IA GENERATIVA

La inteligencia artificial (IA) generativa es un tipo de IA que crea contenido nuevo y original, como texto, imágenes, audio, vídeo y código, en respuesta a una solicitud. A diferencia de la IA tradicional que se basa en reglas predeterminadas, la IA generativa aprende de grandes cantidades de datos y genera nuevo contenido que imita el estilo y la complejidad humana. Esto se logra mediante el uso de modelos complejos de aprendizaje automático, llamados "modelos fundacionales".

Características principales

• Genera contenido nuevo: No se limita a analizar o procesar datos existentes, sino que crea contenido que no existía previamente.
• Aprendizaje profundo: Se basa en modelos de aprendizaje profundo (deep learning) que simulan la forma en que el cerebro humano aprende.
• Adaptabilidad: Puede ser adaptada a tareas específicas con una mínima cantidad de datos de ejemplo, permitiendo aplicaciones muy variadas.
• Versatilidad: Puede generar una amplia gama de contenido, desde escribir un poema hasta crear una imagen realista de una persona que no existe o componer música.

Aplicaciones

• Creación de contenido: Generar historias, eslóganes, guiones o artículos.
• Desarrollo de productos: Ayudar en el diseño de productos y la creación de prototipos.
• Medicina: Analizar datos de ADN para diseñar nuevas proteínas o ayudar en la planificación de tratamientos.
• Entretenimiento: Crear música, arte visual, animaciones y efectos visuales para películas o videojuegos.
• Atención al cliente: Potenciar chatbots y asistentes virtuales para conversaciones más naturales y complejas.

Cómo funciona

1. Modelo fundacional: Se parte de un modelo de aprendizaje profundo entrenado con enormes conjuntos de datos.
2. Ajuste: El modelo se ajusta con datos específicos para la tarea que se requiere, alimentándolo con instrucciones y sus respuestas correctas.
3. Refuerzo: Se utilizan la retroalimentación de usuarios humanos (RLHF) para refinar y mejorar la precisión y relevancia del modelo a lo largo del tiempo

Ejemplos de IA generativa

Existen varios casos de uso para la IA generativa en distintos sectores

Servicios financieros

Las empresas de servicios financieros utilizan herramientas de IA generativa para prestar un mejor servicio a sus clientes a la vez que reducen los costos:

• Las instituciones financieras utilizan chatbots para generar recomendaciones de productos y responder a las consultas de los clientes, lo cual mejora el servicio al cliente en general.
• Las entidades de crédito aceleran la aprobación de préstamos para los mercados financieramente desatendidos, especialmente en los países en desarrollo.
• Los bancos detectan rápidamente el fraude en reclamaciones, tarjetas de crédito y préstamos.
• Las empresas de inversión utilizan el poder de la IA generativa para ofrecer a los clientes un asesoramiento financiero seguro y personalizado a bajo costo.

Salud y ciencias biológicas

Uno de los casos de uso más prometedores de la IA generativa consiste en acelerar el descubrimiento y la investigación de fármacos. La IA generativa es capaz de crear nuevas secuencias de proteínas con propiedades específicas para diseñar anticuerpos, enzimas, vacunas y terapias génicas.

Las empresas del sector de la salud y las ciencias biológicas utilizan herramientas de IA generativa para diseñar secuencias genéticas sintéticas al servicio de aplicaciones de biología sintética e ingeniería metabólica. Por ejemplo, pueden crear nuevas vías biosintéticas u optimizar la expresión génica con fines de biofabricación.

Además, las herramientas de IA generativa crean datos sintéticos sobre los pacientes y la atención médica. Estos datos pueden resultar útiles para entrenar modelos de IA, simular ensayos clínicos o estudiar enfermedades raras, sin acceso a grandes conjuntos de datos del mundo real.

Automoción y fabricación

Las empresas automotrices utilizan la tecnología de IA generativa para múltiples propósitos, desde la ingeniería hasta las experiencias en el vehículo y la atención al cliente. Por ejemplo, optimizan el diseño de las piezas mecánicas para reducir la resistencia aerodinámica en los diseños de los vehículos o adaptar el diseño de los asistentes personales.

