IA tradicional vs. IA generativa: una guía para líderes de TI

La inteligencia artificial es un término amplio para las tecnologías que permiten a las computadoras simular el razonamiento, la comunicación y la toma de decisiones de manera similar a la humana. Utiliza el machine learning (ML), el procesamiento de lenguaje natural (PLN), el aprendizaje profundo, las redes neuronales, y los grandes modelos de lenguaje (LLM) para analizar datos, identificar patrones y generar información. El objetivo de la IA es mejorar la automatización y la resolución de problemas en varios dominios. Dentro de la inteligencia artificial, existen varios tipos de IA, incluida la IA agéntica. Sin embargo, los dos principales actores en el ámbito de la IA son la IA tradicional y la IA generativa.

La IA tradicional es una IA basada en reglas o determinista, lo que significa que está entrenada para completar una tarea preprogramada o un conjunto de tareas. También conocida como IA estrecha, la IA tradicional está diseñada para resolver problemas bien definidos y automatizar tareas repetitivas mediante el análisis de datos históricos e identificación de patrones para realizar predicciones y tomar decisiones precisas.

La IA tradicional se puede utilizar para automatizar la clasificación y la investigación en el centro de operaciones de seguridad (SOC), lo que les permite a los equipos resumir colecciones de eventos de seguridad, automatizar tareas analíticas y de gestión complejas, y clasificar los cursos de acción sugeridos. 

Por ejemplo, Randstad Netherlands utiliza IA en su SOC para ingerir rápidamente volúmenes masivos de datos de docenas de aplicaciones de seguridad, en la nube y otras, con solo dos empleados y medio a tiempo completo para detección, ingeniería y clasificación de alertas.

Hoy en día, los árboles de decisión, las redes neuronales, la regresión logística, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo trabajan con almacenes de datos y bases de conocimiento para ayudar a los sistemas tradicionales de IA a identificar patrones, clasificar datos y hacer predicciones.

La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que crea contenido. Se entrena con vastos sets de datos, de los cuales aprende a reconocer patrones y relaciones. Esto le permite crear contenido nuevo y original extrapolando a partir de estructuras aprendidas y generando salidas que imitan la creatividad humana. En otras palabras, la IA generativa puede crear imágenes, videos, código y música, así como traducir idiomas o responder preguntas. 

Por ejemplo, el Soporte de Elastic Assistant es una experiencia de chat impulsada por IA generativa  y está diseñada para responder a una amplia gama de preguntas sobre productos y utiliza RAG para refinar la efectividad de la búsqueda.

Existen varios tipos de modelos de IA generativa. Por ejemplo, aplicaciones como Gemini, Grok y Claude son modelos de transformadores generativos preentrenados (GPT). Los modelos de transformadores dependen de mecanismos de atención para mapear las relaciones entre distintos elementos. Las GAN, o redes generativas antagónicas, están compuestas por dos redes neuronales: un generador y un discriminador. Trabajan juntos para crear contenido mediante un proceso de generación y refinamiento.  

Como resultado, la IA generativa representa una forma más avanzada de inteligencia artificial que supera las capacidades de la IA tradicional y potencia el potencial de innovación.

La IA tradicional y la IA generativa difieren en aspectos clave, especialmente en sus capacidades, sus aplicaciones y las maneras en que aprenden. Comparemos. 

Los modelos tradicionales de IA son más rígidos, mientras que los modelos de IA generativa son adaptables a nuevos problemas. Esto es así porque los modelos tradicionales de IA necesitan reglas explícitas para funcionar y necesitan intervención manual en nuevos escenarios. Los modelos de IA generativa, por otro lado, se entrenan con vastas cantidades de datos de los que aprenden patrones y relaciones. Donde los modelos tradicionales de IA aprenden por repetición, los modelos generativos de IA aprenden a aprender. Como resultado, la IA tradicional y la IA generativa difieren significativamente en sus capacidades:

• IA tradicional: analiza datos, realiza predicciones y automatiza tareas basadas en reglas

• IA generativa: Genera contenido original y se adapta a entradas dinámicas

A medida que las capacidades de la IA tradicional y generativa difieren, también lo hacen los contextos en los que son más útiles. 

