Diferencias entre la inteligencia artificial predictiva y la generativa
Mientras que la inteligencia artificial generativa utiliza los datos para crear contenido nuevo, la predictiva se basa en ellos para predecir o inferir lo que podría ocurrir en el futuro. Por eso, a muchas empresas les entusiasma empezar a aprovechar las ventajas que ofrece esta tecnología.
La inteligencia generativa y la predictiva presentan diferencias significativas y se aplican a distintos casos prácticos. A medida que la inteligencia artificial evoluciona, establecer una distinción entre estos dos tipos permite conocer mejor sus diferentes funciones.
Los aspectos en común de la inteligencia artificial predictiva y la generativa
Ambas pueden simular la inteligencia humana y, sobre todo, potenciarla. Son sistemas de machine learning (aprendizaje automático) que pueden adquirir conocimientos y aplicarlos a la resolución de problemas.
Al igual que nosotros recopilamos innumerables recuerdos e historias a lo largo de nuestra vida, se entrena a los modelos con grandes volúmenes de datos para obtener resultados. Es como cuando hacemos una obra de arte, escribimos una historia o desarrollamos un nuevo algoritmo de código: lo más probable es que lo que hayamos visto, oído o aprendido en el pasado influya mucho en nuestras creaciones. Esto mismo sucede cuando los modelos de inteligencia artificial reconocen y reproducen patrones para generar un determinado resultado.
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Diferencias entre la inteligencia artificial predictiva y la generativa
Inteligencia artificial generativa
La inteligencia artificial generativa utiliza datos disponibles, como textos o código de desarrolladores, para crear elementos nuevos a partir de las indicaciones que recibe. Por ejemplo, se la puede entrenar en literatura para que responda con una historia original a una solicitud de un usuario. Su objetivo es dar una respuesta, completar una frase o hacer una traducción a partir de la información que se le proporciona. Sin embargo, es posible que se necesiten varias indicaciones y ajustes hasta lograr el resultado deseado, para lo cual se emplean diversos métodos, como el perfeccionamiento y la generación aumentada por recuperación (RAG).
Los modelos de inteligencia artificial generativa no solo utilizan el deep learning (aprendizaje profundo), una técnica de machine learning para analizar e interpretar grandes volúmenes de datos, sino también redes neuronales para procesar la información de manera similar a como lo hacen los sistemas neuronales biológicos, como nuestras conexiones cerebrales. Las redes neuronales permiten que la inteligencia artificial establezca conexiones entre conjuntos de información que parecen no estar relacionados.
Inteligencia artificial predictiva
Las predicciones estadísticas no son una novedad, y las encontrarás en sitios conocidos como los motores de recomendación de los servicios de transmisión de música y video. Sin embargo, los avances en machine learning permiten que la tecnología funcione mejor y más rápido.
Con grandes cantidades de datos específicos (denominados a veces "big data"), el software de machine learning puede conectar patrones, eventos históricos y, a menudo, información en tiempo real para predecir resultados futuros con una precisión muy alta. Para lograrlo, la inteligencia artificial predictiva utiliza métodos estadísticos avanzados que almacenan enormes conjuntos de datos y conectan sus patrones a lo largo del tiempo. Gracias a esta muestra amplia y diversa de datos, el modelo puede hacer predicciones extremadamente precisas sobre acontecimientos futuros. Todas estas funciones son las que diferencian al modelo de la inteligencia humana típica.
Ventajas de la inteligencia artificial generativa
Ambos modelos de inteligencia artificial ofrecen a las empresas la posibilidad de ahorrar tiempo, reducir los costos y optimizar los recursos. Las diferencias entre estas ventajas radican en los resultados y la capacidad para explicarlos.
Por su parte, la inteligencia artificial generativa funciona mejor con grandes volúmenes de datos para generar contenidos creativos totalmente nuevos. La precisión de estos datos no impide que la máquina proporcione una respuesta.
Ventajas de la inteligencia artificial predictiva
Por otro lado, la inteligencia artificial predictiva funciona mejor con datos de alta calidad para ofrecer predicciones exactas. Por tanto, si se entrena al software de inteligencia artificial con datos muy precisos, se obtienen resultados más acertados.
Mientras que el proceso de la inteligencia artificial generativa hace casi imposible comprender el razonamiento por el que llegó a su conclusión, el resultado de la predictiva se crea exclusivamente en función de las estadísticas y los datos que se le facilitan. En algunos casos, esto permite que los usuarios conozcan el origen de la respuesta que dio el modelo.
