¿Qué es la inteligencia artificial generativa? ✨

La inteligencia artificial generativa puede redactar textos, producir imágenes, sintetizar voces, generar videos y ayudar a escribir código. Aunque sus resultados pueden parecer completamente nuevos, se basan en patrones aprendidos durante el entrenamiento y en la información disponible al momento de generar la salida.

¿Qué es la IA generativa?

La inteligencia artificial generativa agrupa sistemas capaces de producir contenido nuevo a partir de patrones aprendidos en datos.

Dependiendo del modelo, la salida puede ser:

• Texto.
• Imágenes.
• Audio.
• Voz.
• Música.
• Video.
• Código.
• Modelos 3D.

La palabra “generativa” hace referencia precisamente a esa capacidad de producir una nueva salida en lugar de limitarse a elegir una categoría.

IA generativa vs modelos discriminativos

Una diferencia introductoria útil es distinguir entre sistemas generativos y sistemas que clasifican o predicen etiquetas.

Un modelo de clasificación puede recibir una fotografía y responder:

Entrada:
foto de una fruta

Salida:
"manzana"

Un modelo generativo puede recibir una instrucción como:

Genera una ilustración de una
manzana roja sobre una mesa blanca.

En el primer caso se selecciona una categoría. En el segundo se produce contenido.

¿Cómo funciona?

El funcionamiento exacto depende del tipo de modelo, pero podemos representarlo de forma sencilla:

Datos de entrenamiento
        ↓
Aprendizaje de patrones
        ↓
Modelo entrenado
        ↓
Prompt o entrada
        ↓
Proceso de generación
        ↓
Nueva salida

Durante el entrenamiento, el sistema ajusta una gran cantidad de parámetros internos.

Después, durante la generación, utiliza esos parámetros junto con la información recibida para producir un resultado.

¿Cómo se entrena un modelo generativo?

Los detalles varían mucho según la arquitectura, pero normalmente el proceso incluye grandes colecciones de datos y un objetivo de entrenamiento.

Modelos de lenguaje

Pueden aprender intentando predecir partes de una secuencia de texto.

Modelos de imagen

Algunos enfoques aprenden a reconstruir o generar imágenes a partir de representaciones y procesos matemáticos específicos.

Audio y video

Utilizan representaciones adecuadas para trabajar con señales y secuencias temporales.

El objetivo no es guardar cada ejemplo como una lista exacta, sino ajustar parámetros que permitan modelar patrones presentes en los datos.

¿Qué es la inferencia?

La inferencia ocurre cuando utilizamos un modelo ya entrenado para producir un resultado.

Por ejemplo:

Prompt:
"Escribe una explicación breve
sobre variables en Python."

        ↓

Modelo entrenado

        ↓

Texto generado

Entrenamiento e inferencia son procesos diferentes. El primero ajusta el modelo; el segundo utiliza lo aprendido.

Generación de texto

Los modelos de lenguaje generan texto prediciendo progresivamente posibles continuaciones.

Pueden utilizarse para:

• Redactar borradores.
• Resumir documentos.
• Traducir.
• Responder preguntas.
• Reescribir contenido.
• Extraer información.

Una respuesta puede parecer escrita de una sola vez, pero se genera progresivamente.

Si quieres profundizar en este proceso, consulta qué es un LLM.

Generación de imágenes

Los modelos visuales pueden crear imágenes a partir de descripciones, referencias u otras imágenes.

Una instrucción puede especificar:

• Objeto principal.
• Entorno.
• Composición.
• Iluminación.
• Perspectiva.
• Estilo.

Ilustración educativa de una laptop
sobre un escritorio.

Vista ligeramente superior.

Iluminación natural.

Estilo limpio y profesional.

Sin texto en la imagen.

También pueden realizarse tareas de edición como cambiar fondos, eliminar objetos o modificar determinadas características.

Generación de audio y voz

Algunos modelos pueden generar voz, sonidos o música.

