Conociendo un poco sobre Inteligencia Artificial Generativa

La inteligencia artificial generativa (IA generativa o GenAI) constituye una tecnología disruptiva con un impacto significativo en diversos ámbitos, permitiendo la generación automatizada de contenido, la optimización de la experiencia del usuario y la resolución de problemas complejos a través de modelos avanzados. Su alcance es extenso, influyendo en sectores como la ingeniería, turismo, periodismo, medicina, la ciberseguridad, la agricultura y la gestión empresarial. Así es, prácticamente en todas las áreas del conocimiento y su aplicación.

    La IA generativa es una categoría innovadora de sistemas de inteligencia artificial con la capacidad de generar contenido nuevo en diversas modalidades, incluyendo texto, imágenes, audio e incluso música a partir de grandes volúmenes de datos que utilizan como entrenamiento, es decir, para “aprender”. A través del uso de algoritmos avanzados y el aprendizaje a partir de estos grandes volúmenes de datos, los sistemas pueden resumir material original de los conjuntos de datos con los que han sido entrenados. Esta capacidad permite a la IA generativa replicar e incluso, a veces, mejorar la creatividad mediante técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). La siguiente imagen fue generada con IA. 

    La IA generativa utiliza una variedad de herramientas y técnicas para producir resultados, algunos en la literatura científica los consideran “creativos”. Hoy en día para no quedarse atrás en el ámbito tecnológico es necesario poco a poco ir conociendo la terminología y conceptos clave de la inteligencia artificial generativa, pues sin duda, son términos que serán cada vez más necesarios para aprovechar los beneficios de manera informada y ética. A continuación, se presentan algunos de los términos esenciales de esta tecnología:

• IA Generativa (GenAI). Rama de la IA que se enfoca en la creación de contenido original, como texto, imágenes, audio, video y código, a partir de modelos entrenados en grandes volúmenes de datos.
• Modelos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Redes neuronales avanzadas que aprenden a partir de datos masivos para generar contenido o realizar predicciones con alta precisión.
• Redes Neuronales Artificiales. Estructuras matemáticas inspiradas en el cerebro humano que permiten a la IA identificar patrones y aprender de la experiencia.
• Modelos de Lenguaje (LLMs - Large Language Models). Algoritmos entrenados en grandes cantidades de texto para generar respuestas "coherentes". Ejemplo: GPT, LLaMA, PaLM.
• Entrenamiento y Fine-Tuning. Entrenamiento, es el proceso en el que un modelo aprende a partir de grandes conjuntos de datos. Fine-Tuning, es el ajuste de un modelo ya entrenado para mejorar su rendimiento en tareas específicas.
• Prompt Engineering (Ingeniería de Prompts). Técnica para diseñar entradas (prompts) que optimicen la generación de respuestas precisas y útiles por parte de la IA.
• Alucinaciones de IA. Situaciones en las que la IA genera respuestas incorrectas o ficticias que parecen creíbles, pero no tienen fundamento real.
• Ética y Regulación en IA. Consideraciones sobre el uso responsable de la IA, incluyendo privacidad, derechos de autor y su impacto en la sociedad.

    Las herramientas y marcos de trabajo de la IA generativa, impulsadas por modelos de aprendizaje automático, permiten la creación de contenido diverso, desde texto y código fuente de programas de cómputo, hasta imágenes y música. Gracias a su capacidad para identificar patrones en grandes volúmenes de datos, estas soluciones generan resultados realistas, expandiendo los límites de la imaginación humana. Su impacto se observa en la automatización de tareas, el diseño de productos innovadores y la generación de nuevas ideas, redefiniendo industrias y abriendo un sinfín de oportunidades para la innovación. 

    A pesar de sus avances significativos, la inteligencia artificial generativa también plantea importantes consideraciones éticas y desafíos. Entre los principales problemas se encuentran el sesgo en la creación de contenido, la posible desinformación y el impacto ambiental derivado del alto consumo energético de los centros de datos utilizados para entrenar estos modelos, área estudiada por la llamada Computación Verde, la cual se refiere al uso eficiente y sostenible de los recursos informáticos con el objetivo de minimizar el impacto ambiental. Es fundamental encontrar un equilibrio entre la innovación tecnológica y el uso responsable de la IA generativa, garantizando que sus aplicaciones beneficien a la sociedad sin generar efectos negativos. Con el uso de la IAGen no todo es positivo, en el ámbito de la educación de nivel superior, que es donde me desempeño y tengo conocimiento de causa, la IAGen si bien ha facilitado el proceso enseñanza-aprendizaje, también lo ha afectado, pues en gran medida el uso no ético de esta tecnología ha propiciado un también de “menos esfuerzo” por parte del estudiante en lo que respecta a aprender o a investigar y razonar para generar conocimiento, pues usa herramientas de IA que “generan su conocimiento”, con lo cual sus trabajos y proyectos escolares suelen ser producto del uso no ético de la IAGen, incluso sin referenciarlo o entregando lo mismo. Definitivamente, se debe de tener cuidado y hacer conciencia, porque el futuro profesionista, al menos, del área de sistemas de información, no egresará con conocimiento básico ni pensamiento lógico-crítico para, por ejemplo, desarrollar programas de cómputo sin el uso de código fuente generado por la IAGen. El futuro profesionista saldrá con mayor preparación en el uso de IAGen para hacer actividades, pero con el retroceso de no saber en realidad como hacerlo sin la asistencia de esta tecnología, con lo cual su fundamento teórico-práctico será básico para enfrentar los retos del ámbito profesional en el cual se desempeñe.

    Para finalizar esta entrada del blog, analicemos que, si bien es cierto que la IAGen representa un punto de inflexión en la manera en que se crea y se consume contenido en distintos sectores (desde la automatización de la escritura hasta la generación de imágenes y música), su desarrollo y aplicación deben ir acompañados de una reflexión ética y de medidas para mitigar sus riesgos. En el futuro, el desafío radicará en aprovechar el potencial de la IA generativa para fomentar la innovación, sin perder de vista la responsabilidad social y la transparencia en su implementación. Pero, principalmente, ser conscientes de generar profesionistas éticos y bien capacitados que no dependan de IAGen para hacer su trabajo sin conocer lo básico de su profesión, y claro, sin conocer cómo hacerlo por sí mismos si ayuda asistida por una tecnología disruptiva como la IAGen.

Es cuánto.

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Aguilar-Calderón, J. A. (27 de febrero de 2025). Conociendo a la Inteligencia Artificial Generativa. ANOVA LAB MX. https://anovalabmx.blogspot.com/2025/02/conociendo-la-inteligencia-artificial.html