En la actualidad, la industria de tecnología y otras como la de la medicina, retailing, ventas, eCommerce y más, han mostrado interés por conocer más acerca de la IA. Por lo tanto, es necesario conocer cuál es la diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia artificial generativa (GenAI). Pues, en Codster estamos para ayudarte a entender este tipo de nuevas tecnologías para que les saques todo el provecho para ti y tu empresa.
Así que, lo primero que haremos será explicar qué son estas dos herramientas tecnológicas a grandes rasgos y cuáles son sus implementaciones principales en diversas ramas de trabajo.
La diferencia entre Inteligencia Artificial Tradicional, también conocida como IA Estrecha o IA Débil, es que esta es un subconjunto de la inteligencia artificial enfocado en realizar tareas específicas utilizando algoritmos y reglas predeterminadas. A diferencia de la IA General, que busca mostrar inteligencia similar a la humana en una amplia gama de actividades, la IA tradicional está diseñada para sobresalir en una sola actividad o en un conjunto limitado de tareas.
Los sistemas de inteligencia artificial tradicionales operan generalmente de manera programada, siguiendo reglas explícitas e instrucciones establecidas por humanos. Piensa en un personaje de un videojuego con una única instrucción o en un chatbot con respuestas predeterminadas y grandes limitaciones. Todas estas implementaciones se basan en reglas y dependen de algoritmos bien definidos derivados de datos estructurados.
Por esta misma razón, la diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia artificial generativa reside en esta simpleza. Afortunadamente, la IA tradicional ha encontrado amplia aplicación en numerosas industrias y tecnologías cotidianas. Algunos ejemplos comunes incluyen:
- Filtros de spam en servicios de correo electrónico: Estos filtros emplean reglas predefinidas para identificar y separar correos electrónicos no deseados de los auténticos.
- Sistemas de recomendación en plataformas de comercio electrónico: Basados en el comportamiento y preferencias del usuario, sugieren productos o contenido que se alinean con los intereses de los usuarios.
- Asistentes virtuales como Siri o Google Assistant: Estos asistentes utilizan algoritmos predefinidos para comprender y responder a las consultas de los usuarios.
- Programas de resolución de acertijos: La IA tradicional ha tenido éxito en la creación de algoritmos para resolver diferentes tipos de acertijos o, por ejemplo, seguir órdenes específicas con estrategias predefinidas para enfrentarse a oponentes humanos como en el ajedrez.
También existe la IA Analítica, que se emplea para clasificar, agrupar o predecir mediante modelos ajustados específicamente para los datos y usos particulares de un negocio. Suele aplicarse a soluciones muy concretas, algunas tan comunes que se han encapsulado en un servicio de AWS.
Algunos de sus usos, incluyen la detección de fraudes, conversión de texto a voz o voz a texto, entre otras formas de inteligencia artificial o aprendizaje automático que se consumen sin la complejidad del entrenamiento y mantenimiento de modelos subyacentes.
Por su parte, la GenAI se refiere a los potentes modelos de lenguaje que generan contenido innovador al recibir estímulos como una petición, mensaje, audio o contenido multimedia y producen nuevos productos,texto o contenido en general. Por ejemplo, pueden generar imágenes, componer poemas o, en términos de automatización y asistencia, facilitar la creación de código. Estos modelos tienden a ser genéricos por defecto, entrenados con una amplia gama de información disponible en internet.
La IA Generativa es una rama de la inteligencia artificial dedicada a la creación y desarrollo de nuevo material. A veces se la denomina IA Creativa o IA Fuerte.
La principal diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia artificial generativa radica en sus objetivos y funcionamiento. Mientras que la IA Tradicional busca realizar tareas específicas basadas en reglas y patrones predefinidos, la IA Generativa va más allá de esta limitación y se esfuerza por crear datos completamente nuevos que se asemejan al contenido creado por humanos.
La IA Generativa tiene numerosas aplicaciones en diversas industrias y áreas. Algunos casos destacados incluyen:
- Generación de imágenes: Las Redes Generativas Adversarias (GANs) pueden crear imágenes realistas de objetos, paisajes o incluso rostros humanos que no existen en la realidad.
- Generación de texto: Modelos de lenguaje como GPT-3 pueden crear texto similar al humano, incluyendo historias, poemas y artículos, a partir de un estímulo específico.
- Composición musical: La IA Generativa puede crear composiciones musicales originales en varios estilos y géneros, así como imitar voces humanas.
- Síntesis de video: Los sistemas impulsados por IA pueden generar videos realistas, como la tecnología deepfake, que puede plantear preocupaciones éticas.