Las empresas automotrices utilizan herramientas de IA generativa para prestar un mejor servicio al cliente al ofrecer respuestas rápidas a las preguntas más frecuentes que plantean los clientes. La IA generativa crea nuevos materiales, chips y diseños de piezas que optimizan los procesos de fabricación y reducen los costos.

Otro ejemplo de caso de uso de la IA generativa es la síntesis de datos para poner a prueba las aplicaciones. Esto es especialmente útil para los datos que no suelen incluirse en los conjuntos de datos de prueba (como defectos o casos extremos).

Contenido multimedia y entretenimiento

Desde animaciones y guiones hasta largometrajes, los modelos de IA generativa producen contenidos novedosos por una fracción del costo y el tiempo que supone la producción tradicional.

Estos son otros casos de uso de la IA generativa en el sector:

• Los artistas pueden complementar y mejorar sus álbumes con música generada por IA para crear experiencias completamente nuevas.
• Las organizaciones de contenido multimedia utilizan la IA generativa para mejorar la experiencia de la audiencia, al ofrecer contenidos y anuncios personalizados que aumentan los ingresos.
• Las empresas de videojuegos utilizan la IA generativa para crear nuevos juegos y permitir a los jugadores crear avatares.

Telecomunicación

Los casos de uso de IA generativa en el ámbito de las telecomunicaciones se concentran en reinventar la experiencia del cliente definida por las interacciones acumuladas que tienen los suscriptores a través de todos los puntos de contacto del recorrido del cliente.

Por ejemplo, las empresas de telecomunicaciones aplican la IA generativa para prestar un mejor servicio de atención al cliente con agentes conversacionales en vivo que imitan a los humanos. Reinventan las relaciones con los clientes con asistentes de ventas personalizados. Además, optimizan el rendimiento de la red al analizar sus datos con el fin de recomendar correcciones.

Energía

La IA generativa es adecuada para tareas del sector energético que implican el análisis, el reconocimiento de patrones, la previsión y la optimización de datos sin procesar complejos. Las organizaciones del sector energético mejoran el servicio al cliente mediante el análisis de los datos empresariales para identificar los patrones de uso. Con esta información, pueden desarrollar ofertas de productos específicas, programas de eficiencia energética o iniciativas de respuesta a la demanda.

La IA generativa también ayuda a gestionar la red, aumentar la seguridad del sitio operativo y optimizar la producción de energía mediante la simulación de yacimientos.

¿Cuáles son los beneficios de la IA generativa?

Según Goldman Sachs, la IA generativa podría impulsar un aumento del 7 % (o casi 7 billones de USD) del producto interior bruto (PIB) mundial y elevar el crecimiento de la productividad en 1,5 puntos porcentuales en diez años.

A continuación, presentamos algunos beneficios más de la IA generativa.

Acelera la investigación

Los algoritmos de IA generativa son capaces de explorar y analizar datos complejos de nuevas formas, lo que permite a los investigadores descubrir nuevas tendencias y patrones que de otro modo no serían evidentes. Estos algoritmos pueden resumir contenido, trazar múltiples vías de solución, proporcionar muchas ideas y crear documentación detallada a partir de notas de investigación. Esta es la razón por la que la IA generativa mejora drásticamente la investigación y la innovación.

Por ejemplo, los sistemas de IA generativa se utilizan en el sector farmacéutico para generar y optimizar secuencias de proteínas y acelerar significativamente el descubrimiento de fármacos.

Mejora las experiencias de los clientes

La IA generativa puede responder de forma natural a conversaciones con humanos y servir como una herramienta para el servicio al cliente y la personalización de los flujos de trabajo de los clientes.

Por ejemplo, puede usar chatbots, bots de voz y asistentes virtuales con tecnología de IA que respondan con mayor precisión a los clientes para resoluciones en el primer contacto. Pueden aumentar la participación de los clientes al presentar ofertas seleccionadas y comunicaciones de forma personalizada.

Optimiza los procesos empresariales

Con la IA generativa, su empresa puede optimizar los procesos empresariales mediante aplicaciones de machine learning (ML) e IA en todas las líneas de negocio. Puede aplicar esta tecnología en todas las líneas de negocio, incluidas la ingeniería, el marketing, el servicio al cliente, las finanzas y las ventas.

