Definición de AI generativa

Explicación para un estudiante (básica):

La AI generativa es una tecnología que puede crear contenido nuevo y original, como arte, música, código de software y escritura. Cuando los usuarios ingresan una solicitud, la inteligencia artificial genera respuestas basadas en lo que aprendió a partir de ejemplos existentes en internet y suele producir resultados únicos y creativos..

Explicación para un desarrollador (técnica):

La AI generativa es una rama de la inteligencia artificial centrada en modelos informáticos capaces de generar contenido original. Al aprovechar el poder de los modelos de lenguaje grandes, las redes neuronales y el machine learning, la AI generativa puede producir contenido novedoso que imita la creatividad humana. Estos modelos se entrenan con sets de datos grandes y algoritmos de aprendizaje profundo que aprenden las estructuras, las relaciones y los patrones subyacentes presentes en los datos. Los resultados son salidas nuevas y únicas, basadas en las solicitudes de entrada, incluidas imágenes, video, código, música, diseño, traducción, respuesta a preguntas y texto.


¿Cómo funciona la inteligencia artificial generativa?

Los modelos de AI generativa funcionan usando redes neuronales, inspiradas en las neuronas del cerebro humano, para aprender patrones y características de datos existentes. Estos modelos pueden, luego, generar datos nuevos que se alinean con los patrones que aprendieron. Por ejemplo, un modelo de AI generativa entrenado con un conjunto de imágenes puede crear nuevas imágenes similares a aquellas con las que se entrenó. Es similar al modo en que los modelos de lenguaje pueden generar texto expansivo basado en palabras proporcionadas para el contexto.

La AI generativa aprovecha técnicas avanzadas, como redes generativas adversativas (GAN), modelos de lenguaje grandes, modelos autocodificadores variacionales (VAE) y transformadores para crear contenido en un rango de dominios dinámico. A continuación se explican más detalles sobre estos enfoques.

Con el aprendizaje a partir de sets de datos grandes, estos modelos pueden refinar sus salidas a través de procesos de entrenamiento iterativos. El modelo analiza las relaciones dentro de datos dados y obtiene conocimientos de forma efectiva de los ejemplos proporcionados. Mediante el ajuste de los parámetros y la minimización de la diferencia entre las salidas deseada y generada, los modelos de AI generativa pueden mejorar de manera continua su capacidad para generar contenido relevante en contexto y de alta calidad. Los resultados, ya sea un poema fantasioso o una respuesta de soporte al cliente de un chatbot, con frecuencia no pueden distinguirse del contenido generado por humanos.

Desde la perspectiva de un usuario, la AI generativa suele comenzar con una solicitud inicial que guiará la generación de contenido, a lo que le sigue un proceso de idas y vueltas iterativo que explora y refina las variaciones.

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Tipos de modelos de AI generativa

La AI generativa emplea varios modelos para permitir la creación de contenido nuevo y original. Algunos de los tipos más comunes de modelos de AI generativa incluyen los siguientes:

Redes generativas adversativas (GAN): una GAN consiste de dos componentes clave: un generador y un discriminador. El generador genera datos sintéticos conforme a los patrones que aprendió a partir de los datos de entrenamiento. El discriminador actúa como juez y evalúa la autenticidad de esos datos generados en comparación con datos reales y decide si son reales o falsos. El proceso de entrenamiento enseña al generador a producir salidas más realistas, mientras que el discriminador mejora en la distinción entre datos genuinos y sintéticos. Las GAN se usan ampliamente en la generación de imágenes y han demostrado tener resultados impresionantes en la creación de objetos visuales increíblemente realistas.

Autocodificadores variacionales (VAE): los VAE son redes neuronales que aprenden a codificar y decodificar datos. Un codificador comprime los datos de entrada en una representación de menor dimensión denominada espacio latente. Mientras tanto, un decodificador reconstruye los datos originales desde el espacio latente. Los VAE permiten la generación de datos nuevos tomando muestras de puntos en el espacio latente y decodificándolos en salidas significativas. El enfoque es particularmente valioso en la síntesis de audio e imagen, donde las representaciones latentes pueden manipulares para producir salidas diversas y creativas.

