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  • Aarón Almansa

Inteligencia Artificial Generativa

La Tendencia Tecnológica del Futuro


Atendiendo al último estudio de Gartner sobre las novedades tecnológicas, la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una de las tendencias estratégicas más destacadas para los próximos años.

El estudio estima que para el 2025 la IAG representará el 10% de todos los datos producidos, frente al 1% actual. El informe también pronostica un crecimiento de las empresas que adopten estas prácticas de hasta 3 veces superior que aquellas que no lo hagan.


Concepto

Sabemos que la inteligencia artificial es capaz de catalogar imágenes, reconocer objetos o incluso de diferenciar imágenes. Hemos llegado a un punto en el que podemos coger el smartphone, hacer una foto a un árbol y aplicaciones como Google Lens nos diga al instante a qué especie pertenece y toda su información detallada.

Sin embargo, una cosa es diferenciar personas, objetos o animales, y otra cosa es crearlos desde cero. Es decir, inventárselos.


La Inteligencia Artificial Generativa es capaz de crear contenidos nuevos y originales. Utiliza algoritmos basados en Machine Learning y Deep Learning que aprenden sobre objetos y piezas digitales a partir de sus datos y los utilizan para generar contenidos inéditos y originales como imágenes, vídeos, presentaciones, música, obras de arte, etc., sin necesidad de intervención humana.


Esta tecnología es capaz de convertir los datos en algo completamente nuevo. Permite crear contenido desde cero como imágenes, vídeos, obras de arte, texto o música gracias al algoritmo de las Redes Generativas Antagónicas.


Utilización

La IA Generativa ofrece posibilidades ilimitadas. Puede utilizarse de forma multisectorial en actividades que van desde la creación de una canción, hasta los servicios de atención al cliente las 24 horas, pasando por el desarrollo o investigación de medicamentos.

  • En el sector de la salud puede comparar una radiografía de un paciente con imágenes de órganos sanos para detectar rápidamente tumores cancerígenos. Puede llegar a salvar vidas y es un ahorro en tiempo y costes enorme

  • En el sector farmacéutico permite generar estructuras moleculares para medicamentos destinados a detectar y curar enfermedades. Permite encontrar más rápido nuevos compuestos que puedan usarse en tratamientos, evitando los procesos manuales muy lentos. El algoritmo identifica automáticamente estos compuestos y ayuda a reducir el tiempo necesario para la investigación y el desarrollo de los fármacos

  • En la industria de los videojuegos o para películas y dibujos animados pueden generarse automáticamente modelos 3D a partir de imágenes en 2D, de una manera más sencilla, rápida y eficiente

  • En el mundo del entretenimiento, puede por ejemplo crear un nuevo tema musical como lo hubiera hecho John Lennon basándose en la discografía de los Beatles

  • En empresas tecnológicas, permite crear emojis a partir de fotografías humanas. El algoritmo analiza los rasgos faciales para crear una versión caricaturesca de cada individuo. Empresas de tecnología como Apple han aprovechado esta tecnología para generar emojis personalizados similares a los rasgos faciales de una persona

  • En la Industria de la Moda, una marca podrá diseñar la colección de su próxima temporada con estos sistemas analizando todas las anteriores

  • La policía puede hacer uso de las redes generativas antagónicas para reconocer a delincuentes. Se pueden reconstruir imágenes para identificar rostros que se hayan sometido a una cirugía estética o a un cambio de género. También permite encontrar a personas desaparecidas desde hace tiempo mediante la recreación del envejecimiento de la cara

  • Medio Ambiente - Un equipo del Centro de Investigaciones sobre Desertificación ha presentado la primera app de IAG para prever las consecuencias de las pérdidas de unas especies de plantas sobre la supervivencia de otras.

Incluso puede llegar a generar NFTs (tokens no fungibles), por lo que también tendrá una aplicación relevante en el metaverso.


Cómo funciona

Las Redes Generativas Antagónicas llamadas GANs por sus siglas en inglés Generative Adversarial Networks, funcionan como dos redes neuronales* opuestas que compiten entre sí.