Por ejemplo, esto es lo que la IA generativa puede hacer para la optimización:

• Extraer y resumir datos de cualquier origen para funciones de búsqueda de conocimiento.
• Evaluar y optimizar diferentes escenarios para reducir costos en áreas como marketing, publicidad, finanzas y logística.
• Generar datos sintéticos para crear datos etiquetados para el aprendizaje supervisado y otros procesos de ML.

Aumenta la productividad de los empleados

Los modelos de IA generativa pueden aumentar los flujos de trabajo de los empleados y actuar como asistentes eficientes para todos los miembros de su organización. Pueden hacer de todo, desde la búsqueda hasta la creación, de una manera similar a los humanos.

La IA generativa puede aumentar la productividad de diferentes tipos de trabajadores:

• Respalda las tareas creativas mediante la generación de varios prototipos en función de determinadas entradas y restricciones. También puede optimizar los diseños existentes en función de los comentarios humanos y las restricciones específicas.
• Genera nuevas sugerencias de código de software para las tareas de desarrollo de aplicaciones.
• Respalda la administración mediante la generación de informes, resúmenes y proyecciones.
• Genera nuevos guiones de ventas, contenido de correo electrónico y blogs para los equipos de marketing.

Puede ahorrar tiempo, reducir costos y mejorar la eficiencia en toda su organización.

¿Cómo funciona la IA generativa?

Al igual que todo tipo de inteligencia artificial, la IA generativa utiliza modelos de machine learning, los cuales son modelos muy grandes que se entrenan previamente con grandes cantidades de datos.

Modelos fundacionales

Los modelos fundacionales (FM) son modelos de ML entrenados en un amplio espectro de datos generalizados y sin etiquetar. Son capaces de llevar a cabo una amplia variedad de tareas generales.

Los FM son el resultado de los últimos avances de una tecnología que ha estado evolucionando durante décadas. En general, un modelo fundacional utiliza relaciones y patrones aprendidos para predecir el siguiente elemento de una secuencia.

Por ejemplo, con la generación de imágenes, el modelo analiza la imagen y crea una versión de ella más nítida y definida. Del mismo modo, con texto, el modelo predice la siguiente palabra de una cadena de texto en función de las palabras anteriores y su contexto. Luego, selecciona la siguiente palabra mediante el uso de técnicas de distribución de probabilidad.

Modelos de lenguaje grandes

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son un tipo de FM. Por ejemplo, los modelos de transformadores generativos preentrenados (GPT) de OpenAI son LLM. Los LLM se centran específicamente en tareas basadas en el lenguaje, como el resumen, la generación de texto, la clasificación, la conversación abierta y la extracción de información.

Lo que hace que los LLM sean especiales es su capacidad para llevar a cabo múltiples tareas. Pueden hacerlo porque contienen muchos parámetros que los hacen capaces de aprender conceptos avanzados.

Un LLM como el GPT-3 puede considerar miles de millones de parámetros y tiene la capacidad de generar contenido a partir de muy pocas entradas. A través de su exposición previa al entrenamiento a datos de Internet en todas sus diversas formas y en una infinidad de patrones, los LLM aprenden a aplicar sus conocimientos en una amplia gama de contextos.

¿Cómo funcionan los modelos de IA generativa?

Los modelos de machine learning tradicionales eran discriminativos o se centraban en clasificar los puntos de datos. Intentaban determinar la relación entre los factores conocidos y desconocidos. Por ejemplo, observan imágenes (datos conocidos como la disposición de los píxeles, la línea, el color y la forma) y las asignan a palabras (el factor desconocido). Matemáticamente, los modelos identificaban ecuaciones que podían asignar numéricamente factores desconocidos y conocidos, como variables de x e y.

Los modelos generativos llevan esto un paso más allá. En lugar de predecir una etiqueta según algunas características, intentan predecir características según una etiqueta determinada. Matemáticamente, el modelado generativo calcula la probabilidad de que x e y ocurran juntos. Aprende la distribución de las diferentes características de los datos y sus relaciones.

