Machine Learning y su Papel en la IA Generativa
Gerardo Javier Vilet Espinosa
Asesor y capacitador (profesional independiente) en temas educativos, TIC e Innovación Organizacional
La inteligencia artificial generativa (IA generativa) es una rama de la IA que se enfoca en crear contenido nuevo y original, como texto, imágenes, música y más. Para lograrlo se apoya en otra tendencia tecnológica que se denomina Machine Learning (ML).
El ML es una tecnología que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar con el tiempo sin ser programadas explícitamente para cada tarea. Utiliza algoritmos y modelos matemáticos para identificar patrones en grandes volúmenes de datos.
La IA generativa se basa en modelos de ML, especialmente en modelos de deep learning, que son capaces de procesar y entender datos complejos. Estos modelos se entrenan con enormes cantidades de datos para aprender patrones y relaciones, lo que les permite generar contenido nuevo y realista.
Así pues, uno de los puntos más importantes al desarrollar aplicaciones de IA generativa basada en herramientas de Machine Learning, es contar con una gran cantidad de datos, confiables, exactos y precisos, que permitan a los desarrolladores introducirlos en un modelo de los cuales irá aprendiendo para poder tomar decisiones y generar nuevo contenido.
Hoy en día, aunque esto pueda parecer muy complejo e inalcanzable para el usuario final o para la micro, pequeña y mediana industria, ya no es así. Existen herramientas de código abierto como puede ser KNIME, desarrollada por el departamento de bioinformática y minería de datos de la Universidad de Constanza, en Alemania, que en una plataforma totalmente gráfica, con base en NODOS y FLUJOS, facilita el que el usuario pueda construir sus propias herramientas y modelos de ciencia de datos y analítica, incluidas la Maquinas de Aprendizaje Automatizado requeridas para sus procesos, de una manera sencilla y prácticamente sin necesidad de programación.
Lo anterior está provocando el desarrollo acelerado de aplicaciones de IA generativa y de Machine Learning que están comenzando a transformar enormemente los procesos en diversas áreas como:
1. Economía
La IA generativa está revolucionando la economía al automatizar tareas creativas y repetitivas. Por ejemplo, en el sector financiero, se utiliza para generar informes y análisis de mercado, lo que ahorra tiempo y reduce costos.
2. Sociedad
En la sociedad, la IA generativa está cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología. Asistentes virtuales como ChatGPT pueden mantener conversaciones naturales y proporcionar información útil, mejorando la accesibilidad y la eficiencia en la comunicación.
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3. Industria
En la industria, la IA generativa se utiliza para diseñar productos, optimizar procesos de fabricación y crear contenido publicitario. Por ejemplo, empresas de moda utilizan IA para diseñar nuevas colecciones basadas en tendencias actuales.
Todo ello con el desarrollo de aplicaciones relacionadas del tipo: Generación de Texto, Creación de Imágenes y Composición de Música.
Por ello, una invitación a que las organizaciones de cualquier tipo y tamaño consideren a la brevedad difundir estos temas y capacitar a sus integrantes, para comenzar a explorar y el desarrollo de aplicaciones propias en el ámbito de la inteligencia artificial y no perder competitividad de cara a un futuro próximo en el que las ventajas estratégicas estarán fundamentándose en estas herramientas.
En conclusión, el Machine Learning es el motor que impulsa la IA generativa, permitiendo la creación de contenido nuevo y original. Su impacto se siente ya en la economía, la sociedad y la industria, ofreciendo nuevas oportunidades y desafíos. Al explorar y utilizar estas tecnologías de manera responsable, podemos aprovechar al máximo sus beneficios.