• IA tradicional: Ideal para tareas analíticas complejas, como la detección de fraudes, los sistemas de recomendación y la automatización de procesos

• IA generativa: Va más allá de las capacidades de "analizar y predecir" de la IA tradicional para crear contenido, como texto, video, sonido, código e imágenes; sintetizar datos como resumir documentos; y servir como asistente a analistas de seguridad y SRE

Casos de uso tradicionales de IA

Cada vez que dices "Oye Siri", estás invocando a la IA tradicional para que te ayude a encontrar la respuesta a una pregunta o a realizar una tarea predefinida como configurar una alarma. Otros casos de uso incluyen:

• Detección de fraude: Los algoritmos tradicionales de IA se utilizan para analizar datos de transacciones bancarias y de comercio electrónico para identificar cuándo una transacción se desvía de un patrón, lo que podría indicar actividades fraudulentas. 

• Analítica predictiva: En el ámbito de la salud, las finanzas y el marketing, los modelos de IA analizan datos históricos para prever tendencias futuras, lo que ayuda a gestionar brotes de enfermedades, orientar la toma de decisiones económicas y diseñar campañas.

Casos de uso de AI generativa

Debido a que la IA generativa representa una forma mucho más intuitiva de comunicarse y acceder a los datos, las empresas de todo el mundo la están adoptando rápidamente, buscando mejorar su productividad, eficiencia y condiciones laborales.   

• Generación de contenido: La IA generativa está revolucionando la generación de contenido con su capacidad para analizar grandes sets de datos y derivar nuevo contenido a partir de entradas. Por ejemplo, ElasticGPT ayuda a los empleados de Elastic a encontrar rápidamente información relevante y aumentar la productividad de la fuerza laboral.

• Recomendaciones personalizadas: La IA generativa mejora las experiencias de los usuarios al crear contenido y sugerencias personalizadas en servicios de streaming y plataformas de comercio electrónico.

• Diseño potenciado por IA: La IA generativa asiste a los diseñadores creando nuevos conceptos de productos, arte digital y materiales de marketing.

• Bots de Atención al cliente: Los chatbots impulsados por IA ofrecen soporte automatizado al cliente, resolviendo consultas comunes de manera rápida y eficiente, a la vez que ayudan a las organizaciones a mejorar su Atención al cliente. Los chatbots con IA generativa pueden ayudar a resolver problemas rápidamente al comunicarse con los clientes en lenguaje natural y utilizando respuestas personalizadas a las preguntas.

La IA tradicional y generativa también requieren enfoques de implementación individuales que dependen de distintos requisitos de datos, experiencia e infraestructura. 

• IA tradicional: Se basa en datos estructurados, algoritmos predefinidos y lógica basada en reglas. Es más fácil de implementar en procesos comerciales específicos.

• IA generativa: Requiere grandes conjuntos de datos, una amplia potencia computacional y modelos sofisticados de aprendizaje profundo, lo que hace que la implementación sea más compleja y consuma muchos recursos.

La era de la IA ya está aquí. Pero ¿cómo será el futuro de la IA? Sin duda, la adopción de la IA generativa está en auge en organizaciones de todo el mundo, con el 93 % de los ejecutivos de la alta dirección ya invirtiendo o planeando invertir en GenAI — el interés por los asistentes de IA y la velocidad y eficiencia que prometen es alto. Sin embargo, la adopción de esta tecnología está generando alarma en todo el mundo, ya que la IA presenta diversos desafíos éticos y de seguridad, y los reguladores tienen dificultades para seguir el ritmo. En EE. UU., la desregulación favorece la innovación. Pero en la UE, la Ley de IA busca garantizar la seguridad, los derechos fundamentales y una IA centrada en el ser humano. 

Las preocupaciones sobre el sesgo de la IA a veces han ralentizado la adopción empresarial. Después de todo, la IA es tan buena como los datos con los que se entrena, y los datos a menudo contienen sesgos inherentes que finalmente se refuerzan a través de la IA. La confiabilidad de la IA también está en duda; la IA generativa puede alucinar. Otras preocupaciones son ambientales. La IA requiere mucha potencia informática, lo que significa que es una tecnología muy intensiva en recursos. 

Sin embargo, a pesar de estos desafíos, la IA representa una oportunidad tecnológica transformadora, especialmente si se desarrolla y utiliza de manera responsable. La última ola de modelos de IA refina su capacidad para autocorregirse y tomar decisiones independientes; esto se llama IA agente. 

La búsqueda está en el corazón de la IA, y Elastic es la Empresa de Search AI. Con capacidades de búsqueda avanzada, análisis en tiempo real e integración de machine learning, Elastic les permite a las empresas aprovechar el poder de la IA de forma eficiente. Mira cómo lo hicimos con Atención al cliente, eficiencia de los empleados y operaciones de seguridad. 

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