Modelos de lenguaje grandes (LLM): Los tipos más comunes de LLM, como ChatGPT (transformador generativo preentrenado), se entrenan con grandes volúmenes de datos textuales. Estos modelos de lenguaje sofisticados usan el conocimiento de libros de texto, sitios web y publicaciones en redes sociales. Aprovechan las arquitecturas del transformador para comprender y generar texto coherente basado en solicitudes dadas. Los modelos de transformadores son la arquitectura más común de los modelos de lenguaje grandes. Constan de un codificador y un decodificador, y procesan los datos creando un token a partir de solicitudes dadas para descubrir las relaciones entre ellos.

En esencia, los modelos de transformadores predicen qué palabra sigue en una secuencia de palabras a fin de simular el discurso humano. Los LLM tienen la capacidad de participar en conversaciones realistas, responder preguntas y generar respuestas creativas similares a las de los humanos, lo cual los hace ideales para aplicaciones relacionadas con el lenguaje, desde chatbots y creación de contenido hasta traducción.

Diagram showing the steps of generative AI including vector representation and transforming into embedding


¿Cuáles son los beneficios de la AI generativa?

La AI generativa ofrece beneficios poderosos tanto en el nivel individual como comercial. Su impacto continuará incrementándose a medida que la tecnología evolucione. A corto plazo, uno de los beneficios más inmediatos y significativos es la mayor eficiencia y los flujos de trabajo optimizados. La capacidad de automatizar tareas ahorra tiempo valioso, y recursos, tanto para las personas como para las empresas. Gracias a actividades que van desde crear borradores de correos electrónicos hasta realizar reservas, la AI generativa ya está aumentando la eficiencia y productividad. Estas son solo algunas de las formas en que la AI generativa está marcando la diferencia:

  • La creación de contenido automatizada permite a las empresas y los individuos producir contenido personalizado de alta calidad a escala. Esto ya está teniendo un impacto en todos los dominios, en particular en publicidad, marketing, entretenimiento y producción de medios.
  • La AI generativa puede funcionar como una herramienta de inspiración para los artistas, diseñadores, escritores, arquitectos y otros creadores, lo que les permitirá explorar posibilidades novedosas, generar ideas nuevas y ampliar los límites de su trabajo creativo. Mediante la colaboración con la AI generativa, los creadores pueden lograr niveles nunca antes pensados de productividad, y esto allanará el camino para más trabajo artístico, literatura, periodismo, arquitectura, video, música y moda.
  • Los modelos de AI generativa pueden usarse para tareas de solución de problemas que requieren nuevas soluciones o ideas, además de para analizar datos a fin de mejorar la toma de decisiones. Por ejemplo, en el diseño de productos, los sistemas impulsados por AI pueden generar nuevos prototipos u optimizar diseños existentes basados en requisitos y limitaciones específicas. Las aplicaciones prácticas para investigación y desarrollo son potencialmente revolucionarias. Y la capacidad de resumir información compleja en segundos tiene beneficios de resolución de problemas de gran alcance.
  • Para los desarrolladores, la AI generativa puede optimizar el proceso de escribir, comprobar, implementar y optimizar el código.
  • Para las empresas orientadas a los consumidores, los asistentes virtuales y chatbots impulsados por AI generativa pueden proporcionar soporte al cliente mejorado, lo cual reduce los tiempos de respuesta y la carga en los recursos.

¿Cuáles son los desafíos y las limitaciones de la AI generativa?

Si bien la AI generativa tiene enorme potencial, también enfrenta ciertos desafíos y limitaciones. Algunas inquietudes clave incluyen:

Sesgo de datos: los modelos de AI generativa dependen de los datos con los que se entrenaron. Si los datos de entrenamiento contienen sesgos o limitaciones, estos sesgos pueden verse reflejados en las salidas. Las organizaciones pueden mitigar estos riesgos limitando cuidadosamente los datos con los que se entrenan los modelos o usando modelos especializados personalizados específicos para sus necesidades.

Consideraciones éticas: la capacidad de los modelos de AI generativa para crear contenido realista despierta inquietudes éticas, como el impacto que tendrá en la sociedad y su potencial uso indebido o manipulación. Garantizar el uso responsable y ético de la tecnología de AI generativa será un tema constante.

