Desde hace años se desarrollan chatbots y sistemas de inteligencia artificial generativa o IA generativa. Sin embargo, fue el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, que en pocas semanas tenía millones de usuarios, lo que dio lugar a que esta innovación llegara al gran público. Hoy, la IA generativa está en la conversación cotidiana, pero también en la mente de los empresarios, que la ven como una extraordinaria herramienta para mejorar la productividad, y de los políticos, que discuten sobre sus límites.
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¿Qué es la IA generativa? Nacimiento e historia
La IA generativa o inteligencia artificial generativa es una rama de la inteligencia artificial que aprovecha este avance para crear contenido, como conversaciones, textos, imágenes, vídeos o música.
Los orígenes remotos de la IA generativa se remontan a la década de los años 60 del siglo XX, cuando ingenieros del MIT desarrollaron un chatbot que simulaba hablar con un terapeuta. A finales de la primera década del siglo XXI surgió el aprendizaje automático y progresó el análisis de fotos, vídeos y textos, así como el reconocimiento de voz. En 2014 se produjeron las primeras redes neuronales profundas, capaces no solo de discriminar entre distintas informaciones o clasificarlas, sino también de crear algo que no existía previamente.
En 2019 estaba listo GPT-2, ideado por OpenAI, un sistema formado por 1.500 millones de parámetros que generan texto natural prediciendo palabra a palabra. Por su parte, en 2021 la novedad es DALL-E, también de OpenAI, un programa que crea imágenes a partir de descripciones. Utiliza 12.000 millones de parámetros del modelo GPT-3.
Y en noviembre de 2022 llega el verdadero momento disruptivo en el ámbito de la IA generativa, cuando se da a conocer ChatGPT, que deslumbró a cientos de millones de personas de todo el mundo, que lo pudieron usar de forma gratuita, por sus respuestas detalladas y trabajadas, a pesar de que no fueran siempre precisas.
Más adelante, en marzo de 2023, OpenAI lanzó GPT-4, que supone un avance con respecto a GPT-3.5 y que admite entradas de texto e imágenes. Además, se puede conectar a aplicaciones y sistemas a través de una API. No obstante, el acceso a esta última versión no es gratuita.
¿Cómo funciona la IA generativa y qué aplicaciones prácticas tiene?
LA IA generativa recurre a modelos de machine learning o aprendizaje automático para producir contenidos. En realidad, usa un modelo de aprendizaje automático (denominado también modelo funcional) para asimilar los patrones y las relaciones que se establecen en un conjunto de datos creados por personas. Y a partir de ahí genera un contenido similar al de las personas y lo etiqueta con las mismas tags.
Se espera que la IA generativa tenga un profundo impacto en el mundo del trabajo, disparando la productividad, pero también en el ocio. Y en la manera que tenemos de comunicarnos. Sus aplicaciones son ya muy numerosas. Una de las más comunes son los chats de conversación (chatbots), como el mismo ChatGPT. Estas herramientas ayudan a mejorar la atención a los clientes en las empresas, por ejemplo. La integración de ChatGPT-4 en Bing, el buscador de Microsoft, permite a los usuarios pedir información y resúmenes a la herramienta mientras se charla con ella.
Además de chatbots, la IA generativa hace traducción automática de textos y aborda la escritura creativa, haciendo a veces indistinguible el resultado de otro escrito por un humano. También están apareciendo herramientas de IA generativa para generar o modificar fotos o imágenes a petición del usuario. O para crear voces que luego se pueden emplear en vídeos o podcasts.
En las oficinas también va a suponer una irrupción. Por ejemplo, la aplicación de la IA generativa a la suite de productividad de Microsoft se llama Microsoft 365 Copilot. Con esta tecnología, los empleados podrán hacer preguntas (en lenguaje natural) a una hoja de Excel. Y podrán pedir al sistema que genere un Power Point a partir de una serie de datos dispersos. O que resuma los puntos más importantes de un largo hilo de conversación en Outlook.
Modalidades de la IA generativa
La IA generativa puede ser unimodal o multimodal. Los sistemas unimodales se entrenan y toman en cuenta solo un tipo de información (textos, imágenes, vídeos o música), mientras que los sistemas multimodales trabajan con más de un tipo de datos, como GPT-4, de OpenAI, que acepta entradas de texto e imágenes.
Ventajas y desafíos de utilizar IA generativa en la creación de contenido
La IA generativa aporta muchas ventajas a los creadores de contenidos. Esto es innegable. En primer lugar, acelera la recopilación de información y el tiempo para una primera redacción. Haciendo que el creador tenga más tiempo para tareas de verdadero valor añadido. También es capaz de generar ideas y relaciones en las que un humano no repararía. Además, permite personalizar los contenidos, haciéndolos más relevantes para cada persona. E identifica y corrige errores. Y, por último, facilita su traducción a otros idiomas, para llegar a un público más global.
