Cualquier discusión sobre el futuro de la tecnología incluye inevitablemente a la inteligencia artificial como protagonista. La IA se ha convertido en tendencia y es uno de los temas más polémicos del momento, y no sólo en el ámbito de la tecnología.
Desde asistentes virtuales en nuestros teléfonos, hasta sistemas de recomendación en plataformas de streaming o edición de fotos, la IA ha demostrado su valor al transformar la forma en que interactuamos con la tecnología y cómo se hace aplicable a todos los sectores e industrias, e incluso forma parte de la vida cotidiana de las personas. Sin embargo, lo que hace que la IA sea aún más intrigante es su evolución constante; las limitaciones, riesgos y usos que pueden infringir leyes o temas éticos es lo que ha llevado a la creciente diversificación en el campo de la IA.
Hasta hace no mucho tiempo, la IA se centraba en tareas específicas y la programación de algoritmos para resolver problemas concretos. No obstante, la IA está avanzado a pasos agigantados, dando lugar a varios conceptos: Inteligencia Artificial (IA), Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa) y Inteligencia Artificial General (IA general, AGI o ASI).
La IA se refiere al campo en general, la IA generativa se enfoca en la creación de contenido nuevo y la IA general aspira a desarrollar sistemas de inteligencia artificial que sean tan capaces como los seres humanos en una variedad de tareas cognitivas. La IA general, también conocida como AGI (Inteligencia Artificial General) o ASI (Inteligencia Artificial Súper General), es un objetivo a largo plazo y no se ha alcanzado completamente.
Vamos a describir cada uno de estos conceptos con ejemplos para cada caso:
Inteligencia Artificial (IA):
La IA se refiere al desarrollo de algoritmos y sistemas informáticos que pueden realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas pueden incluir el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora, la toma de decisiones, la resolución de problemas y más.
Ejemplos de aplicaciones comunes de la inteligencia artificial en la vida cotidiana y en la industria:
- Asistentes Virtuales: Ejemplos como Siri, Google Assistant y Amazon Alexa utilizan IA para comprender y responder a comandos de voz.
- Filtros de Correo no Deseado: Los filtros de correo electrónico utilizan IA para identificar y mover correos no deseados a la carpeta adecuada.
- Recomendaciones de Contenido: Plataformas de streaming como Netflix y YouTube utilizan IA para sugerir películas, videos y música basados en tu historial de visualización.
- Autenticación Biométrica: Reconocimiento facial y de huellas dactilares en dispositivos móviles utilizan IA para garantizar la seguridad de los datos.
- Chatbots en Servicio al Cliente: Empresas utilizan chatbots impulsados por IA para brindar respuestas rápidas y soluciones a preguntas frecuentes en sus sitios web.
Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa):
La IA generativa es un subcampo de la IA que se centra en la creación de sistemas capaces de generar contenido nuevo y original, como imágenes, texto, música, o incluso video. Los modelos generativos utilizan técnicas como redes neuronales generativas adversarias (GAN) o redes neuronales recurrentes para crear contenido realista y convincente.
Ejemplos de aplicaciones comunes de Inteligencia Artificial Generativa en la vida cotidiana y en la industria:
- Creación de Arte Generativo: La IA generativa puede crear obras de arte únicas, como pinturas y música, como lo demuestra el proyecto «AI Portraits» o composiciones musicales generadas por IA.
- Textos Generados por IA: Generación automática de contenido textual para tareas como creación de resúmenes, redacción de noticias y escritura creativa.
- Creación de Diseños Gráficos: Herramientas de diseño asistido por IA pueden ayudar a diseñadores a generar elementos gráficos, logotipos y más.
- Superresolución de Imágenes: La IA generativa puede mejorar la calidad de imágenes y videos, útil en la restauración de fotos antiguas o en la mejora de la calidad de video.
- Traducción Automática Avanzada: Algunas herramientas de traducción utilizan IA generativa para proporcionar traducciones más precisas y contextuales.
Inteligencia Artificial General (IA general, AGI o ASI)
La IA general se refiere a la idea de crear una forma de inteligencia artificial que sea tan capaz como la inteligencia humana en una amplia variedad de tareas cognitivas. Esto significa que la IA general sería capaz de aprender y razonar en múltiples dominios, adaptarse a nuevas situaciones, comprender el contexto y llevar a cabo una amplia gama de tareas con un alto grado de autonomía. Actualmente, la mayoría de los sistemas de IA son sistemas especializados y no poseen la capacidad de razonamiento y aprendizaje generalizados que se asocian con la inteligencia humana.
Ejemplos de usos de Inteligencia Artificial General en la vida cotidiana y en la industria:
- Robots Autónomos: AGI permitiría a robots llevar a cabo una variedad de tareas en entornos cambiantes y desconocidos, como la exploración espacial o la atención médica.
- Resolución de Problemas Complejos: La AGI sería capaz de abordar problemas complejos que requieren razonamiento lógico y comprensión de múltiples dominios, como la investigación científica.
- Conversación Natural: AGI sería capaz de mantener conversaciones naturales y comprender el contexto en una amplia gama de temas, similar a interactuar con un ser humano.
- Aprendizaje Continuo: A diferencia de las IA especializadas, la AGI sería capaz de aprender y adaptarse a nuevas tareas sin una programación extensa.
- Toma de Decisiones Éticas y Morales: AGI tendría la capacidad de comprender y tomar decisiones éticas y morales en situaciones complejas, como dilemas éticos en la atención médica.
Sin embargo, como hemos apuntado al principio de este blog, la Inteligencia Artificial General (AGI), es un concepto en evolución a largo plazo y todavía no ha alcanzado su pleno potencial. Aunque la IA generativa ha demostrado ser impresionante en la creación de contenido diverso, la AGI representa un nivel de inteligencia y adaptabilidad que está en proceso de desarrollo, lo que significa que todavía no hemos llegado al punto en el que tengamos una IA con habilidades generales similares a las de los seres humanos.
Para finalizar, vamos a mostrar según McKinsey Insights, cómo la IA generativa está evolucionando a pasos agigantados. Los expertos estiman que la tecnología podría alcanzar un rendimiento de nivel humano en algunas capacidades antes de lo que se pensaba. En algunos casos, eso es 40 años más rápido de lo que los expertos pensaban anteriormente.
* Fuentes: McKinsey Insights: What’s the future of generative AI? An early view in 15 charts. Aug 2023
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