El crecimiento de la inteligencia artificial, en cuanto a popularidad, pero también a los avances que se logran en lo técnico y tecnológico, es realmente veloz. El 2023 fue sin dudas el año en el que se dio la explosión de la IA, sin embargo no solo fue el boom del momento inicial, sino que se trató de apenas un punto de partida y todavía es difícil aseverar hasta dónde llegará esta tecnología.
De hecho, hay muchos expertos que ya comienzan a plantear ciertas dudas y preocupaciones respecto a lo que la IA puede llegar a hacer y el impacto que puede tener en la humanidad. Claro, por ahora parecen teorías lejanas y que se asemejan más a problemáticas de una película futurista de ciencia ficción, pero hay que ponerle atención a lo que sucede con la inteligencia artificial, aún cuando no sea nociva, porque su desarrollo se da a una velocidad más que interesante.
Uno de los argumentos más concretos para reflejar este mencionado desarrollo de la inteligencia artificial es la IA generativa. Justamente esta fue la que comenzó la "revolución" de alguna manera, la que puso a esta tecnología en boca de todos y le dio la oportunidad a los usuarios de obtener respuestas precisas, prácticamente inmediatas, a través de distintas plataformas, sitios web y aplicaciones, con cualquier dispositivo móvil.
Cuando se habla de IA Generativa se está haciendo referencia al sector o rubro de la tecnología denominado como machine learning. Hablamos entonces de un modo de aprendizaje automático, un sistema que puede crear contenido específico y novedoso, es capaz de hacer música, crear videos, imágenes, textos completos, todo a partir de algunos requerimientos del usuario y de la configuración de los ingenieros encargados en diseñar el sistema. Incluso es posible con esta tecnología generar mundos virtuales como el metaverso.
La IA Generativa entonces ha logrado impactar de forma contundente porque no es algo que se encasille o que encuentre límites respecto a industrias o negocios, realmente se trata de una tecnología que se puede aplicar a la mayoría de sectores, con usos muy prácticos. Por supuesto, es mucho más útil en todo lo que se relacione con el mundo digital, porque a eso apunta, ya sea crear nuevos diseños o hasta optimizar procesos comerciales.
También te puede interesar: ¿Qué es la Inteligencia Artificial? Descubre cómo y de dónde nace el concepto
Aunque puede parecer que la Inteligencia Artificial Generativa es algo relativamente nuevo, lo cierto es que se trata de un concepto que hace muchos años se encuentra en desarrollo. Sin embargo, a partir de ciertas plataformas, especialmente Chat GPT, las técnicas de machine learning dieron un salto de popularidad que se incrementa cada vez más. Al mismo tiempo, la IA Generativa sigue evolucionando y ofreciendo alternativas tan complejas como abarcativas.
El ejemplo más fácil y con justa razón, porque resulta ser el más conocido y con mayor cantidad de usuarios que lo han experimentado (más de un millón de usuarios en cinco días en su lanzamiento), es Chat GPT. Pero ¿qué es Chat GPT?, bueno se puede resumir como un trasformador pre entrenado generativo, es decir un modelo de logic learning machine que utiliza el deep learning para crear textos que puedan simplificar la tarea humana de redacción.
La palabra generativa, que es la clave, se incluye porque el sistema genera un texto en función de lo que el usuario ingresa como consigna, osea que genera contenido a partir de los denominados prompts preestablecidos o preentrenados por Ingenieros (Prompt Engineer) que se encargan de inducirle información a la IA en forma de preguntas para que esta pueda estar preparada ante las demandas de los usuarios luego.
En lenguaje más técnico, las IA se entrenan en un gran cuerpo de datos de texto y luego se ajustan a tareas particulares, utilizando una arquitectura de red neuronal que les permite procesar texto de entrada y generar texto de salida.
También te puede interesar: 3 trabajos y carreras generadas a partir del boom de la Inteligencia Artificial
Hay modelos de Inteligencia Artificial Generativa que van más allá del uso cotidiano de un usuario promedio, así como de los beneficios que pueda encontrarle un negocio. La IA generativa se retroalimenta a si misma para continuar evolucionando, con sistemas que se aplican para el desarrollo de la Ingeniería Informática.
Un ejemplo de estos sistemas complejos puede ser el desarrollado por Microsoft, GitHub Copilot, que les entrega códigos a los desarrolladores para que puedan completar de manera automática una programación. Según cálculos de la compañía, el programa tiene la capacidad para completarle automáticamente un porcentaje cercano al 40% del código total que un desarrollador tenga como objetivo.