Salidas poco confiables: es sabido que los modelos de AI generativa y LLM alucinan respuestas; problema que se exacerba cuando un modelo no tiene acceso a información relevante. Esto puede provocar que se brinden a los usuarios respuestas incorrectas o información errónea que parezcan fácticas y seguras. Cuanto más realista suene el contenido, más difícil resultará identificar información imprecisa.

Especificidad del dominio: la falta de conocimiento sobre el contenido específico del dominio es una limitación común de los modelos de AI generativa como ChatGPT. Los modelos pueden generar respuestas coherentes y relevantes en el contexto a partir de la información con la que se entrenaron (con frecuencia, datos públicos de internet), pero es habitual que no puedan acceder a datos específicos del dominio ni proporcionar respuestas que dependan de una base de conocimientos exclusiva, como la documentación interna o el software propio de una organización. Puedes minimizar estas limitaciones proporcionando acceso a los documentos y datos específicos de tu dominio.

Cualidad de oportuno: los modelos son tan recientes como los datos con los que se entrenan. Las respuestas que pueden proporcionar los modelos se basan en datos de "un momento en el tiempo" que no son datos en tiempo real.

Requisitos informáticos: entrenar y ejecutar modelos de AI generativa grandes requiere una cantidad importante de recursos informáticos, incluido hardware poderoso y gran capacidad de memoria. Estos requisitos pueden aumentar los costos y limitar la accesibilidad y la escalabilidad de ciertas aplicaciones.

Requisitos de datos: entrenar modelos de AI generativa grandes también requiere acceso a un gran corpus de datos cuyo almacenamiento puede ser costoso y requerir mucho tiempo.

Inquietudes respecto a la fuente: los modelos de AI generativa no siempre identifican la fuente desde la cual extraen el contenido, lo cual genera problemas complicados de derechos de autor y atribución.

Falta de interpretabilidad: los modelos de AI generativa suelen funcionar como "cajas negras", y esto hace que sea particularmente desafiante comprender su proceso de toma de decisiones. La falta de interpretabilidad puede dificultar la confianza y la adopción de límites en aplicaciones esenciales.


Casos de uso de AI generativa

Si bien la tecnología es relativamente joven y evoluciona rápido, la AI generativa ya se ha afianzado en varias aplicaciones e industrias. Cualquier organización que necesite producir materiales escritos, código, diseños o imágenes pueden beneficiarse de ella. Los casos de uso incluyen los siguientes:

  • AI en la tecnología: la AI generativa puede ayudar a acelerar el proceso de crear y probar tecnologías nuevas escribiendo código y modelando pruebas.
  • AI en el Gobierno: las agencias gubernamentales nacionales y locales están pensando en cómo la AI generativa puede crear servicios públicos más personalizados e hiperrelevantes, análisis de inteligencia e investigaciones más precisas, mayor productividad de los empleados, experiencias digitales optimizadas en los componentes y más.
  • AI en los servicios financieros: la AI generativa se puede usar para la predicción de tendencias del mercado, el examen de patrones del mercado, la optimización del catálogo, la protección contra fraudes, la negociación algorítmica y el servicio al cliente personalizado. Los modelos también pueden ayudar en el análisis de riesgo y la toma de decisiones generando datos sintéticos basados en tendencias históricas.
  • AI en la publicidad y el marketing: la AI generativa proporciona contenido automatizado de bajo costo para campañas de publicidad y marketing, publicaciones de redes sociales, descripciones de productos, materiales de desarrollo de marca, correos electrónicos de marketing, recomendaciones personalizadas y muchas otras estrategias dirigidas de marketing, venta adicional y venta cruzada. Gracias a la producción de contenido personalizado basado en análisis y datos de los consumidores, la AI generativa puede impulsar el compromiso de los clientes y las tasas de conversión. También puede ayudar con la segmentación de clientes usando datos para predecir la respuesta de un grupo objetivo a las campañas.
  • AI en la atención médica: los modelos de AI generativa pueden ayudar en el análisis de imágenes médicas, el diagnóstico de enfermedades, la identificación de interacciones medicamentosas y la aceleración del descubrimiento de fármacos, lo que ahorra tiempo y recursos. Mediante la generación de datos médicos sintéticos, los modelos pueden ayudar a aumentar los sets de datos limitados y mejorar la precisión de los sistemas de diagnóstico.
  • AI en la fabricación: la AI generativa puede optimizar los procesos de fabricación generando diseños mejorados, identificando potenciales defectos de los productos y mejorando el control de calidad. Mediante la simulación y la generación de variaciones, los modelos de AI generativa pueden también optimizar el desarrollo de productos.
  • AI en el arte y los medios: quizá más que en cualquier otra área, la AI generativa está revolucionando los campos creativos. Puede ayudar a los artistas y diseñadores en la generación de trabajos únicos más rápido, a los músicos en la composición de melodías nuevas, a los diseñadores de juegos en la representación de mundos completamente nuevos y a los cineastas en la generación de efectos visuales y animaciones realistas. Las compañías cinematográficas y de medios también pueden producir contenido de forma más económica, gracias a la capacidad de realizar tareas como traducir el trabajo a distintos idiomas usando la voz original del actor.
  • AI en el comercio electrónico y la venta minorista: la AI generativa puede ayudar a que el comercio electrónico sea más personalizado para los compradores usando sus patrones de compra para recomendar productos nuevos y crear un proceso de compra más ágil. Para los negocios de comercio electrónico y minoristas, la AI puede crear mejores experiencias de usuario, desde navegación más intuitiva hasta características de servicio al cliente con AI habilitada usando chatbots y secciones de preguntas frecuentes informadas con AI.