Por ejemplo, los modelos generativos analizan imágenes de animales para registrar variables como diferentes formas de orejas, formas de ojos, rasgos de la cola y patrones de piel. Aprenden las características y sus relaciones para comprender cómo son los diferentes animales en general. Luego, pueden recrear nuevas imágenes de animales que no estaban en el set de entrenamiento.

Modelos de difusión

Los modelos de difusión crean nuevos datos mientras, de forma iterativa, hacen cambios aleatorios controlados en una muestra de datos inicial. Empiezan con los datos originales y agregan cambios sutiles (ruido), lo que hace que pierdan la similitud con el original progresivamente. Este ruido se controla cuidadosamente para garantizar que los datos generados sigan siendo coherentes y realistas.

Tras agregar ruido en varias iteraciones, el modelo de difusión invierte el proceso. La eliminación de ruido inversa elimina gradualmente el ruido para producir una nueva muestra de datos que se parezca a la original.

Redes generativas adversativas

La red generativa adversativa (GAN) es otro modelo de IA generativa que se basa en el concepto del modelo de difusión.

Las GAN funcionan mediante el entrenamiento de dos redes neuronales de manera competitiva. La primera red, conocida como la generadora, crea muestras de datos falsas al agregar ruido aleatorio. La segunda red, denominada la discriminadora, intenta distinguir entre los datos reales y los datos falsos que produjo la generadora.

Durante el entrenamiento, la generadora mejora continuamente su capacidad de crear datos realistas, mientras que la discriminadora mejora su capacidad de diferenciar entre lo real y lo falso. Este proceso adversativo continúa hasta que la generadora produce datos tan convincentes que la discriminadora no puede diferenciarlos de los datos reales.

Las GAN se utilizan ampliamente para generar imágenes realistas, transferir estilos y llevar a cabo tareas de aumento de datos.

Autocodificadores variacionales

Los autocodificadores variacionales (VAE) aprenden una representación compacta de los datos denominada espacio latente. El espacio latente es una representación matemática de los datos. Puede considerarlo como un código único que representa los datos en función de todos sus atributos. Por ejemplo, si estudia rostros, el espacio latente contiene números que representan la forma de los ojos, la forma de la nariz, los pómulos y las orejas.

Los VAE utilizan dos redes neuronales: el codificador y el decodificador. La red neuronal del codificador asigna los datos de entrada a una media y una varianza para cada dimensión del espacio latente. Genera una muestra aleatoria a partir de una distribución gaussiana (normal). Este ejemplo es un punto en el espacio latente y representa una versión comprimida y simplificada de los datos de entrada.

La red neuronal del decodificador toma este punto muestreado del espacio latente y lo reconstruye en datos que se parecen a la entrada original. Las funciones matemáticas se utilizan para medir qué tan buena es la coincidencia entre los datos reconstruidos y los datos originales.

Modelos basados en transformadores

El modelo de IA generativa basado en transformadores se basa en los conceptos de codificador y decodificador de los VAE. Los modelos basados en transformadores agregan más capas al codificador para mejorar el rendimiento en las tareas basadas en texto, como la comprensión, la traducción y la escritura creativa.

Los modelos basados en transformadores utilizan un mecanismo de autoatención. Sopesan la importancia de las diferentes partes de una secuencia de entrada al procesar cada elemento de la secuencia.

Otra característica clave es que estos modelos de IA implementan incrustaciones contextuales. La codificación de un elemento de secuencia depende no solo del elemento en sí, sino también de su contexto dentro de la secuencia.

Cómo funcionan los modelos basados en transformadores

Para comprender cómo funcionan los modelos basados en transformadores, imagine que una oración es una secuencia de palabras.

La autoatención ayuda al modelo a centrarse en las palabras relevantes a medida que procesa cada palabra. El modelo generativo basado en transformadores emplea varias capas de codificación denominadas cabezales de atención para capturar los distintos tipos de relaciones entre palabras. Cada cabezal aprende a prestar atención a distintas partes de la secuencia de entrada, lo que permite al modelo considerar simultáneamente varios aspectos de los datos.

Cada capa también refina las incrustaciones contextuales, lo que las hace más informativas y capaces de capturar todo, desde la sintaxis gramatical hasta los significados semánticos complejos.