Entre sus aplicaciones se encuentran:

• Narración.
• Accesibilidad.
• Doblaje.
• Prototipos musicales.
• Contenido educativo.

La síntesis de voz plantea además riesgos especiales de suplantación cuando se imita la voz de una persona sin autorización.

Generación de video

La generación de video añade una dificultad adicional: el sistema no solamente debe crear imágenes convincentes, sino mantener cierta coherencia entre diferentes fotogramas.

Por ejemplo, un objeto debería conservar una apariencia consistente mientras se mueve.

Los problemas pueden incluir:

• Cambios de forma inesperados.
• Movimientos poco naturales.
• Objetos que aparecen o desaparecen.
• Inconsistencias entre fotogramas.

Generación de código

Los modelos también pueden producir código a partir de instrucciones en lenguaje natural.

Por ejemplo:

Crea una función en Python
que reciba una lista de notas
y devuelva el promedio.

Esto puede acelerar tareas de programación, pero el código generado debe revisarse.

Un modelo puede producir:

• Errores lógicos.
• Dependencias inexistentes.
• Problemas de seguridad.
• Soluciones innecesariamente complejas.

¿Qué es un modelo multimodal?

Un modelo multimodal puede trabajar con más de un tipo de información.

Por ejemplo, una aplicación puede recibir una imagen y una pregunta escrita.

Imagen + texto
       ↓
Modelo multimodal
       ↓
Respuesta en texto

Otros sistemas pueden combinar texto, voz, imágenes y video dentro de una misma experiencia.

El papel de los prompts

Un prompt proporciona instrucciones o información que guía la generación.

Un buen prompt puede definir:

• Objetivo.
• Contexto.
• Audiencia.
• Formato.
• Restricciones.

Un prompt más claro puede reducir ambigüedad, aunque no garantiza que el resultado sea correcto.

Puedes profundizar en prompt engineering.

Importancia del contexto

En modelos de lenguaje, la generación depende en gran medida del contexto recibido.

Por ejemplo:

Sin contexto:
"Resume esto."

Con contexto:
"Resume este texto para un estudiante
principiante en máximo 120 palabras
sin agregar información externa."

También pueden incluirse documentos, ejemplos o resultados de herramientas dentro del contexto.

¿Por qué puede generar resultados diferentes?

Los modelos generativos suelen trabajar con distribuciones de probabilidad.

Eso significa que pueden existir varias continuaciones posibles para una misma entrada.

Determinadas configuraciones pueden aumentar o reducir la variedad de la salida.

Aplicaciones reales de la IA generativa

Educación

Puede crear ejercicios, explicaciones adaptadas y borradores de materiales.

Diseño

Puede ayudar a explorar conceptos visuales y prototipos.

Programación

Puede generar borradores de código, explicar funciones y ayudar a depurar.

Marketing

Puede apoyar la creación de borradores, ideas y variantes.

Documentación

Puede resumir, organizar o transformar grandes cantidades de texto.

Accesibilidad

Puede apoyar transcripción, descripción, síntesis de voz y adaptación de contenido.

Cómo obtener mejores resultados

La calidad depende de mucho más que pedir “hazlo mejor”.

Un proceso útil puede ser:

1. Definir el objetivo.
2. Aportar contexto relevante.
3. Indicar el formato esperado.
4. Generar una primera versión.
5. Revisar errores y partes débiles.
6. Solicitar cambios específicos.
7. Verificar el resultado final.

La revisión humana sigue siendo importante cuando el contenido se utilizará públicamente.

Información inventada y alucinaciones

Un modelo generativo puede producir contenido convincente pero incorrecto.

Puede inventar:

• Fechas.
• Fuentes.
• Nombres.
• Datos.
• Referencias.
• Funciones de software inexistentes.

Esto ocurre porque generar una secuencia plausible no equivale a comprobar automáticamente cada afirmación contra una fuente fiable.

Privacidad

Los prompts pueden contener información sensible.