  • La red generativa se encarga del trabajo creativo. Tiene que producir muestras de aquello que se quiere crear, con el fin de engañar a la segunda red para que crea que son reales. Puede llegar a realizar millones de pruebas hasta que la red oponente le acepte el resultado

  • La red discriminatoria se ocupa de revisar estas creaciones y detectar falsificaciones. Para conseguirlo, pasa por un proceso de entrenamiento en el que analiza si los datos pertenecen o no al conjunto para el que ha sido creado.

Las GAN se crearon en 2014 por Ian Goodfellow quien las describió comoun proceso donde cada una de las redes va mejorando y aprende de su oponente”.


*Red Neuronal

Es un modelo que consta de una serie de algoritmos que buscan relaciones en un conjunto de datos. Tiene una estructura con capas de nodos conectados que se asemeja a la estructura interconectada de las neuronas biológicas del cerebro humano. Una red neuronal puede aprender de los datos, y se puede entrenar para que reconozca patrones, clasifique datos y pronostique eventos futuros.


Aplicaciones Disponibles

Existen ya múltiples compañías que han sacado al mercado productos y apps que se basan en IAG. Podemos destacar algunas de las más populares:

  • ChatGPT - Es un sistema chatbot basado en IA que utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para generar conversaciones. Se lanzó en Noviembre de 2022 por la empresa americana OpenAI. Está diseñado específicamente para imitar conversaciones reales, y es capaz de explicar, recordar lo que se dijo anteriormente en la conversación, elaborar ideas cuando se le pregunta, e incluso disculparse cuando se equivoca. Se puede usar en muchas áreas empresariales como el servicio a clientes, compras online, contratación y formación de personal, optimización de operaciones y personalización de experiencias de clientes.

  • DALLE•2, un generador de arte e imágenes desarrollado también por la empresa OpenAI. Funciona trabajando con bases de datos de gran volumen de las que es capaz de extraer y reconocer referencias tanto en texto como en imagen, y proporcionar resultados sorprendentes simplemente dándole como input una frase simple o tan rara como se nos ocurra “perros con estética punk leyendo en una biblioteca” o “niños de todas las razas jugando en un árbol”

  • DesignerBot creada por la compañía Beautiful.ai, permite crear una nueva presentación desde cero. Proporcionando simplemente una breve descripción de lo que se necesita presentar, genera un borrador de presentación totalmente personalizado con el texto, diseños, fotos, e imágenes adecuadas, que luego se pueden editar

  • Faceapp, es una aplicación que se hizo viral hace un par de años para simular qué aspecto podríamos tener de ancianos a partir de una foto o selfi. También permite rejuvenecimientos o mostrar la imagen como si fuéramos del sexo contrario

  • Sonix utiliza la IA generativa para crear transcripciones, traducciones y resúmenes de reuniones a partir de datos audiovisuales, incluso en tiempo real.

Riesgos

El principal riesgo es el posible mal uso de sus potentes posibilidades para realizar estafas, cometer fraudes, crear identidades falsas y provocar desinformación (fake news).

Como las GANs van más allá de la imagen y se extienden también a los vídeos, ya han aparecido los famosos y polémicos “deepfakes” que superponen el rostro de una persona con el de otra para falsificar sus gestos y su voz. De esta forma, se hace creer que dice o hace algo que en realidad no ha ocurrido. Los resultados son tan reales que no se pueden distinguir.


Si ya está siendo complicado controlar las noticias falsas que circulan por internet, ahora se suma este tipo de engaños en formato audiovisual.


Conclusiones

En la década de los 80, fuimos testigos de la fiebre tecnológica para desarrollar productos que trasladaban tareas del papel al ordenador.

En los 90, esos productos pasaron del escritorio a Internet.

Una década más tarde, el movimiento fue hacia los dispositivos móviles.

En la década actual, el próximo gran paradigma tecnológico no va a ser el metaverso, sino la nueva ola de inteligencia artificial generativa para crear contenidos inéditos, realistas y originales.

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