Dentro de la inteligencia artificial (IA) existen diferentes sistemas que se diferencian por su origen y su uso, entre ellos, dos de los más destacados son la inteligencia artificial generativa (IA generativa) y la inteligencia artificial predictiva (IA predictiva). Pese a que ambos se basen en analizar datos, vamos a ver lo que es la IA generativa vs IA predictiva y qué aporta cada una de ellas para generar contenido.
¿Qué es la IA generativa y cuál es su funcionamiento?
La Inteligencia Artificial generativa es un sistema de inteligencia artificial que está compuesta por modelos que aprenden de patrones creados a través de la repetición para la generación de texto, imágenes u otro tipo de creaciones. La IA generativa puede basarse en esta repetición se consigue a través del entrenamiento con una estructura basada en los datos y la generación de nuevos datos similares.
El funcionamiento de la IA generativa se puede dividir en tres pasos:
- Datos: los modelos de IA generativa recogen un conjunto de datos de diferente índole, como el audio o la imagen, para ir aprendiendo de estos y otros similares para generar nuevas opciones válidas.
- Repetición: la técnica avanzada que utilizan de aprendizaje se basa en las redes neuronales para entender y replicar los patrones a través del entrenamiento y los datos.
- Creación: trabaja en la generación mediante indicios, es decir, genera contenido nuevo que imita a los patrones de los que ya ha aprendido, revolucionando sus creaciones con creaciones óptimas mejoradas a través de nuevos elementos. Permite personalizar estas creaciones.
Las ventajas de la IA generativa son todas las relacionadas con la innovación, ya que crea soluciones y diseños únicos; la de poder personalizar a través de la recogida de datos; la de eficientar los costes por la automatización de tareas repetitivas; y, sobre todo, la de generar diversas oportunidades e ideas, haciendo posible diferentes escenarios, no uno único válido.
¿Qué es la IA predictiva y cuál es su funcionamiento?
La Inteligencia Artificial predictiva se basa en el uso de algoritmos de aprendizaje automático mediante técnicas estadísticas que permiten usar grandes cantidades de datos históricos para hacer predicciones sobre el futuro.
El funcionamiento de la IA predictiva consiste en:
- Datos: los modelos ingieren un conjunto de datos históricos que están estructurados en el tiempo y en series temporales. Analizar estos datos es el paso fundamental de su funcionamiento.
- Reconocen patrones: a través de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, analizan los datos para generar patrones que usan en sus predicciones.
- Modelo de repetición: se basa en datos históricos, aprende a través del reconocimiento de patrones que han funcionado en el pasado.
- Predicción: una vez se hace uso de estos datos históricos y patrones, se pueden hacer predicciones del futuro.
Las ventajas de la IA predictiva se basan en la posibilidad de mejorar la precisión para la toma de decisiones en organizaciones; dar valor a los datos para que sirvan en el futuro; automatizar análisis complejos; y optimizar recursos.
Diferencias entre inteligencia artificial predictiva y generativa
La primera diferencia es que, pese a utilizar como base el aprendizaje profundo automático, la IA generativa usa modelos para generar contenido nuevo y original, mientras que la IA predictiva identifica patrones para predecir resultados en el futuro.
Ambas utilizan algoritmos, pero estos funcionan de diferente manera. Mientras que la IA generativa se centra en crear contenido nuevo, la predictiva se encarga de descubrir eventos futuros; mientras que la predictiva identifica patrones, la generativa busca la creación de nuevas imágenes; mientras que la generativa utiliza redes neuronales, la predictiva se basa en modelos estadísticos.
Ejemplo de casos de uso de la IA generativa vs la IA predictiva
Estos dos sistemas de inteligencia artificial tienen beneficios muy marcados dependiendo de la industria y el sector del que hablemos, mientras que la IA generativa tiene un uso más importante en sectores como el del entretenimiento, el creativo o el sanitario; la IA predictiva es importante para el ámbito financiero, de operaciones y el comercio.