No deberíamos enviar datos confidenciales sin conocer las políticas y controles del servicio utilizado.

Evita compartir innecesariamente:

• Contraseñas.
• Claves privadas.
• Datos bancarios.
• Documentos internos.
• Información personal sensible.

Derechos de autor y contenido generado

La generación de contenido plantea preguntas sobre datos de entrenamiento, similitud, licencias y derechos de terceros.

Antes de utilizar contenido generado comercialmente conviene revisar:

• Las condiciones del servicio.
• Las licencias aplicables.
• La posible similitud con obras existentes.
• El uso de marcas o elementos protegidos.

No debe asumirse que cualquier salida generada puede utilizarse sin restricciones.

Suplantación y deepfakes

Los modelos pueden generar imágenes, audio y video muy convincentes. Esto también permite crear contenido engañoso.

Un deepfake puede hacer que una persona parezca realizar o decir algo que nunca ocurrió.

Esto puede utilizarse para:

• Fraudes.
• Suplantación.
• Desinformación.
• Manipulación.

La facilidad para generar contenido aumenta la importancia de verificar su procedencia.

Uso responsable

Utilizar IA generativa de forma responsable implica combinar sus capacidades con revisión y controles.

Algunas prácticas útiles son:

• No publicar automáticamente la primera salida.
• Verificar datos importantes.
• Evitar información confidencial.
• Revisar sesgos y errores.
• Respetar derechos y licencias.
• Identificar contenido sintético cuando corresponda.
• Mantener responsabilidad humana.

Puedes ampliar este tema en nuestro artículo sobre IA responsable.

Ejemplo completo: crear una guía educativa

Imagina que queremos utilizar IA generativa para preparar una guía sobre HTML para principiantes.

Paso 1: definir el objetivo

Crear una guía introductoria
sobre HTML para una persona
sin experiencia.

Paso 2: pedir una estructura

Propón una estructura de 6 secciones.

No escribas todavía el artículo.

Paso 3: revisar la estructura

Comprobamos si faltan temas esenciales o si existen secciones innecesarias.

Paso 4: generar por partes

En lugar de pedir todo el artículo de una sola vez, podemos trabajar sección por sección.

Paso 5: verificar afirmaciones

Comprobamos los conceptos técnicos importantes.

Paso 6: agregar ejemplos propios

Podemos reemplazar ejemplos genéricos por ejemplos preparados específicamente para nuestra audiencia.

Paso 7: adaptar la voz

Revisamos estilo, tono y nivel de profundidad para mantener consistencia con el sitio.

Paso 8: revisión final

Comprobamos:

• Exactitud.
• Originalidad.
• Utilidad.
• Redacción.
• Enlaces.
• Ejemplos.

Errores comunes

Publicar la primera respuesta

Una salida fluida puede contener errores, repeticiones o información demasiado genérica.

Confundir fluidez con exactitud

Un texto bien escrito puede seguir siendo falso.

Compartir información privada

El contenido de los prompts también debe tratarse con cuidado.

Utilizar IA para todo

No todas las tareas necesitan un sistema generativo. Para procesos deterministas puede ser mejor utilizar reglas o herramientas tradicionales.

No definir el objetivo

Sin un objetivo claro resulta difícil evaluar si el resultado es realmente bueno.

Preguntas frecuentes

Conclusión

La inteligencia artificial generativa permite crear contenido a partir de patrones aprendidos durante el entrenamiento.

Dependiendo del modelo, puede producir texto, imágenes, audio, video, código y otros formatos. Los modelos multimodales incluso pueden trabajar con varios tipos de información dentro de una misma aplicación.

Estas herramientas pueden acelerar tareas y ampliar las posibilidades creativas, pero sus resultados no deben considerarse automáticamente correctos, originales o apropiados para cualquier uso.

La revisión humana, la verificación de información, la protección de datos, el respeto por derechos de terceros y una comprensión clara de los límites del sistema siguen siendo fundamentales para utilizar la IA generativa de manera responsable.