¿Cuál es el próximo paso para la AI generativa?

El futuro de la AI generativa es prometedor. A medida que la tecnología avanza, modelos de AI generativa cada vez más sofisticados abordan varias inquietudes a nivel global. La AI tiene el potencial de acelerar con rapidez la investigación para el descubrimiento y el desarrollo de fármacos generando y probando soluciones de moléculas, acelerando el proceso de investigación y desarrollo. Pfizer usó AI para realizar ensayos de vacunas durante la pandemia de coronavirus1, por ejemplo. La AI también es una solución emergente para muchos problemas ambientales. Cabe destacar que algunos robots con AI habilitada ya están trabajando y asistiendo en las acciones de limpieza del océano.

La AI generativa también puede generar contenido creativo impresionantemente original e hiperrealista. El contenido de todas las industrias, como marketing, entretenimiento, arte y educación, se personalizará según los requisitos y las preferencias individuales, lo que potencialmente redefinirá el concepto de expresión creativa. El progreso puede llevar, con el tiempo, a aplicaciones en realidad virtual, juegos y experiencias de narración inmersivas que prácticamente no puedan distinguirse de la realidad.

En el corto plazo, el impacto de la AI generativa se sentirá de forma más directa a medida que las capacidades avanzadas se incorporen en las herramientas que usamos a diario, desde plataformas de correo electrónico y software de hojas de cálculo hasta motores de búsqueda, procesadores de texto, mercados de comercio electrónico y calendarios. Los flujos de trabajo se volverán más eficientes, y las tareas repetitivas se automatizarán. Los analistas esperan ver grandes ganancias de productividad y eficiencia en todos los sectores del mercado.

Las organizaciones usarán soluciones de AI generativa personalizadas entrenadas con sus propios datos a fin de mejorar todo, desde las operaciones, la contratación y el entrenamiento hasta las cadenas de suministros, la logística, el desarrollo de marca y la comunicación. Los desarrolladores la usarán para escribir códigos perfectos en una fracción del tiempo. Como muchas tecnologías fundamentalmente transformadoras anteriores, la AI generativa tiene el potencial de afectar cada uno de los aspectos de nuestra vida.


Impulsar la era de la AI generativa con Elasticsearch

Como cada vez más organizaciones integran la AI generativa en sus operaciones internas y externas, Elastic diseñó Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) para brindar a los desarrolladores las herramientas que necesitan para impulsar aplicaciones de búsqueda basadas en inteligencia artificial. ESRE puede mejorar la relevancia y generar incrustacionesy vectores de búsqueda a escala, al mismo tiempo que permite a las empresas integrar sus propios modelos de transformadores.

