IA generativa versus IA: elegir la tecnología adecuada para hacer avanzar su negocio

La inteligencia artificial (IA) es un término amplio que abarca el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, los sistemas robóticos y, más recientemente, la IA generativa.

A medida que la IA generativa evoluciona rápidamente, las empresas están tratando de comprender los beneficios que pueden obtener de la tecnología, cuál es la diferencia entre IA e IA generativa y qué tecnología es mejor para abordar sus problemas. Como empresa confiable de desarrollo de IA generativa, hemos escrito este artículo para responder a sus preguntas.

Continúe leyendo y no dude en ponerse en contacto si tiene preguntas adicionales.

¿Cuál es la diferencia entre IA e IA generativa?

Tanto la IA como la IA generativa son tecnologías poderosas que pueden ayudarlo a remodelar su negocio, reducir costos y optimizar las operaciones, si se aplican al problema correcto.

Veamos qué problemas puede abordar cada tecnología y qué desafíos presenta.

Entendiendo la IA

La IA se especializa en analizar grandes cantidades de datos muy rápidamente y realizar tareas complejas que normalmente requieren inteligencia humana. Los algoritmos de IA estudian datos, los analizan y toman decisiones basadas en las reglas y patrones que descubren. Esta tecnología también ayuda con la optimización de datos, la detección de anomalías y la agrupación de datos.

Como se mencionó en la introducción, la IA tiene varios subtipos.

• Aprendizaje automático: estos algoritmos se entrenan con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados para descubrir patrones y tomar decisiones y predicciones basadas en ellos.
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL): la PNL puede extraer datos del lenguaje humano no estructurado. Permite que las máquinas comprendan el lenguaje humano hablado o escrito.
• Visión por computadora: estos modelos pueden interpretar información visual. Pueden analizar y extraer información de imágenes y vídeos y reaccionar ante ellos con acciones o recomendaciones.
• Sistemas robóticos: son máquinas (semi)autónomas que están entrenadas para realizar diferentes tareas e interactuar con el entorno.

La IA es versátil y puede asumir diferentes tareas, dependiendo de para qué entrenes el algoritmo.

Por ejemplo, un modelo de IA puede ayudar a su equipo directivo a tomar decisiones comerciales informadas, otro puede detectar fallas en una máquina de una fábrica, un tercero opera un vehículo autónomo y un cuarto lo protege contra ataques cibernéticos al detectar anomalías en sus datos comerciales. acceso.

¿Dónde utilizar la IA?

Puede implementar IA en cualquier contexto donde un algoritmo pueda aprender patrones y tomar decisiones basadas en ellos. A continuación se muestran algunas aplicaciones de ejemplo.

• Respaldar las decisiones comerciales a medida que la IA analiza grandes cantidades de datos históricos y descubre patrones que pueden escapar al ojo humano.
• Automatizar tareas manuales repetitivas para mejorar la eficiencia.
• Operar vehículos autónomos con capacidades avanzadas de navegación y toma de decisiones.
• Detectar anomalías en ciberseguridad mediante el monitoreo del acceso a datos y las penetraciones en la red, así como detectar anomalías en los equipos de fabricación para mantenimiento predictivo.
• Mejora de las medidas de seguridad mediante tecnologías de reconocimiento facial y autenticación biométrica.
• Transcribir el lenguaje hablado con precisión con tecnología de reconocimiento de voz.
• Impulsar motores de recomendación para personalizar sugerencias de productos en sitios web de comercio electrónico.

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Limitaciones

• Algunos algoritmos de IA están diseñados y entrenados para realizar una tarea específica y no pueden adaptarse a situaciones nuevas. Cuando se enfrentan a variaciones, como una categoría novedosa de datos de entrada, estos algoritmos requieren un reentrenamiento para adaptarse a los cambios.
• La IA puede sobreadaptarse a los datos de entrenamiento, lo que significa que los algoritmos sobresalen en la resolución de problemas específicos y fallan cuando se enfrentan a datos desconocidos.
• Algunos algoritmos de IA, como los modelos clásicos de aprendizaje automático, no pueden manejar datos no estructurados sin un procesamiento previo.
• La mayoría de los modelos de IA analizan un tema específico de forma aislada, sin comprender el contexto circundante. E incluso cuando se puede enseñar a un algoritmo a considerar el contexto, es bastante costoso y requiere una gran potencia computacional.
• Aunque la IA imita la inteligencia humana, no tiene capacidades de razonamiento a nivel humano.
• Los modelos de IA dependen en gran medida de los datos de entrenamiento y adoptarán cualquier sesgo inherente.
• Los modelos de aprendizaje profundo no pueden explicar cómo obtienen ciertos resultados, lo que puede ser inaceptable en algunas aplicaciones, como el software médico o de fabricación con IA. Pero existe la posibilidad de avanzar hacia una IA explicable, cuando sea necesario. Estos algoritmos son menos potentes, pero sabrás de dónde proceden los resultados.

