IA Tradicional o IA Generativa: ¿Cúal es mejor?
¿Aún no lo tienes claro? Vamos a explicarlo
¿Por qué necesitas leer este artículo?
Para sobrevivir y prosperar en la era de la IA. Hoy estamos rodeados de información, y la inteligencia artificial está transformando la manera en que trabajamos y vivimos. Pero con tanto ruido en el tema, es fácil confundirse.
Después de todo, son dos caras de la misma moneda. La verdadera diferencia radica en cómo interactuamos con ellas y en las nuevas posibilidades que nos abren.
IA Tradicional vs. IA Generativa: ¿qué son y cómo funcionan?
La IA tradicional se centra en procesar datos para tomar decisiones o predecir resultados. En esencia, aprende a identificar patrones en información histórica para mejorar y automatizar tareas específicas.
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La IA generativa también analiza datos, pero da un paso más: crea contenido nuevo a partir de esa información. No solo observa lo que ya existe; también genera resultados originales, como texto, imágenes o música.
A partir de un párrafo inicial, la IA continuará escribiendo un texto completo. Es como tener un asistente creativo que puede improvisar, desde escribir artículos hasta proponer ideas.
La inteligencia artificial (IA) y la IA generativa comparten fundamentos, pero tienen enfoques distintos. Mientras que la IA tradicional se centra en optimizar tareas específicas o resolver problemas mediante análisis y toma de decisiones, la IA generativa amplía las posibilidades al crear contenido nuevo, como texto, imágenes o música, basándose en patrones aprendidos de los datos.
Ejemplos
Veamos un par de ejemplos
Gestión de Turnos en un Supermercado:
Diagnóstico Médico:
¿Y cómo lo hace la IA generativa?
La IA generativa se basa en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés). Estos modelos, como GPT-4, están entrenados con cantidades masivas de datos para generar contenido nuevo. Internamente, funcionan como un cerebro digital que procesa números y patrones para producir respuestas en función de lo que han aprendido durante su entrenamiento, gracias a redes neuronales que imitan el funcionamiento del cerebro humano.
La clave está en que cualquier dato, ya sea texto, imagen, audio o video, puede ser interpretado numéricamente.
Al estar entrenados con miles de millones de datos, estos modelos "aprenden" cómo funcionan el lenguaje y sus reglas, permitiéndoles predecir la próxima palabra en una frase, construir párrafos coherentes y responder preguntas de manera convincente. Cuando hablas con ChatGPT, la IA está haciendo justo eso: prediciendo palabras para crear una respuesta que tenga sentido.
Esta capacidad de hilar conclusiones, incluso si no ha visto antes el estímulo concreto que le das, es la que hace que la IA generativa parezca que “piensa”. La verdad es que simplemente conecta patrones de datos, pero es sorprendentemente convincente. Aunque gracias a todo el contexto que tienen si que poco a poco van sacando conclusiones más humanas:
Nuevas Formas de Interacción: La Multimodalidad
Una de las capacidades que más hype ha generado es su habilidad para manejar múltiples formas de datos, lo que se conoce como multimodalidad. Esto significa que no solo puede procesar texto, sino también generar y entender imágenes, videos, audio y otros formatos.
Este enfoque multimodal está transformando la forma en que interactuamos con la tecnología, permitiendo una experiencia mucho más rica y adaptable.
Grandes retos: La importancia del ser humano
A pesar de sus capacidades, tanto la IA tradicional como la generativa presentan varios desafíos. En el caso de la IA generativa, estos retos se amplifican debido a su habilidad para generar contenido original, lo que trae consigo nuevas complejidades. Aquí algunos de los principales retos y cómo el papel humano se vuelve fundamental para contrarrestarlos:
Prompt Engineering (qué le pedimos y cómo): La calidad de los resultados de la IA generativa depende muchísimo de la formulación de la pregunta. Si haces una pregunta confusa o incompleta, obtendrás una respuesta igual. El arte de formular las instrucciones correctas —o prompt engineering— es clave para aprovechar al máximo su potencial.
Si no sabemos hacer las preguntas de manera correcta, la IA generativa es como tener a un Fernando Alonso personal, pero solo le pides que te lleve al supermercado.
Fiabilidad: Todos hemos notado como chatGPT se inventa cosas, y lo hace de forma super convincente pero que no dejan de ser invent. Aquí es donde el rol humano es esencial: se requiere supervisión constante para verificar la veracidad y utilidad de los resultados.
Contexto: La IA puede procesar información rápidamente, pero necesita contexto para generar respuestas realmente útiles. Sin un contexto adecuado, puede generar respuestas fuera de lugar o poco relevantes.
Ética y sesgos: La IA se alimenta de datos históricos, por lo que, si esos datos contienen prejuicios o errores, los resultados pueden ser problemáticos. La ética y la supervisión humana son esenciales para garantizar que la IA sea justa y equilibrada.
Entonces, ¿cuál es mejor?
La clave está en entender cuándo usar cada tipo y cómo combinarlas para obtener los mejores resultados. Al final, no es una competencia entre ellas; es saber cómo aprovechar cada una en el momento adecuado para maximizar su valor.
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