Pero también tiene inconvenientes. Por ejemplo, es fácil que los sistemas de IA generativa actuales produzcan contenidos de calidad muy variable, y en algunos casos sin personalidad, robóticos. También los algoritmos que utiliza pueden tener sesgos que afecten a la precisión de los resultados. Y no hay que olvidar el tema de la seguridad de la información. Una empresa en la que sus empleados interactúen con sistemas de IA generativa puede dejar al descubierto información confidencial. O el espinoso asunto de los derechos de autor, puesto que las respuestas que dan estos sistemas pueden incluir contenidos protegidos por leyes de propiedad intelectual.
Ejemplos destacados de IA generativa por sectores
El informe de McKinsey ‘The economic potential of generative AI: The next productivity frontier’, publicado en junio de este año, concluye que la IA generativa podría sumar entre 2,6 y 4,4 billones de dólares de productividad anual en todo el mundo. Es decir, entre dos y cuatro veces, aproximadamente, lo que supone el PIB anual de España. Ese estudio asegura que de la IA generativa se van a beneficiar sobre todo cuatro sectores: operaciones con clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D.
En el ámbito de las operaciones con clientes, los casos de uso incluyen mejorar el autoservicio, a través de canales automatizados, y proporcionar a los agentes de atención al cliente información más específica para aumentar las ventas.
En el terreno de las ventas y el marketing, la IA generativa va a ayudar en la planificación y redacción de contenidos, que serán más rápidas, un mayor conocimiento y calidad de los datos, la personalización de las búsquedas y la priorización de los clientes potenciales.
En el mundo del desarrollo del software, donde la IA generativa podría ahorrar entre el 20% y el 45% de los gastos actuales, los beneficios llegarán con una reducción del tiempo de codificación y corrección del código, sobre todo.
Mientras que en las tareas de I+D, esta ola tecnológica, que promete aumentos de productividad de hasta el 15%, contribuirá a la mejora de la calidad general de los productos, la optimización de los diseños para la fabricación y la reducción de costes en logística y producción, según McKinsey.
Ética y consideraciones legales en el uso de IA generativa
La irrupción de ChatGPT a finales de 2022 hizo llegar la inteligencia artificial generativa a millones de usuarios y puso esta tecnología en el centro del debate público. Y empezó a despertar ciertos temores. Sobre el empleo, pero también sobre los sesgos que podrían contener los algoritmos que la hacen posible. O sobre la protección de los derechos de autor de los contenidos que manejan estas herramientas.
Por todo ello, en estos momentos la UE trabaja en una propuesta para regular la inteligencia artificial. La ley comunitaria pretende “garantizar que los sistemas de IA sean supervisados por personas sean seguros, transparentes, rastreables, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente”.
Esta regulación establece cuatro niveles de riesgo para un modelo de inteligencia artificial: mínimo, limitado, alto e inaceptable. En el nivel “inaceptable” de riesgo, quedará “estrictamente prohibido” su uso. Un riesgo inaceptable será, por ejemplo, el uso de la IA para manipular cognitivamente a las personas o clasificarlas por su comportamiento.
Con esta iniciativa la UE pretende, por ejemplo, evitar que los sistemas de IA clasifiquen a los individuos en función de su género, étnica, religión o ideología. Y prohibir su uso en la policía para reconocer las emociones de los ciudadanos.
Muchos proveedores, como Microsoft, apuestan por un enfoque ético de la IA. Para que las empresas reporten usos indebidos de esta tecnología. O para que los usuarios finales sepan en todo momento si un contenido se ha generado artificialmente, valiéndose para ello de una marca de agua, por ejemplo.
Herramientas y plataformas populares de IA generativa
ChatGPT
ChatGPT es, con diferencia, la herramienta de IA generativa más popular. Este chatbot que responde a casi cualquier pregunta que el usuario le haga, está basado en un modelo desarrollado por la empresa OpenAI y que tiene en cuenta más de 175 millones de parámetros. ChatGPT tiene una versión gratuita (basada en GPT-3.5) y otra de pago, ChatGPT Plus, basada en el modelo GPT-4, que es más moderno y avanzado.
Bing Chat
El buscador Bing, de Microsoft, incorpora también función de chat. Está basada en la tecnología de OpenAI y permite a los usuarios interactuar con la herramienta a través de lenguaje natural. Bing Chat se ayuda de una versión basada en GPT-4. El objetivo de Microsoft es potenciar las búsquedas a través de voz y competir con ciertas posibilidades con el verdadero rey de los buscadores hasta la fecha: Google.
Google Bard
Es el sistema de inteligencia artificial creado por Google. Es un sistema conversacional y está basado en LaMDA, un modelo de lenguaje experimental desarrollado por la propia Google y que no había sacado al mercado hasta la fecha por considerar que no estaba listo. El pasado 7 de febrero por fin se presentó Bard.
