabajamos con información que necesitamos comprobar. Un texto puede estar muy bien escrito y, aun así, contener un dato incorrecto. Por eso, cuanto más importante sea la información que estamos utilizando, más necesario será revisar el resultado y contrastarlo con fuentes fiables.

También debemos tener en cuenta que el resultado depende en buena medida de cómo planteamos nuestra petición. Cuanto más claro sea lo que necesitamos, qué información debe utilizar y qué resultado buscamos, más posibilidades tendremos de obtener una respuesta útil.

La mejor forma de entender estas herramientas no es como una fuente que siempre tiene la respuesta correcta, sino como una herramienta capaz de ayudarnos a crear, analizar y trabajar con información mucho más rápido.

La IA generativa puede ahorrar tiempo y abrir posibilidades que antes requerían mucho más trabajo, pero la decisión de qué hacer con ese resultado sigue siendo nuestra.

La Inteligencia Artificial Generativa está cambiando la forma de pensar

La inteligencia artificial generativa puede convertirse en una de las herramientas más útiles que tengamos a nuestro alcance, pero también puede llevarnos a cometer uno de los que en mi opinión, puede ser el mayor error del ser humano: dejar de pensar y razonar por nosotros mismos.

Si utilizamos ChatGPT para explicarnos un concepto que no entendemos, ayudarnos a ordenar una idea o mostrarnos diferentes formas de abordar un problema, estamos utilizando la tecnología para ampliar nuestras capacidades. El problema aparece cuando dejamos de intentar comprender y simplemente aceptamos el resultado porque parece correcto o hacemos un copia/pega sin fijarnos en nada del contenido.

Es una diferencia pequeña en apariencia, pero importante. Una IA puede escribir el texto, pero no debería sustituir nuestra capacidad para decidir qué queremos decir. Puede analizar la información, pero no debería eliminar nuestra necesidad de cuestionarla. Puede proponernos una respuesta, pero seguimos necesitando razonar si esa respuesta tiene sentido.

Por eso, aprender a utilizar la inteligencia artificial va a ser cada vez más importante. No se trata únicamente de aprender qué herramienta utilizar o de conocer los mejores prompts. También tendremos que formarnos para saber cuándo utilizarla, cómo pedirle lo que necesitamos y, sobre todo, cómo evaluar aquello que nos entrega.