Bill Gates, cofundador de Microsoft: "La IA generativa tiene el potencial de cambiar el mundo de formas que ni siquiera podemos imaginar. Tiene el poder de crear nuevas ideas, productos y servicios que harán nuestras vidas más fáciles, más productivas y más creativas. También tiene el potencial de resolver algunos de los mayores problemas del mundo, como el cambio climático, la pobreza y las enfermedades". 1
La inteligencia artificial (IA) sigue influyendo en el futuro de la tecnología y los negocios. Sin embargo, términos como IA tradicional, IA generativa (GenAI) y Grandes modelos de lenguaje (LLM) se utilizan con frecuencia indistintamente.
Cada uno de estos paradigmas de IA tiene un propósito diferente y se basa en fundamentos tecnológicos distintos.
En este blog, definiremos estas distinciones, explicaremos sus interconexiones y presentaremos ejemplos de aplicaciones reales en todos los sectores para ayudar a los ejecutivos de negocios, desarrolladores y tomadores de decisiones a tomar mejores decisiones.
Introducción
Durante la última década, la evolución de la IA ha producido una variedad de herramientas y modelos que se clasifican bajo el amplio paraguas de la IA, pero que difieren significativamente en función y diseño.
Comprender las distinciones entre la IA tradicional, la GenAI y los LLM es más que solo académico; Es estratégico. Cada uno tiene ventajas, inconvenientes y aplicaciones ideales.
Sin embargo, el uso de estas tecnologías de manera dirigida tiene el potencial de ser extremadamente ineficaz, ahogado en trampas éticas o subóptimo.
Inteligencia Artificial Tradicional
La IA tradicional se refiere a los sistemas que utilizan algoritmos y lógica para resolver problemas específicos. Durante décadas, estos modelos se han utilizado y, por lo general, se basan en reglas, son predictivos o se centran en la toma de decisiones. Requieren datos estructurados y operan dentro de parámetros bien definidos.
Características principales:
- Requiere reglas manuales o aprendizaje supervisado.
- Completa con precisión las tareas asignadas.
- Basado en datos, pero generalmente no entrenado en enormes conjuntos de datos no estructurados.
Ejemplos:
- Algoritmos de detección de fraude para la banca.
- Mantenimiento predictivo para la fabricación.
- Los asistentes virtuales y los chatbots siguen reglas.
- Plataformas de comercio electrónico con motores de recomendación.
- La IA tradicional es útil en entornos que requieren coherencia, repetibilidad e interpretabilidad.
Inteligencia Artificial Generativa
GenAI representa un cambio fundamental que se aleja del análisis de datos tradicional y se acerca a la computación creativa. A diferencia de los modelos convencionales que no hacen más que interpretar datos, los sistemas de IA generativa pueden crear una gran cantidad de nuevos elementos, texto escrito, música o imágenes sintéticas que replican los "patrones" que aprendió. En consecuencia, GenAI ejemplifica la innovación en muchas industrias diferentes, debido a su capacidad para crear resultados originales.
Características clave de la IA gen:
- Capacidad de aprender de grandes conjuntos de datos para generar contenido nuevo y plausible.
- Comúnmente utiliza arquitecturas como redes generativas adversarias (GAN) o transformadores.
- Capaz de producir texto, imágenes, código, audio e incluso video.
Ejemplos:
- ChatGPT escribiendo correos electrónicos, resúmenes o ensayos.
- DALL· E Generación de imágenes personalizadas a partir de mensajes de texto.
- MusicLM componiendo canciones basadas en descripciones de estados de ánimo.
- RunwayML creación de contenido de vídeo a partir de scripts.
La IA generativa es transformadora para los sectores en los que se cruzan la creatividad, la personalización y la automatización, como el marketing, el diseño, la educación y los medios de comunicación.
Modelos de lenguaje grandes (LLM)
Los LLM son un subconjunto de la IA generativa que entiende y genera el lenguaje humano. Los LLM se entrenan en grandes corpus de texto utilizando arquitecturas basadas en transformadores como GPT y BERT para aprender patrones, significado contextual, gramática y semántica, lo que les permite producir resultados lingüísticos coherentes y contextualmente relevantes.
Características principales:
- Experiencia en tareas basadas en texto, incluyendo resumen, traducción, preguntas y respuestas, y creación de contenido, así como en la creación de archivos, imágenes, videos.
- Mejorar la comprensión del contexto en pasajes largos.
- Competente en varios idiomas y adaptable a diversos dominios.
Si bien los LLM son una tecnología fundamental para muchas herramientas de IA generativa, no todas las herramientas de IA generativa dependen de ellos; Otros, en cambio, se centran en la generación de imágenes, vídeos o audio.
