La inteligencia artificial generativa usa el aprendizaje profundo, una forma sofisticada de aprendizaje automático (ML) que controla tareas complejas y grandes conjuntos de datos, para crear contenido nuevo en respuesta a solicitudes sencillas de lenguaje natural. Al igual que un chef que prepara auténticos platos, un músico que compone canciones o un autor que escribe historias, la IA generativa es creativa e innovadora.
La inteligencia artificial generativa es un subconjunto de la IA, que se refiere a cualquier sistema o máquina que pueda realizar tareas similares a las humanas mediante el uso de modelos de aprendizaje automático para identificar e imitar patrones en los datos que recopila. A través de bucles de comentarios continuos, el sistema o la máquina mejoran gradualmente su rendimiento.
Desde automatizar las operaciones de rutina hasta personalizar las experiencias de los clientes, las organizaciones confían cada vez más en la Inteligencia artificial para empresas para aumentar la eficiencia, impulsar la innovación y crear una ventaja competitiva. Sin embargo, el campo de la inteligencia artificial abarca una diversidad de tecnologías que funcionan de maneras diferentes.
La capacidad de la inteligencia artificial generativa para generar una salida nueva, ya sea texto, imágenes, música o código, representa un avance significativo en la tecnología de inteligencia artificial. En poco tiempo, ha abierto infinitas posibilidades para las organizaciones de todos los sectores.
Cada tipo de inteligencia artificial tiene un propósito específico que satisface diferentes necesidades empresariales. Al comprender lo que cada tipo puede y no puede hacer para su organización, puede maximizar su potencial. Estos son algunos tipos comunes de inteligencia artificial:
La inteligencia artificial tradicional automatiza y optimiza tareas específicas. Dado que se basa en modelos de ML con reglas y algoritmos predefinidos, se usa más ampliamente en sectores para tareas repetitivas en las que la eficacia y la precisión son fundamentales, como la fabricación o el procesamiento de datos. La inteligencia artificial tradicional incluye inteligencia artificial predictiva e inteligencia artificial conversacional.
La inteligencia artificial predictiva pronostica resultados basados en el análisis de datos históricos. Puede analizar comportamientos detectar patrones y predecir resultados futuros con alta precisión. La inteligencia artificial predictiva es fundamental en finanzas, asistencia sanitaria, fabricación y marketing.
La inteligencia artificial conversacional impulsa bots de chat y asistentes virtuales que facilitan las interacciones de lenguaje natural entre personas y máquinas a través de interfaces de texto o voz. La inteligencia artificial conversacional se basa en modelos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para comprender el lenguaje natural y generar respuestas similares a las humanas.
La inteligencia artificial generativa, la inteligencia artificial predictiva y otros tipos de IA tienen una amplia gama de aplicaciones prácticas en diversos sectores y funciones empresariales. Estos son algunos ejemplos de cómo se usan los distintos tipos de IA:
Las aplicaciones de IA generativa incluyen:
Dado el rápido crecimiento de la inteligencia artificial para empresas, los líderes deben abordar proactivamente los riesgos asociados. Estos riesgos incluyen posibles sesgos en los datos de entrenamiento de inteligencia artificial, una falta de transparencia en la forma en que los algoritmos toman decisiones al generar resultados y un uso incorrecto intencionado de la inteligencia artificial con fines malintencionados, como la propagación de la desinformación y la creación de vulnerabilidades profundas.
Como parte de su compromiso de promover prácticas de Inteligencia artificial responsables, Microsoft ha creado seis principios de Inteligencia artificial responsable para ayudar a orientar el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial generativa y otros sistemas de inteligencia artificial.
Como actor clave en la siguiente ola de innovación y transformación empresarial con tecnología de inteligencia artificial, la inteligencia artificial generativa promete seguir cambiando la forma en que las organizaciones funcionan e interactúan con los clientes.
Busque las siguientes tendencias:
Mejoras continuas en los modelos de aprendizaje (ML)incluirán algoritmos de entrenamiento más inteligentes, aprendizaje auto supervisado y otros avances en la arquitectura y el entrenamiento del modelo. Esto dará como resultado salidas de mayor calidad y experiencias de usuario más intuitivas.
El uso complementario de la inteligencia artificial generativa con otros tipos de IA mejorará las capacidades del sistema y aumentará la eficacia. Por ejemplo, en el desarrollo de productos, las organizaciones pueden usar inteligencia artificial predictiva para identificar las demandas futuras del mercado, inteligencia artificial generativa para sugerir nuevos productos que satisfagan esas demandas e inteligencia artificial conversacional para recopilar comentarios de los clientes para refinar continuamente los diseños de productos.
Una mayor integración de la inteligencia artificial generativa con otros tipos de inteligencia artificial reforzará procesos complejos de toma de decisiones y resolución de problemas. Por ejemplo, en el servicio al cliente, los bots de chat o los asistentes virtuales que combinan NLP con inteligencia artificial generativa pueden crear dinámicamente respuestas inteligentes y personalizadas basadas en el análisis en tiempo real de las necesidades, opiniones y contexto del usuario.
Aumentará el énfasis en la inteligencia artificial responsable. Las empresas, los gobiernos, los académicos y otras organizaciones seguirán haciendo hincapié en la imparcialidad, la transparencia, la responsabilidad y otras prácticas en el desarrollo y la implementación de inteligencia artificial. Obtenga más información acerca del compromiso de Microsoft con el uso responsable de la inteligencia artificial. Además, acceda a herramientas y procesos para ayudar a su organización a administrar de forma eficaz los riesgos de la inteligencia artificial.
Comprender lo que hace que la inteligencia artificial generativa y otros tipos de inteligencia artificial sean únicos es la clave para obtener las mayores ventajas de cada uno de ellos, ya trabajen solos o en unidad con otras inteligencias artificiales.
A diferencia de la inteligencia artificial predictiva, la inteligencia artificial generativa no pronostica resultados basados en datos históricos. A diferencia de la inteligencia artificial conversacional, no genera diálogos similares a los humanos. Crea un nuevo trabajo con una entrada humana mínima a la vez que itera y mejora constantemente en su salida, algo esencial para impulsar la innovación y mantener la innovación en el mundo digital actual.
Siga aprendiendo sobre la inteligencia artificial generativa frente a otros tipos de IA y cómo puede poner mejor la inteligencia artificial generativa en su organización
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