IA que utiliza el aprendizaje profundo para crear o generar nuevos contenidos basados en una variedad de entradas. Estas entradas pueden incluir texto, imágenes, sonidos, animación, modelos 3D, audio, vídeo y código.

¿Cómo funciona?

• La máquina recibe grandes cantidades de datos
• El sistema utiliza el aprendizaje automático para reconocer estructuras y patrones en los datos
• La máquina recibe una pregunta en lenguaje natural.
• La máquina genera nuevos contenidos imitando los datos de entrada

Exploración de diferentes tecnologías GenAI

• Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Permite a los ordenadores comprender y generar lenguaje humano.
  • Herramientas: Meta IA, ChatGPT, Gemini.
  • Aplicaciones: Creación de correos electrónicos, chatbots de servicio al cliente, publicaciones en redes sociales.
• Generación de imágenes: Herramientas como OpenArt.ai y Dall-E crean imágenes a partir de descripciones de texto.
  • Aplicaciones: Publicidad, creación de prototipos, diapositivas para presentaciones.
• Generación de audio: Herramientas como WaveNet y AudioCraft crean pistas musicales o voces en off.
  • Aplicaciones: Audio personalizado para vídeos, servicio al cliente, audiolibros.
• Generación de vídeo: Herramientas como Invideo.io y Synthesia crean vídeos a partir de mensajes de texto.
  • Aplicaciones: Contenidos para Redes sociales, vídeos educativos, vídeos explicativos.
• Generación de código: Herramientas como OpenAI Codex y GitHub Copilot ayudan a escribir y depurar código.
  • Aplicaciones: Generación de código, pruebas, documentación, traducción de código.
• Generación de datos: Herramientas como Gretel.ai crean conjuntos de datos sintéticos.
  • Aplicaciones: Ampliación de conjuntos de datos, entrenamiento de modelos.

Aplicaciones de la IA generativa en los negocios

• Creación de textos: Automatiza la creación de contenidos para medios de comunicación, marketing y atención al cliente.
  • Ejemplo: BuzzFeed utiliza GPT para la creación de contenidos.
• Creación de imágenes: Mejora las campañas de marketing y la creación de prototipos.
  • Ejemplo: La campaña #WORLDWITHOUTNATURE de WWF.
• Creación de vídeos: Contenido de vídeo personalizado para marketing.
  • Ejemplo: Invitaciones personalizadas para cruceros de Virgin Voyages.
• Creación de código: Ayuda en el desarrollo de software y la corrección de errores.
  • Ejemplo: GitHub Copilot para sugerencias de código.
• Generación de datos: Mejora la investigación sanitaria con datos sintéticos.
  • Ejemplo: Mejor modelización de enfermedades y estudios de investigación más sólidos.

Afrontar los retos: Preocupaciones éticas y de precisión

• Prejuicios: la IA puede perpetuar y amplificar los prejuicios existentes en los datos.
  • Solución: Mejorar la diversidad de los datos y aplicar algoritmos que tengan en cuenta la imparcialidad.
• Propiedad intelectual y derechos de autor: Riesgo de generar contenidos que infrinjan la propiedad intelectual.
  • Solución: Implantar filtros de contenidos y licenciar su uso.
• Caja negra: Dificultad para comprender los procesos de toma de decisiones de la IA.
  • Solución: Desarrollar modelos transparentes y proporcionar documentación.
• Uso intensivo de recursos: elevados costes energéticos y financieros del entrenamiento de los modelos de IA.
  • Solución: Mejorar la eficiencia de los modelos y utilizar el aprendizaje por transferencia.
• Parodia sin sentido: La IA puede generar contenidos sin comprenderlos.
  • Solución: Incluir enfoques humanos para la evaluación crítica.
• Alucinación: La IA puede generar información plausible pero falsa.
  • Solución: Perfeccionar los Datos de entrenamiento e implementar comprobaciones cruzadas.
• Alineación con los valores humanos: Garantizar que la IA se ajusta a las normas éticas.
  • Solución: Elaborar directrices éticas y realizar auditorías periódicas.