Un análisis comparativo exhaustivo:
| Atributo | IA tradicional | IA generativa | Modelos de lenguaje grandes (LLM) |
| Función | Predictivo/Analítico | Creativo/Generativo | Comprensión y generación de idiomas |
| Requisitos de datos | Estructurado, etiquetado | No estructurado, a gran escala | Corpus de texto a gran escala |
| Salida | Decisiones, clasificaciones | Texto, imágenes, audio, vídeo | Texto similar al humano |
| Complejidad | De menor a moderado | Alto | Muy alto |
| Interpretabilidad | Alto | De medio a bajo | Medio |
| Ejemplos | Árboles de decisión, SVM, regresión logística | ChatGPT, DALL’E, MusicLM | GPT-4, Géminis, Claude |
Interrelaciones y dependencias:
Los modelos mencionados anteriormente no están separados; Los modelos combinados pueden actuar como uno solo. Las soluciones de IA con mejor rendimiento del mundo en la actualidad se benefician de la combinación de IA tradicional y generativa para proporcionar ambas. La IA tradicional se especializa en formas estructuradas y programadas de completar tareas y modelos generativos para aprovechar la creatividad y la variabilidad. Las organizaciones pueden aprovechar soluciones más inteligentes impulsadas por IA que crean resultados más adaptables e impactantes al combinar los dos.
- Una plataforma de IA médica puede utilizar la IA tradicional para detectar anomalías en las exploraciones y los LLM, generando informes clínicos.
- En finanzas, los modelos tradicionales de IA pueden detectar transacciones sospechosas, mientras que la IA de la generación genera narrativas o alertas orientadas al cliente.
- Los LLM, un subconjunto de la IA generativa, proporcionan soporte lingüístico para herramientas como ChatGPT, Copilot y asistentes de búsqueda impulsados por IA.
Comprender cómo se superponen estas tecnologías permite un mejor diseño e implementación del sistema.
¿Cómo está impulsando la IA el cambio en todas las industrias?
- atención sanitaria: La IA clásica para la atención médica es útil para el diagnóstico de enfermedades a través de un análisis preciso de imágenes médicas. Cuando faltan datos reales, GenAI puede ayudar generando datos artificiales de pacientes para mejorar los modelos de entrenamiento. Los LLM ayudan a los médicos mediante la producción de resúmenes médicos, además de proporcionar una simplificación de la terminología clínica y aumentar la comunicación con los pacientes.
- finanzas: La IA ya ha traído cambios significativos a la industria financiera. Los métodos tradicionales siguen funcionando bien para detectar fraudes y evaluar el riesgo crediticio. GenAI tiene la capacidad de crear informes personalizados y comunicaciones con los clientes. Los LLM sirven como asistentes inteligentes para los asesores financieros al negociar documentos financieros complejos y resumir información de mercado.
- venta al por menor: Las aplicaciones convencionales de IA son adecuadas para la previsión de la demanda y la optimización del inventario. La IA generativa es ideal para el trabajo creativo, incluidas las descripciones atractivas de los productos, junto con los mensajes de marketing creativos. Los LLM proporcionan chatbots inteligentes y mensajes personalizados para mejorar la experiencia del cliente.
Implicaciones estratégicas para las empresas:
La elección del tipo correcto de IA está determinada principalmente por sus objetivos.
- Los modelos de IA tradicionales son ideales para la segmentación de clientes y la predicción de la pérdida de clientes debido a su eficiencia, fiabilidad y facilidad de interpretación.
- La IA de generación ofrece un potencial significativo para automatizar tareas creativas como la creación de contenidos y la generación de imágenes.
- Los LLM son ideales para tareas lingüísticas como el resumen de documentos y la atención al cliente.
Consideraciones éticas:
La GenAI y los LLM conllevan retos únicos, que van desde la desinformación, el plagio y el sesgo hasta las posibles fugas de datos y alucinaciones. Los LLM requieren recursos computacionales sustanciales y un control estricto, en contraste con la IA clásica, que suele ser más transparente y más sencilla de auditar. Las empresas deben abordar las necesidades de infraestructura, asegurarse de que se adhieren a las reglas y monitorear de cerca los datos de entrenamiento para escalar la IA de manera responsable. Este método ayuda en el desarrollo de sistemas de IA éticos y fiables
"La IA no es una tecnología unificada".
La IA tradicional, la GenAI y los LLM ofrecen ventajas únicas y sirven para diferentes propósitos. Si bien la IA tradicional sigue siendo necesaria para la toma de decisiones estructurada, la IA generativa y los LLM están abriendo nuevos caminos en la automatización, la creatividad y la comunicación.
Comprender sus diferencias permite a las organizaciones implementar estratégicamente la IA; elegir las herramientas adecuadas para los desafíos adecuados, combinar modelos según sea necesario y prepararse para un futuro en el que la IA esté cada vez más integrada en todos los aspectos del negocio.
A medida que avanzamos hacia la era de la IA del futuro, la IA tradicional, la GenAI y los LLM desempeñarán un papel integral en nuestras operaciones comerciales. Sin embargo, la clave estará en identificar qué tipo específico de IA encaja perfectamente con cada caso de uso.
