El término “inteligencia artificial” (IA) se ha consolidado en muchos sectores durante la última década, dando lugar a progresos notables en tecnología y eficiencia operativa. Sin embargo, al profundizar en el panorama de la IA, es necesario reconocer y entender sus diferentes manifestaciones. Dentro de las tendencias emergentes, la IA generativa, que es una categoría de la IA, presenta un potencial inmenso. Pero, ¿cómo se distingue de la IA convencional?
Una sinopsis general de la IA convencional y la IA generativa
También conocida como IA especializada, se centra en llevar a cabo una tarea específica de manera inteligente. Se refiere a sistemas diseñados para responder a un conjunto particular de situaciones. Estos sistemas tienen la capacidad de aprender de los datos y tomar decisiones o hacer predicciones basadas en esos datos.
La IA convencional es capaz de tomar decisiones inteligentes dentro de un conjunto específico de reglas. Algunos ejemplos de IA convencional son los asistentes de voz, los algoritmos de recomendación de plataformas de streaming, o un motor de búsqueda de internet.
La IA generativa puede considerarse como la próxima fase de la inteligencia artificial. Es una variante de la IA que puede crear algo nuevo y original a partir de la información que se le suministra. La IA toma un comienzo ya dado y construye una historia completa con aventuras relacionadas con una temática, personajes, giros en la trama y un desenlace emocionante. Además, las IA generativas actuales no solo generan texto, sino también imágenes, música e incluso código informático. Un excelente ejemplo de IA generativa es GPT-4, el modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI.
La distinción esencial
La principal diferencia entre ambas IAs radica en sus capacidades y aplicaciones. Los sistemas de IA convencionales se utilizan principalmente para analizar datos y hacer predicciones, mientras que la IA generativa da un paso adelante al crear nuevos datos similares a los datos de entrenamiento. Dicho de otra forma, la IA convencional destaca en el reconocimiento de patrones, mientras que la IA generativa sobresale en crearlos. La IA convencional puede analizar datos y decirte lo que ve, pero la IA generativa puede emplear esos mismos datos para crear algo completamente innovador.
La IA generativa puede ayudar a crear numerosos prototipos de diseño en pocos minutos, lo que reduce el tiempo necesario para el proceso de ideación. En el entretenimiento, puede contribuir a crear música nueva, escribir guiones e incluso generar imágenes falsas convincentes. Tiene el potencial de revolucionar cualquier ámbito en el que la creación y la innovación sean esenciales.
Por otro lado, la IA convencional sigue siendo efectiva en aplicaciones que implican tareas específicas. Alimenta a muchos robots conversacionales, sistemas de recomendación, análisis predictivos y muchas otras aplicaciones. Es el motor que impulsa la mayoría de las aplicaciones de IA actuales, optimizando la eficiencia en todas las industrias.