- Descubrimiento de fármacos: La IA Generativa puede utilizarse en el descubrimiento de fármacos para diseñar nuevas moléculas con propiedades deseadas.
Diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia artificial generativa
La particularidad de GenAI radica en que los grandes modelos de lenguaje se han entrenado fundamentalmente en el internet público. Esto conlleva a que sean menos específicos para un uso empresarial en particular. Aunque el uso directo de estos modelos podría no diferenciar a una empresa de sus competidores, sí podría potenciar la productividad.
En la actualidad, GenAI se utiliza principalmente para acelerar casos de uso internos, como la generación de contenido o la síntesis de datos. Además, las empresas están combinando la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con GenAI. Esto implica integrar información privada utilizando servicios como Amazon Bedrock o Amazon SageMaker JumpStart, permitiendo a los modelos generar respuestas en lenguaje natural y luego buscar respuestas y generar resúmenes a través de interfaces conversacionales.
Por ejemplo, esta tecnología podría ayudar a un ejecutivo de cuentas a redactar un mensaje en respuesta a una propuesta para un cliente, basándose en la documentación interna de la empresa. Aunque sigue siendo muy específico para el caso de uso interno de la empresa, aprovecha las capacidades lingüísticas en las que se han entrenado los grandes modelos de lenguaje.
La clave para obtener éxito con estos modelos radica en no reentrenarlos por completo, sino en mezclar la cantidad óptima de ajustes específicos. Estos modelos carecen de conciencia e intención; simplemente, conocen los datos con los que han sido alimentados. Aprovechar su capacidad para comprender y producir lenguaje combinado con los datos de la empresa permite obtener respuestas adaptadas a los casos de uso empresariales.
Por ejemplo, en Google, subsidiaria de Alphabet, esta herramienta es clave en su motor de búsqueda, en los autos autónomos de Waymo y en Google Brain, creador de la arquitectura de red neuronal transformer que ha impulsado avances recientes en el procesamiento del lenguaje natural.
La diferencia entre Inteligencia Artificial Generativa y la Inteligencia Artificial Tradicional es evidente en varios aspectos clave:
- Enfoque Metodológico
- IA Tradicional: Basada en reglas y algoritmos predefinidos, sigue instrucciones explícitas para tareas específicas.
- IA Generativa: Se basa en datos, empleando técnicas de aprendizaje automático para aprender patrones y estructuras a partir de grandes conjuntos de datos.
- Aprendizaje
- IA Tradicional: Emplea principalmente el aprendizaje supervisado, entrenándose con datos etiquetados y dependiendo de la supervisión humana.
- IA Generativa: Puede usar tanto aprendizaje supervisado como no supervisado, destacando en entornos no supervisados, aprendiendo patrones y estructuras sin orientación humana explícita.
- Modelos Utilizados:
- IA Tradicional: Utiliza principalmente modelos discriminativos que clasifican datos en categorías específicas.
- IA Generativa: Se basa en modelos generativos que aprenden la distribución de probabilidad subyacente de los datos y pueden generar muestras nuevas que se parecen a los datos originales.
- Creatividad y Adaptabilidad:
- IA Tradicional: Limitada a tareas específicas y carece de creatividad más allá de sus reglas predefinidas.
- IA Generativa:Exhibe creatividad y adaptabilidad, generando contenido innovador y adaptándose a cambios en los datos de entrada.
Las ventajas de la IA Generativa son notables:
- Creatividad Ampliada: Capacidad para producir contenido creativo e innovador, explorando infinitas posibilidades en arte, diseño y entretenimiento.
- Manejo de la Incertidumbre: Puede llenar lagunas en datos y gestionar incertidumbres, aplicable en campos como la imagen médica para mejorar la precisión diagnóstica.
- Nuevas Aplicaciones Industriales: Ofrece oportunidades en arquitectura, diseño, videojuegos, realidad virtual, y más, permitiendo experiencias inmersivas e interactivas.
- Revolución en Arte y Medios: Transforma las artes creativas y medios de comunicación, componiendo música, creando pinturas, y personalizando contenido para una experiencia más atractiva y relevante.
- Generación de Datos y Muestras: Genera datos sintéticos, beneficiando campos como el procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora.
Conocer la diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia artificial generativa es clave para conocer cuál es la herramienta perfecta para ti. Si tienes aun más dudas, no dudes en solicitar una consultoría con Codster para conocer más sobre los beneficios y para qué sirve la Inteligencia Artificial . Pues, muchos de ellos dependen de las especificaciones y necesidades que tiene tu propia firma. Pero, no te preocupes, seguramente encontraremos la solución perfecta e ideal para ti.