Comprender la IA generativa

El objetivo principal de la IA generativa es crear contenido nuevo, como texto, música e imágenes que parecen haber sido creados por humanos. Está entrenado con grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y producir algo que sea novedoso pero que aún cumpla con las reglas que la tecnología ha aprendido del conjunto de datos de entrenamiento.

Aunque muchos consideran que este contenido es original, los modelos de IA generativa aprovechan grandes volúmenes de creatividad humana para producir “su propio” trabajo. Como verá a continuación, esto puede causar disputas de derechos de autor.

¿Qué tienen de especial los algoritmos de IA generativa?

La IA generativa no sólo aprende patrones. En cambio, la tecnología profundiza en los datos de entrenamiento para aprender características que puede combinar y sustituir por sí sola.

En el caso del análisis de secuencia, los modelos de IA generativa se basan en gran medida en la arquitectura transformadora, que introduce la noción de "atención". Esto significa que los algoritmos pueden recibir un enorme conjunto de datos como entrada (estamos hablando de miles de millones de páginas de texto) y aun así mantener una conexión no sólo entre oraciones, sino también entre capítulos e incluso libros para detectar patrones complejos. Esta capacidad no sólo se aplica al texto, sino que también se puede transferir al análisis de secuencias de ADN, música y otros contenidos.

¿Dónde utilizar la IA generativa?

Puede aplicar IA generativa a casos de uso empresarial que requieran imaginación y creatividad. Aquí hay unos ejemplos:

• Generar arte, como canciones, música, dibujos y diseños de artículos de moda.
• Producir conjuntos de datos sintéticos con fines de investigación y entrenamiento de modelos de IA.
• Diseñando nuevos productos
• Redacción de artículos de investigación y scripts de código.
• Creación de vídeos de demostración de productos y otro material.
• Personalización de campañas de marketing para usuarios individuales.
• Sugiriendo compuestos farmacológicos para principiantes.
• Resumir textos complejos de una manera más comprensible
• Estudio de evidencia para generar argumentos judiciales en el sector legal.

Limitaciones

• La IA generativa puede provocar graves disputas sobre derechos de autor. Antes de crear contenido de forma independiente, los algoritmos analizan grandes volúmenes de contenido creado por humanos. Como resultado, el contenido de Gen AI a veces se parece demasiado a los datos de entrenamiento. Es posible que hayas oído hablar de un algoritmo de generación de música entrenado en las canciones de Drake y The Weekend. Produjo música que fue bien recibida por los fans pero tuvo que ser destruida por problemas de derechos de autor. Casos similares han ocurrido con otros artistas.
• Los algoritmos tienen el potencial de exponer información confidencial. Esto incluye, por ejemplo, revelar datos de pacientes en entornos sanitarios.
• Los modelos de IA generativa pueden alucinar, lo que significa que pueden dar con seguridad una respuesta razonable que sea objetivamente incorrecta. Por ejemplo, Stack Overflow revisó algunas de las respuestas de AI a preguntas técnicas y descubrió que las respuestas a menudo eran incorrectas.
• La IA generativa, desprovista de autoconciencia, puede generar comentarios extraños e incluso ofensivos. Un ejemplo de ello es el chatbot de IA generativa de Microsoft, que, durante una conversación con el periodista de tecnología Matt O'Brien, lo llamó repetidamente gordo y feo e incluso lo comparó con Hitler. Este incidente resalta la sensibilidad potencial de los algoritmos y la necesidad crítica de salvaguardias en la comunicación de IA.
• Es un desafío verificar la información producida por los modelos generativos de IA porque no citan fuentes. Además, estos modelos carecen actualmente de características equivalentes a la IA explicable.

Resumen de IA generativa versus IA

En resumen, la IA se parece más a un estratega bien informado que se destaca en el análisis de datos y la toma de decisiones. La IA generativa es un artista que produce contenido novedoso y creativo.

IA versus IA generativa en diferentes industrias

Observe en qué se diferencian las aplicaciones de IA generativa frente a las de IA en estos tres sectores de ejemplo.

Cuidado de la salud

La IA tiene muchas aplicaciones diversas en el sector médico. Aquí están los más destacados.

• Permitir cirugías asistidas por robots y enfermeras robóticas
• Automatizar tareas administrativas, como transcribir consultas e ingresar detalles de pacientes en EHR.
• Ayudando a los radiólogos con la detección y el diagnóstico de tumores.
• Ayudar en ensayos clínicos reclutando participantes y monitoreando su cumplimiento.
• Respaldo de la monitorización remota de pacientes junto con el IoT médico
• Detectar errores de prescripción

Además, la IA es una de las tecnologías clave que permiten hospitales inteligentes.