Nuestro motor de relevancia está ajustado para desarrolladores que crean aplicaciones búsqueda impulsadas por AI, con características que incluyen soporte para integrar modelos de transformadores de terceros, como AI generativa y ChatGPT-3 y ChatGPT-4 a través de API. Elastic proporciona un puente entre los datos privados y la AI generativa, a través del cual las organizaciones pueden proporcionar contexto personalizado específico de la empresa para la AI generativa en una ventana de contexto. Esta sinergia entre Elasticsearch y ChatGPT asegura que los usuarios reciban respuestas fácticas, relevantes en contexto y actualizadas a sus búsquedas.

Diagram of how to use chatgpt with Elasticsearch

El maridaje de la destreza de recuperación de Elasticsearch y las capacidades de comprensión del lenguaje natural de ChatGPT ofrece una experiencia del usuario sin igual, lo cual establece un nuevo estándar para la recuperación de la información y la asistencia impulsada por AI. Existen incluso implicaciones para el futuro de la seguridad, con aplicaciones potencialmente ambiciosas de ChatGPT para mejorar la detección la respuesta y la comprensión.

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Preguntas frecuentes de AI generativa

¿ChatGPT usa Elasticsearch?
Elasticsearch proporciona de forma segura acceso a los datos para ChatGPT, a fin de generar respuestas más relevantes.

¿Cuáles son algunos ejemplos de AI generativa?
Los ejemplos de AI generativa incluyen ChatGPT, DALL-E, Google Bard, Midjourney, Adobe Firefly y Stable Diffusion.

¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial y machine learning?
La inteligencia artificial (AI) se refiere al amplio campo de desarrollo de sistemas que pueden realizar tareas que simulan la inteligencia humana, mientras que el machine learning (ML) es un subconjunto de la AI que involucra el uso de técnicas y algoritmos complejos que permiten a los sistemas aprender de los datos, identificar patrones y mejorar el rendimiento sin instrucciones explícitas.


Glosario de AI generativa

Redes generativas adversativas (GAN): las GAN son un tipo de arquitectura de redes neuronales que consiste en un generador y un discriminador que trabajan en conjunto para generar contenido realista y de alta calidad.

Autocodificador: un autocodificador es una arquitectura de redes neuronales que aprende a codificar y decodificar datos, que suele usarse para tareas como compresión y generación de datos.

Redes neuronales recurrentes (RNN): las RNN son redes neuronales especializadas para el procesamiento de datos secuencial. Tienen un componente de memoria que les permite retener información de pasos anteriores, lo que las hace adecuadas para tareas como la generación de texto.

Modelos de lenguaje grandes (LLM): los modelo de lenguaje grandes, incluido ChatGPT, son modelos de AI generativa poderosos entrenados con grandes cantidades de datos de texto. Pueden generar texto como un humano basado en solicitudes dadas.

Machine learning: el machine learning es un subconjunto de AI que usa algoritmos, modelos y técnicas para permitir a los sistemas aprender de los datos y adaptarse sin seguir instrucciones explícitas.

Procesamiento de lenguaje natural: el procesamiento de lenguaje natural es un subcampo de la AI y la ciencia de la computación que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Involucra tareas como la generación de texto, el análisis de sentimiento y la traducción de idiomas.

Redes neuronales: las redes neuronales son algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro humano. Consisten en nodos interconectados, o neuronas, que procesan y transmiten información.

Búsqueda semántica: la búsqueda semántica es una técnica de búsqueda centrada en la comprensión del significado de una consulta de búsqueda y en el contenido que se busca. Su objetivo es proporcionar resultados de búsqueda más relevantes en contexto.

Búsqueda de vectores: la búsqueda de vectores es una técnica que representa los puntos de datos como vectores en un espacio de alta dimensionalidad. Permite la búsqueda por similitud eficiente y sistemas de recomendación calculando las distancias entre los vectores.


Recursos de AI generativa


Notas al pie

1 "Artificial Intelligence-Based Data-Driven Strategy to Accelerate Research, Development, and Clinical Trials of COVID Vaccine" (Estrategia impulsada por los datos basada en inteligencia artificial para acelerar la investigación, el desarrollo y los ensayos clínicos de la vacuna contra el COVID), Biomed Res Int. 2022, por Ashwani Sharma, Tarun Virmani, Vipluv Pathak, Anjali Sharma, Kamla Pathak, Girish Kumar y Devender Pathak, publicado en línea el 6 de julio de 2022, último acceso el 27 de junio de 2023.