Últimamente, el concepto de inteligencia artificial va acompañado de otro adjetivo, 'generativa'. ¿Pero es lo mismo hablar de inteligencia artificial conocida como tradicional que hacerlo añadiendo la palabra generativa? Las diferencias son significativas y las mismas empresas ya empiezan a adoptar posicionamientos para hacerlas diferenciar. Una de las impulsoras es la misma Indra, un gigante español que, a través de su subempresa Minsait, ya subraya que "dentro de la transformación de sus servicios y ofrecida, la empresa tecnológica ha identificado aceleradores y soluciones propias que combinan la robotización con la IA Tradicional y la IA Generativa (y que ha llamado alIAdos) vinculados directamente con su evolución y operación, no solo en su oferta de soluciones, sino también en la forma que tiene hacer las cosas de cara a sus clientes, se dice de procesos tan automáticos y necesarios como prever la demanda, extraer información para formularios, asistencia de apoyo funcional".
Diferencia en el ritmo
¿Pero qué diferencias o qué valor añadido aporta la generativa? La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática dedicada a crear máquinas capaces de tener un comportamiento inteligente. Es la ciencia de diseñar algoritmos y sistemas inteligentes que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Eso incluye la resolución de problemas, el reconocimiento del habla, la traducción de idiomas y la toma de decisiones. La IA va desde el asistente de voz de vuestro teléfono inteligente hasta algoritmos complejos que impulsan la toma de decisiones en finanzas y sanidad.
En cambio, la IA generativa (Gen AY) representa el siguiente paso en la evolución de la IA. Es un subconjunto de IA centrado en crear contenido nuevo y original. A diferencia de los sistemas tradicionales d'IA, que funcionan basándose en datos y reglas preexistentes, la IA generativa genera nuevos datos e ideas, desde arte digital hasta composiciones de texto nuevas. Utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo, no solo para analizar sino también para producir contenido creativo y relevante para el contexto.
La transición de la IA a la IA generativa es un hito clave en la historia de la tecnología. Las raíces de la IA se remontan a la década de 1950, con el desarrollo de redes neuronales simples y la prueba de Turing, diseñada para evaluar la capacidad de una máquina para mostrar un comportamiento inteligente. Sin embargo, no fue hasta el auge de los grandes datos y la potencia computacional avanzada en el siglo XXI que la IA empezó a florecer realmente.
En resumen, la IA generativa se diferencia de la IA tradicional, incluidas las formas de IA débiles diseñadas para tareas específicas y limitadas. Gen AY se centra en un abanico de capacidades más amplio y dinámico. Trasciende el simple procesamiento de datos, aventurándose en el ámbito de la creación de contenido nuevo y original. Este cambio de la mera interpretación de datos a la creación de contenido marca una evolución significativa en el panorama de la IA.