¿Cuál es la diferencia entre IA integrada e IA generativa?

La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que se centra en crear contenido nuevo. A diferencia de otras formas de IA, que se limitan a analizar y procesar datos existentes, la IA generativa puede producir texto, imágenes, música e incluso modelos tridimensionales. Su capacidad para «generar» material es lo que la ha puesto en el centro de la atención mediática y empresarial. Las IA basadas en reglas: Estas son las IA más simples, que operan siguiendo una serie de reglas predefinidas. Un ejemplo serían los sistemas expertos, que se utilizan en sectores como la medicina para diagnosticar enfermedades basándose en un conjunto de síntomas. Aunque útiles, estas IA no tienen la capacidad de aprender o generar contenido nuevo. La IA generativa es creativa, capaz de producir algo nuevo y revolucionar la forma en que interactuamos con el contenido. Por otro lado, otras IA se centran en el análisis, el procesamiento y la predicción, optimizando los procesos existentes. Conocer estas diferencias es importante tanto para los profesionales que trabajan en tecnología como para cualquier empresa que busque mejorar su eficiencia, innovar en sus estrategias de marketing o aprovechar la inteligencia artificial en su día a día.

La IA agéntica y la IA generativa son ramas de la inteligencia artificial con enfoques y aplicaciones diferentes. Su objetivo es crear sistemas que puedan interactuar con su entorno de forma autónoma para cumplir objetivos específicos. Los agentes de IA pueden tomar decisiones, aprender de su experiencia, y actuar en un entorno determinado. Su propósito es crear o generar contenido nuevo a partir de datos de entrenamiento, como texto, imágenes, audio, o video. Los modelos generativos, como los modelos de lenguaje grande y los modelos de generación de imágenes, son capaces de producir contenido que parece creado por humanos. IA Agéntica se centra en la toma de decisiones y en la acción autónoma. Estos sistemas siguen una serie de reglas o algoritmos que les permiten analizar su entorno y decidir qué hacer en función de un objetivo específico. IA Generativa está enfocada en la creación de contenido. Los modelos generativos están diseñados para analizar patrones en grandes conjuntos de datos y generar algo similar a lo aprendido. IA Agéntica interactúa continuamente con su entorno, lo cual implica que puede recibir retroalimentación y ajustar sus acciones de acuerdo con los cambios observados. IA Generativa no interactúa con el entorno de manera continua. Normalmente, genera contenido estático en respuesta a una entrada específica, pero no aprende ni se ajusta durante el proceso de generación. IA Agéntica se espera que pueda adaptarse y aprender en tiempo real para optimizar su desempeño. A menudo, utiliza el aprendizaje por refuerzo, en el que el agente recibe recompensas o castigos que le permiten mejorar su comportamiento en función de su desempeño anterior. IA Generativa por lo general, los modelos generativos no aprenden en tiempo real. Una vez que han sido entrenados, generan contenido según el conocimiento adquirido, y no se actualizan o ajustan con cada interacción individual. Su aprendizaje ocurre offline, es decir, durante su fase de entrenamiento antes de estar en uso. IA Agéntica puede usar datos de entrenamiento iniciales, pero también puede aprender de su propia experiencia en el entorno. IA Generativa su desempeño y creatividad dependen casi exclusivamente de los datos con los que fue entrenada. Un modelo generativo aprende patrones, estilos y contenido en su entrenamiento, lo cual influye directamente en la calidad y estilo del contenido que produce.

La IA supervisada no generativa se basa en un conjunto de datos previamente etiquetados y utiliza algoritmos para aprender patrones y relaciones específicas. Este enfoque es particularmente efectivo cuando se trata de tareas específicas y bien definidas, como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz o la toma de decisiones basada en datos estructurados. En contraste, la IA generativa se centra en la creatividad y la capacidad de generar contenido nuevo, como imágenes, textos o incluso música. Los modelos generativos, como GPT-3, son capaces de entender el contexto y producir respuestas coherentes e inéditas. La elección entre la IA supervisada no generativa y la generativa en el tercer sector dependerá de los objetivos específicos de cada organización. Mientras que la IA supervisada no generativa ofrece precisión y eficiencia en tareas bien definidas, la IA generativa abre la puerta a la innovación y la creatividad, elementos clave para abordar problemas sociales complejos. Una combinación estratégica de ambos enfoques podría ser la clave para un impacto máximo. Integrar modelos supervisados no generativos para tareas operativas y aprovechar la creatividad generativa para la conceptualización y comunicación puede llevar las iniciativas del tercer sector a nuevas alturas.

La IA tradicional o discriminativa se sustenta en 3 pilares: aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado, los que brinda información basada en el resultado de la agrupación. La IA generativa se refiere a sistema que pueden generar contenido nuevo. Los modelos de IA no generativos realizan cálculos basado en datos de entrada. Por el contrario, los generativos producen resultados nuevos como escribir textos, componer música, diseñar imágenes, etc. Los modelos generativos profundizan en la distribución subyacente de los datos de entrada. Al comprender la distribución de probabilidad conjunta de estos datos y las etiquetas, pueden generar contenido que se asemeje a los datos de entrenamiento, lo que permite una síntesis y aumento creativo de los datos. Por su parte, la IA discriminativa en lugar de modelar toda la distribución de datos, se centra en capturar la distribución de probabilidad condicional de las etiquetas según los datos de entrada. Los modelos generativos aprovechan las técnicas de aprendizaje no supervisado para desentrañar la distribución subyacente de los datos. Los modelos discriminativos se basan en el aprendizaje supervisado, utilizando datos etiquetados en los que tanto los datos de entrada como las etiquetas están disponibles durante el entrenamiento. Los modelos generativos pueden generar nuevas muestras como los datos de entrenamiento al capturar la distribución subyacente. Los modelos discriminatorios no tienen capacidades inherentes de generación de datos, pero sí que pueden generar indirectamente nuevas muestras aprovechando técnicas como el aumento de datos.