¿Sabía que la IA Generativa se puede utilizar para aumentar la base de conocimientos de los chatbots a través de nuevas formas de solicitudes/preguntas? La próxima ola de Inteligencia Artificial ya es una realidad. Explóralo con nosotros.
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¿Qué es la IA Generativa?
La IA generativa es un área de la Inteligencia Artificial que utiliza algoritmos para generar nuevos datos con características y patrones similares a los datos existentes (texto, imágenes, vídeos o música) pero lo suficientemente diferentes como para ser considerados originales.
¿Cómo funciona?
Para producir nueva información, los modelos de la IA generativa se entrenan en grandes volúmenes de datos y pueden utilizar diferentes técnicas, que les permiten aprender los patrones y estructuras de los datos existentes y originar otros nuevos. El proceso implica los siguientes pasos:
- Recogida de datos – Selección de los datos primarios en función de los objetivos previstos y los resultados esperados.
- Entrenar el modelo – Aplicación de diferentes algoritmos o arquitecturas, como Autoencoders Variacionales (VAEs), Redes Generativas Adversariales (GANs), y modelos Autorregresivos. El modelo aprende los patrones, estructuras y representaciones de la base de datos elegida durante el entrenamiento.
- Sampling – Creación de nuevos datos por muestreo según las representaciones aprendidas. Por ejemplo, el modelo puede generar texto nuevo a partir de la distribución de palabras o frases aprendidas.
- Evaluación – Analizar la nueva información en cuanto a similitud y calidad frente a los datos existentes. Para realizar esta comparación, podemos utilizar métricas cuantitativas o el juicio humano.
- Mejora – Optimizar el modelo para mejorar la calidad de los datos generados.
- Implementación – El modelo puede implementarse en su contexto previsto cuando los datos son acordes con los resultados esperados.
Casos de uso
La IA generativa tiene una amplia gama de aplicaciones. Éstas son:
- Chatbots – Este modelo de IA se puede utilizar en la creación de chatbots, aumentando su base de conocimiento mediante la inserción de nuevas formas de peticiones/preguntas.
- Creación de contenidos – Ya sea en texto, imágenes o vídeos, la IA generativa automatiza la producción de contenidos y puede, por ejemplo, generar imágenes realistas, componer música, etc.
- Juegos y realidad virtual – Produzca entornos, personajes y objetos virtualmente realistas para mejorar la inmersión y la experiencia de realidad de los mundos virtuales.
- Publicidad y marketing – Cree mensajes publicitarios personalizados adaptados a las preferencias, intereses y comportamiento de navegación de los usuarios.
- Educación y formación – Cree material de aprendizaje interactivo y ejercicios prácticos, y entregue los resultados a los estudiantes.
- Medicina y atención sanitaria – Genere imágenes médicas sintéticas para entrenar y probar algoritmos de diagnóstico. La IA generativa también puede formular planes de tratamiento personalizados y ayudar en el descubrimiento de fármacos.
Beneficios
Este tipo de IA es beneficiosa en diferentes dominios e industrias. Los principales beneficios de su uso son
- Creatividad e innovación – Dado que puede generar contenido nuevo y creativo e inspirar nuevas ideas, diseños y conceptos, ayuda a ampliar los límites de la creatividad y permite nuevas posibilidades en campos como el arte, la moda, el diseño de productos y el marketing.
- Eficiencia y Automatización – Automatice tareas repetitivas como la creación de contenidos, el diseño de productos y el aumento de bases de datos para ahorrar tiempo y reducir costes. También acelere el proceso de generación, lo que permite crear prototipos rápidamente y agilizar los workflows.
- Personalización – La creación de contenidos adaptados a las preferencias, intereses y necesidades de los usuarios da lugar a experiencias personalizadas. Estas sugerencias a medida aumentan el compromiso, la satisfacción y la fidelidad de los usuarios en las áreas de publicidad y atención al cliente.
- Rentabilidad – La IA generativa proporciona soluciones rentables para tareas que requieren importantes recursos, como la creación de contenidos visuales realistas y la generación de modelos 3D o diseños de prototipos. En consecuencia, reduce los costes de producción y permite a las pequeñas empresas acceder a capacidades de diseño avanzadas.
Ejemplos de Herramientas con IA generativa
- DeepArt.io – una plataforma web que permite a los usuarios convertir fotos en obras de arte con diferentes estilos artísticos.
- NVIDIA GauGAN – una herramienta que permite a los usuarios generar imágenes realistas basadas en sus bocetos.
- OpenAI DALL-E – un modelo de IA que puede generar imágenes a partir de su descripción textual. En otras palabras, crea imágenes a partir de texto.
- Adobe Sensei – herramienta que permite generar imágenes, rellenarlas según su contenido y etiquetarlas automáticamente.
- Google DeepDream – una herramienta que permite crear imágenes visualmente intrigantes, casi oníricas, a partir de otras ya existentes.
- StyleGAN – también desarrollada por NVIDIA, es una red generativa adversarial que permite mejorar la calidad de la imagen y eliminar elementos innecesarios.
Visor.ai es consciente de las tendencias y ya utiliza este tipo de Inteligencia Artificial Generativa en sus soluciones. Venga a saber más y entre en el futuro de las interacciones inteligentes. ¡Hablemos!