Bedrock
Amazon Web Services no quiere quedarse al margen de la carrera de la IA generativa. Pero el gigante de la nube ha optado por un enfoque distinto. Su solución, Bedrock, ofrece modelos de lenguajes para que terceros desarrollen sus propias herramientas de IA. Es otro servicio de AWS a sus clientes corporativos, que de esta forma tendrán que elevar sus requerimientos de computación.
Otras soluciones
Pero no todo es ChatGPT o Bard. Hay otras herramientas que funcionan bien, aunque son muy populares. Con Copy.ai se pueden generar fácilmente anuncios, descripciones de producto, correos electrónicos o post en redes sociales. Con StyleGAN se pueden generar rostros humanos que no son reales a partir de otros que sí lo son. Mientras que Dall-E, también ideada por OpenAI, se pueden generar imágenes a partir de textos. El usuario solo tiene que describir lo que quiere ver en la pantalla, y Dall-E se lo creará de la nada.
Adobe, un clásico del software de edición, también dispone de un desarrollo para crear imágenes con IA. Se trata de Adobe Firefly. Y otro software potente y cada vez más popular para la creación de imágenes es Midjourney, que es capaz de hacer cuadros, viñetas o prácticamente lo que el usuario le pida. Por último, una herramienta interesante es Slides AI, que genera automáticamente y en pocos clics presentaciones a partir de imágenes, textos o slides ya existentes.
Futuro de la IA generativa: avances y posibles implicaciones
Dicen los expertos que estamos en una fase muy embrionaria de la inteligencia artificial, y en especial de la IA generativa. Bill Gates, fundador de Microsoft, es de esta opinión, y asegura que sólo estamos al inicio de una era. “El desarrollo de la inteligencia artificial es tan fundamental como la creación del microprocesador, el ordenador personal, internet y el teléfono móvil. Cambiará la forma en que las personas trabajan, aprenden, viajan, reciben atención sanitaria y se comunican entre sí. Industrias enteras se reorientarán a su alrededor. Las empresas se distinguirán por lo bien que lo utilicen”, ha manifestado Gates.
Pero las implicaciones futuras de la IA generativa (y sus riesgos asociados) son imprevisibles, aunque ya se empiezan a vislumbrar. Por ejemplo, queda muy poco para que no se pueda distinguir lo creado por una inteligencia artificial y lo que proviene del trabajo humano. En 2033, según expertos consultados por el diario La Vanguardia, se podrán crear vídeos de alta definición totalmente indistinguibles de la realidad. En líneas generales, y si no hay una normativa clara que obligue a marcar un contenido creado por IA, los humanos no podremos detectar que algo es artificial.
También será un reto hacer transparente la IA. Porque esta tecnología no es neutral y sus datos pueden ser inexactos y producir resultados discriminatorios, basados en algoritmos que promuevan el sesgo. En este sentido, Bill Gates pide la colaboración de Gobiernos y sector privado para limitar los riesgos.
Beneficios de la IA generativa
Los beneficios de la IA generativa son innumerables y ya empiezan a tener repercusión en muchas industrias y sectores. En líneas generales, permitirá aumentar la productividad de los trabajadores. Hará posible que los empleados abandonen tareas mecánicas y se centren en otras más creativas y estratégicas. También fomentará la creatividad y la innovación, sobre todo en ámbitos artísticos y de creación de contenidos.
Hay que tener en cuenta también que los algoritmos y el aprendizaje automático pueden generar ideas, diseños y conceptos que en un primer momento pueden pasar desapercibidos a los profesionales. Además, permitirá agilizar los procesos de tomas de decisión aportando ideas valiosas y recomendaciones basadas en el análisis de los datos.
¿Puede la IA generativa sustituirnos?
La visión optimista dice que la inteligencia artificial en general, y la IA generativa en particular, no llega para sustituirnos, sino para potenciar nuestras capacidades. En el trabajo y en el ocio. Los entusiastas dicen que mejorará la eficiencia de los profesionales, aunque también cambiará la forma de abordar muchas tareas. Así, permitirá a profesores y médicos, por ejemplo, ahorrar mucho tiempo con el papeleo y las tareas burocráticas, y centrarse en el cuidado de los pacientes o en el aprendizaje de los estudiantes, que es lo que verdaderamente importa. Un informe de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) se alinea con esta postura.
Pero hay quien duda y considera que la IA, en su versión más extrema, puede acabar con muchas profesiones y puestos de trabajo, aunque, al mismo tiempo, cree otros. Por ejemplo, Mustafa Suleyman, confundador de la empresa de inteligencia artificial Deepmind, adquirida en 2014 por Google, se ha mostrado muy preocupado por el efecto de la IA en el mercado laboral, y especialmente en las oficinas. Y ha pedido una renta básica universal para compensar la destrucción de puestos de trabajo. Mientras tanto, un economista como Pablo Rodríguez Canfranc cree que el verdadero peligro de este tipo de inteligencia artificial será su utilización para crear bulos y mentiras y propagar la desinformación.
