Inteligencia artificial, no solo generativa
Dentro de la IA, destacan, entre muchas otras, dos técnicas principales: la IA generativa y la IA predictiva.
La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado numerosas industrias, permitiendo que los algoritmos realicen tareas complejas, gracias al procesamiento intenso de datos. Dentro de la IA, destacan, entre muchas otras, dos técnicas principales: la IA generativa y la IA predictiva. La IA generativa se enfoca en la creación de contenido nuevo, utilizando modelos que aprenden a generar dichos contenidos, lo que la convierte en una herramienta poderosa para artistas y diseñadores. Por otro lado, la IA predictiva se centra en analizar datos existentes para hacer predicciones precisas sobre resultados futuros, siendo crucial en sectores como las finanzas y la salud, donde el factor tiempo es relevante.
Cada enfoque tiene aplicaciones únicas: la IA generativa facilita la generación de textos, imágenes y música, mientras que la IA predictiva optimiza la toma de decisiones al predecir tendencias y comportamientos. Entender estas diferencias permite a las organizaciones aprovechar las fortalezas de cada técnica para impulsar la innovación y tomar decisiones, sustentadas en dicho análisis de datos. A medida que la IA evoluciona, combinar técnicas generativas y predictivas puede desbloquear nuevas oportunidades y moldear el futuro de los sistemas inteligentes.
En el último año, la adopción de la IA generativa (GenAI) ha explotado en diversas unidades de negocio y organizaciones. Esta tecnología promete mejoras significativas tanto en operaciones diarias como en transformaciones empresariales. Sin embargo, la GenAI no es una solución universal para todos los problemas ni sociales ni empresariales. Es crucial evaluar cuándo es apropiado usar GenAI y cuándo es mejor recurrir a otras técnicas de IA para evitar sabotear los resultados esperados.
Durante los últimos tres años, he realizado más de 20 proyectos de GenAI, impartido más de 10 cursos y asesorado a más de 5 emprendimientos en este campo. La GenAI tiene un amplio espectro de aplicaciones y ha demostrado ser una herramienta poderosa en diversas áreas. Sin embargo, no es una solución mágica para todos los problemas, ni es la panacea soñada por aquellos que esperan predicciones infalibles o desastres inminentes. Su verdadero valor radica en comprender sus capacidades y limitaciones, y saber cuándo y cómo aplicarla correctamente.
Antes de implementar GenAI, es importante determinar si el caso de uso específico es valioso y factible de ejecutar. GenAI es altamente útil para la generación de contenido, interfaces de usuario conversacionales y descubrimiento no solo de datos, sino de información. Sin embargo, para tareas como la predicción, planificación e inteligencia de decisiones, otras técnicas de IA pueden ser más adecuadas. Además, los riesgos asociados con GenAI, como la privacidad de datos y el cumplimiento normativo, deben ser considerados seriamente, sin suposiciones fatalistas.
Para áreas donde GenAI no se considera altamente útil, se deben explorar otras técnicas de IA establecidas, como el aprendizaje automático, la optimización, la simulación y los grafos de conocimiento. Estas alternativas suelen ser menos riesgosas, más económicas y más fáciles de entender. Adoptar un enfoque más simple antes de recurrir a GenAI puede ser una estrategia inteligente para muchas organizaciones.
Las técnicas de IA no son mutuamente excluyentes y, a menudo, pueden combinarse para obtener mejores resultados. La combinación de modelos de GenAI con otras técnicas de IA puede mejorar la precisión, la transparencia y el rendimiento, al tiempo que reduce los costos y la necesidad de datos. Ejemplos efectivos incluyen la combinación de aprendizaje automático tradicional para por ejemplo, limpiar datos o clasificarlos y posteriormente usarlos con GenAI para la generación de datos sintéticos y la visión por computadora, y la combinación de sistemas basados en reglas y GenAI para chatbots.
Mientras que la GenAI tiene un potencial significativo, no debe ser vista como una solución para todos los problemas. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente cuándo usar GenAI y considerar la combinación de diferentes técnicas de IA para construir sistemas robustos y efectivos. Al hacerlo, pueden maximizar el valor de la IA y evitar los desencantos innecesarios de el uso inapropiado de la GenAI.