La IA generativa, como ya establecimos, se centra en producir contenido nuevo y sus aplicaciones son más del lado creativo. Implemente IA generativa si desea lograr esto:

• Generar diferentes escenarios de formación para estudiantes y pasantes
• Proponer datos médicos sintéticos
• Diseñar nuevas moléculas y nuevos compuestos farmacológicos.
• Permitir a los médicos consultar los registros médicos de los pacientes
• Redactar encuestas de comentarios de pacientes

Para obtener más inspiración, consulte nuestro artículo reciente sobre casos de uso de IA generativa en la atención médica.

Ejemplos de la vida real de IA en la atención sanitaria

• Mass General Cancer Center, junto con el MIT, desarrolló Sybil, un sistema de inteligencia artificial que puede detectar el cáncer de mama. El modelo funciona con tomografías computarizadas de tórax de baja dosis y puede predecir si una paciente desarrollará cáncer de mama en los próximos seis años.
• AiCure ofrece un asistente médico interactivo impulsado por inteligencia artificial que puede detectar participantes de ensayos clínicos que probablemente violen las reglas del ensayo. Esta solución también permite a los participantes capturar un vídeo de ellos mismos tomando el medicamento como prueba de cumplimiento.

Ejemplos de la vida real de IA generativa en la atención sanitaria

• Investigadores de la Universidad de Toronto construyeron un modelo que puede generar nuevas proteínas realistas. Evaluaron el potencial de las proteínas resultantes con otra herramienta de inteligencia artificial, OmegaFold, y quedaron gratamente sorprendidos al ver que la mayoría de las secuencias se plegaban en estructuras proteicas reales.
• Otro equipo de investigación desarrolló un modelo de IA generativa que puede crear datos sintéticos realistas de pacientes con las propiedades deseadas para ensayos clínicos.

Venta minorista y comercio electrónico

Si analizamos la IA generativa versus la IA en el comercio minorista, la IA clásica puede proporcionar a los propietarios de tiendas virtuales y físicas potentes análisis, robots trabajadores y un seguimiento incansable de las tiendas. A continuación se muestran aplicaciones más detalladas de la IA en el comercio minorista.

• Ayudar a los clientes con la navegación en la tienda.
• Robots impulsados ​​por IA para embalaje y reposición de entregas
• Vehículos de reparto autónomos
• Detectar robos en tiendas y eventos cariñosos a través de visión por computadora
• Habilitar el autopago
• Segmentación de clientes mejor informada, recomendaciones de productos y optimización de precios

La IA generativa, por otro lado, puede atraer clientes y optimizar las operaciones internas mediante tareas más creativas, como las siguientes.

• Elaboración de campañas de marketing personalizadas.
• Crear contenido orientado a SEO para atraer tráfico a su tienda de comercio electrónico
• Ofreciendo probadores virtuales para ropa, zapatos y accesorios, junto con tecnologías inmersivas.
• Previsión de la demanda

Puede encontrar más información sobre las aplicaciones Gen AI en el comercio minorista en nuestro blog.

Ejemplos de la vida real de IA en el comercio minorista

Tenemos dos ejemplos interesantes en nuestra cartera.

• ITRex ayudó a un gran minorista a construir una plataforma de inteligencia empresarial impulsada por IA que permitió a los empleados del cliente capturar y analizar datos de toda la organización, crear informes complejos y visualizar datos sin aprender habilidades técnicas.
• Nuestro equipo implementó una solución basada en ML para compras sin pagar. Utiliza visión por computadora y cámaras colocadas en el techo para monitorear los movimientos de los consumidores e identificar los artículos que toman de los estantes de las tiendas. Este sistema puede convertir cualquier tienda en un formato sin caja sin necesidad de rediseñar el espacio.

Ejemplos de IA generativa en el comercio minorista

• Carrefour implementó un chatbot impulsado por ChatGPT para sugerir consejos de compra personalizados a los consumidores en función de su presupuesto e historial de compras.
• Walmart utiliza un sistema generativo impulsado por IA para pronosticar la demanda y predecir qué productos necesitarán los clientes en cada tienda Walmart.

Medios y entretenimiento

Los medios y el entretenimiento son un sector creativo, por lo que es aquí donde la IA generativa puede brillar. Pero aquí es también donde las cuestiones de derechos de autor discutidas anteriormente pueden volverse aún más preocupantes. Esto es lo que la tecnología puede hacer.

