El impacto de la inteligencia artificial es cada vez más sorprendente. Sin embargo, hay técnicas que han adquirido más y más relevancia por su alta capacidad de aprendizaje y por obtener resultados innovadores, originales y, por supuesto, realistas. Dentro de esas técnicas, se encuentra la protagonista de este artículo de Futuro Eléctrico: la inteligencia artificial generativa. Si continúas leyendo conocerás qué es, cómo funciona y para qué sirve.

Tabla de contenidos

¿Qué es la inteligencia artificial generativa?

La IA generativa es en una inteligencia que se basa en métodos de aprendizaje automático profundo, también conocido como deep dearning. Esta inteligencia se conforma por redes generativas antagónicas. Estas son redes neuronales opuestas que aprenden de artefactos a partir de la obtención de datos y logran creaciones innovadoras que se parecen al artefacto original, pero no lo repiten.

De esta manera, la inteligencia artificial generativa se ejecuta a través de algoritmos que identifican un patrón subyacente, con el objetivo de crear plausibles similares. Así se crea contenido nuevo que, a los ojos humanos, parece realista.

¿Cómo funciona la IA generativa?

inteligencia artificial generativa

Como mencionamos anteriormente, la inteligencia artificial generativa funciona a través de dos redes neuronales, conocidas como redes generativas antagónicas. Estas redes operan un juego de suma cero, a través del cual se enfrentan. De esta manera, las redes interactúan entre sí para perfeccionar sus capacidades. Se podría decir, entonces, que la ganancia o pérdida de una red se compensa con la otra.

Las dos redes participantes en la inteligencia artificial generativa son:

  • Red generativa. Ella produce muestras de aquello que se quiere crear. Básicamente, es la red que se encarga de la parte creativa, buscando engañar a la otra red.
  • Red discriminatoria. Esta determinará si la muestra parece realista o no. Esto quiere decir que revisa las creaciones de la primera red y las modera. Este proceso de entrenamiento determina si los datos generados corresponden a lo que se busca crear, por lo que la red generativa tendrá que realizar miles de pruebas antes de que la red discriminatoria las acepte.

¿Para qué sirve? Aplicaciones de la inteligencia artificial generativa

Las redes neuronales no supervisadas que conforman la IA generativa ofrecen posibilidades ilimitadas para diferentes industrias. Entre sus múltiples usos se encuentran:

1. Creación de animaciones para videojuegos

Esta es, sin duda, una de las industrias más beneficiadas por la inteligencia artificial generativa. Gracias a ella, se facilita la generación automática de diferentes modelos 3D, imprescindibles para videojuegos y animaciones. Estos modelos se crean a partir de imágenes 2D existentes.

De esta manera, la inteligencia artificial permite la creación de elementos propios del ambiente, como sillas, camas, mesas, etc. Además, puede crear emojis y avatares a partir de fotografías de personas.

2. Aumenta los niveles de ciberseguridad

Las redes neuronales generativas serán entrenadas para identificar situaciones de fraude en el que se añaden a las imágenes datos maliciosos. Las personas especializadas crean prototipos falsos que le permiten a la red el aprender a detectar codificaciones maliciosas.

Además, estas redes limitan los sesgos de muestreo para identificar personas desaparecidas o criminales. Se parte desde los rostros reales para equilibrar los datos y generar datos sintéticos de acuerdo con diferentes atributos. De la mano con esto, el mejoramiento del sesgo de muestreo aumenta los niveles de confidencialidad y la disminución de interferencias.

3. Asistencia sanitaria

Por otro lado, la inteligencia artificial generativa tiene un alto impacto en la industria de la salud y farmacéutica. En la salud, es muy utilizada para la detección de tumores a partir de la comparación con imágenes de órganos sanos. De esta manera, se detectan anomalías y se puede realizar un tratamiento oportuno.

Por otro lado, tiene la capacidad de crear estructuras moleculares que brinden la posibilidad de desarrollar diferentes fármacos y medicamentos para diversas enfermedades. Este proceso es mucho más rápido y eficiente.

La inteligencia artificial generativa y las tendencias tecnológicas de Gartner para este 2022

El top 12 de tendencias tecnologías de Gartner tiene como objetivo primordial el actuar como fuerza y base contundentes para los negocios digitales y la innovación. Entre las tendencias identificadas por Gartner para este año tiene un papel primordial la inteligencia artificial generativa, vinculándola directamente con el crecimiento, la digitalización y la eficiencia. 

Gracias a la capacidad de la IA generativa de lograr creaciones innovadoras sin repetir el producto original, con ella se da lugar a nuevas formas de contenido creativo que sea útil en cualquier campo que lo requiera. La creación de videos y la aceleración de ciclos R&D son ejemplo de ellos. 

Además, la inclusión de la inteligencia artificial generativa permite garantizar una forma más segura de integración de datos, alcanzando la escalabilidad y la obtención de soluciones creativas que respondan al ritmo de cambio del mundo de hoy.

Este tipo de inteligencia artificial maximiza las capacidades digitales y la aceleración de crecimiento.

Palabras finales

Sin duda, la inteligencia artificial generativa supone un gran avance para la industria tecnológica. Aunque es relativamente novedosa, cada vez adquiere más importancia en diferentes procesos y, sin duda, sus beneficios continuarán aumentando con el tiempo. Por ahora, solo resta seguir atentos a las novedades propias del medio, esperando que cada una de ellas llegue a nosotros de la mejor manera posible.

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