• Generando arte, guiones, música y artículos.
• Edición de vídeos según las preferencias del usuario.
• Resumir lecturas largas, podcasts, eventos deportivos y otro contenido extenso.
• Generar metadatos de video, como subtítulos y descripciones.
• Diseño de nuevos juegos inmersivos, así como nuevos escenarios y personajes para juegos existentes.
• Involucrar a la audiencia a través de chatbots e interacciones de voz
• Generar fondos realistas y efectos visuales para películas.
• Produciendo escenarios de realidad virtual.

La IA clásica también tiene aplicaciones interesantes en este campo, ya que hay muchos datos que analizar para mejorar la participación y la satisfacción del espectador. A continuación se muestran algunos casos de uso.

• Analizar el comportamiento y las preferencias del usuario para recomendar contenido personalizado
• Detectar infracciones de derechos de autor
• Medir el sentimiento del cliente en las redes sociales
• Mejora de la calidad del vídeo reduciendo el ruido y mejorando la resolución
• Predecir tendencias de contenido
• Filtrado de contenido a medida que los algoritmos de IA pueden detectar y bloquear texto y videos inapropiados

Ejemplo de IA en el sector de los medios

Netflix emplea algoritmos de inteligencia artificial para analizar los datos de los usuarios y ofrecer recomendaciones de contenido basadas en información, como actores, género y hábitos de visualización de los usuarios. Netflix afirma que alrededor del 80% de todo el contenido visto es sugerido por su sistema de recomendaciones de IA.

Y hay un proyecto de nuestra cartera en el que un desarrollador líder de aplicaciones de redes sociales recurrió a ITRex para crear una solución de vigilancia de contenido automatizada impulsada por ML. Desarrollamos un modelo de visión por computadora que podía analizar transmisiones en vivo y tomar las acciones correspondientes y utilizamos las mejores prácticas de MLOps para acelerar la implementación del algoritmo.

Ejemplo de IA generativa en el sector de medios y entretenimiento

La IA generativa de Runway contribuyó en gran medida a la producción de la película "Everything Everywhere All at Once", donde creó elementos de fondo y efectos visuales realistas. Esta película ganó siete premios de la Academia.

Pensamientos finales

Como puede ver en los ejemplos anteriores, la IA puede ser una valiosa adición a su empresa si busca un poder analítico sólido, necesita ayuda con la toma de decisiones, desea utilizar robots impulsados ​​por IA o automatizar tareas manuales tediosas y monótonas. Pero si desea una tecnología que ofrezca creatividad e imaginación y que pueda producir algo nuevo, la IA generativa es la mejor opción.

Desde el punto de vista técnico, la IA generativa es más compleja ya que pretende imitar el pensamiento humano, mientras que el objetivo de la IA es realizar tareas concretas en las que se entrenan los modelos. En la IA generativa, no hay una distinción clara entre lo que es correcto y lo que no. Su desempeño es más difícil de evaluar, ya que depende de la interpretación humana.

La IA generativa consume más recursos computacionales y es más costosa de construir, entrenar y ajustar. Puedes encontrar más información sobre cuánto cuesta implementar IA en nuestro blog. Todavía no tenemos cifras similares para la IA generativa, así que estad atentos para obtener más información sobre el tema. Pero ya podemos decir que construir un modelo de IA generativa desde cero sería abrumador. A modo de comparación, las estimaciones muestran que OpenAI entrenó ChatGPT-3 en alrededor de 45 terabytes de datos de texto. Esto equivale a un millón de pies de espacio en estanterías. Eso costaría varios millones. Por lo tanto, probablemente tendrá que ajustar un modelo existente en lugar de crear uno desde cero.

Pero la IA generativa es relativamente nueva. ¿Deberías confiar en ello?

Seguimos escuchando sobre errores de la IA generativa, como aquella vez que alguien le pidió que explicara por qué la mantequilla es buena para construir rascacielos, y el algoritmo generó gustosamente argumentos que respaldaban esta afirmación. Sí, estas cosas pasan. Pero hay que tener en cuenta que esta tecnología toma sus decisiones basándose en modelos matemáticos, no en la comprensión contextual, la empatía y las normas sociales. La IA generativa puede ser muy buena en las tareas para las que fue creada.

Finalmente, no siempre tiene que ser IA generativa versus IA. La IA generativa puede trabajar de la mano con otros subtipos de IA para producir soluciones aún más poderosas a sus problemas comerciales. Consulte una empresa de desarrollo de IA para comprender qué solución funciona mejor para usted o cómo combinar ambas tecnologías para obtener resultados óptimos.

¿Quiere implementar IA pero no está seguro de qué subtipo es el más adecuado para las necesidades de su negocio? ¡Escríbanos! Nuestro equipo lo ayudará a implementar/afinar los algoritmos correctos e integrarlos en sus flujos de trabajo.

Este artículo fue publicado originalmente en el sitio web de itrex.