Riesgos de la inteligencia artificial generativa
Uno de los riesgos más comunes de la inteligencia artificial generativa consiste en la posibilidad de que se infrinjan los derechos de propiedad intelectual o se cometa plagio. Al crear un contenido nuevo (ya sea escrito, musical o artístico), el modelo puede generar resultados que se asemejen de forma no deliberada a un material ya existente, lo cual puede suponer un problema si se trata de datos que ya son propiedad de terceros. Por ello, es importante contar con un modelo open source que facilite la información con la que se entrenó al modelo.
Otra fuente de riesgo son las alucinaciones. Cuando los modelos de inteligencia artificial no tienen una respuesta certera, utilizan la información que poseen y proporcionan las posibles conclusiones. En ocasiones, la máquina no tiene la información suficiente para generar un resultado adecuado. Por ejemplo, cuando se las entrena para predecir lo que debería suceder a continuación en una secuencia, rellenarán las lagunas con información inexacta debido a la falta de datos.
Riesgos de la inteligencia artificial predictiva
Uno de los principales riesgos que presenta la inteligencia artificial predictiva es la posibilidad de que se produzcan sesgos. Si bien dicho fenómeno también puede darse en la generativa, el impacto que tiene en la predictiva puede dar lugar a resultados cuantitativos muy imprecisos. El entrenamiento de este tipo de modelo requiere que la información y el etiquetado sean de alta calidad para que las predicciones sean precisas. Sin embargo, si algunos de los datos proporcionados son antiguos, no están actualizados o contienen sesgos, pueden alterar la precisión. Por ejemplo, un algoritmo de inteligencia artificial predictiva puede reflejar sesgos étnicos o sociales en sus conjuntos de datos a la hora de hacer predicciones, lo cual puede provocar graves daños en la vida cotidiana, tales como inducir sesgos en la aprobación de créditos o en los procesos de contratación.
Otro de los riesgos más comunes que hay que tener en cuenta es la falta de certeza. Aunque puede realizar predicciones correctas, sus resultados no son certeros, es decir, siempre existirá algún tipo de riesgo cuando se confíe en la inteligencia artificial predictiva como si fuera un hecho.
Es preciso destacar que una mayor cantidad de datos no siempre es la opción más acertada a la hora de entrenar un modelo; por el contrario, lo que realmente importa es que sean de alta calidad.
Casos prácticos de la inteligencia artificial generativa
La inteligencia artificial generativa ha adquirido gran popularidad entre los usuarios como herramienta para generar código, agilizar el análisis en profundidad y simplificar las tareas repetitivas. Algunas de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa más conocidas que surgieron en los últimos años son ChatGPT y DALL-E de OpenAI, GitHub CoPilot, Bing Chat de Microsoft, Gemini de Google, Midjourney, Stable Diffusion y Adobe Firefly.
A continuación, se detallan algunos casos prácticos de la inteligencia artificial generativa:
Generación de código. Algunas herramientas de inteligencia artificial generativa pueden recibir una indicación escrita y generar un código informático para ayudar a los desarrolladores de software que lo soliciten. También pueden facilitar la explicación del código y ayudar a los desarrolladores noveles a subir de nivel mediante ejemplos y explicaciones de código más avanzado.
Aumento de datos. Puede crear una gran cantidad de datos sintéticos cuando no se pueden utilizar datos reales o se prefiere no hacerlo. Por ejemplo, cuando se busca entrenar un modelo que comprenda los datos de salud sin incluir información personal del paciente. También puede utilizarse para ampliar un conjunto de datos pequeño o incompleto a uno de tamaño más grande y proporcional.
Escritura. Los sistemas de inteligencia artificial generativa pueden imitar la escritura de las personas. En respuesta a las indicaciones, pueden crear contenido sobre diversos temas o bien ayudar con la escritura de una amplia variedad de textos, como un correo electrónico a tu jefe o el próximo capítulo de tu novela.
Generación de música y discurso. Las herramientas de voz que utilizan la inteligencia artificial generativa pueden crear narraciones o cantos que simulen la voz humana a partir de grabaciones y textos escritos. Algunas también pueden generar música artificial a partir de instrucciones y muestras.
Generación de imágenes y videos. Las herramientas de imagen que utilizan esta tecnología pueden generar imágenes en respuesta a indicaciones sobre incontables temas y estilos. Cuanto más detallada sea la solicitud, mayor será la calidad de la imagen o el video. Algunas de estas herramientas, como el relleno generativo en Adobe Photoshop, permiten agregar elementos nuevos a trabajos que ya existían, como Winnie the Pooh a obras famosas de Van Gogh.
Casos prácticos de la inteligencia artificial predictiva
La inteligencia artificial predictiva puede ofrecer un panorama más rápido y preciso sobre lo que puede deparar el año en tu sector específico, para que puedas planificar en consecuencia. Por eso, este tipo de tecnología está ganando terreno entre las empresas que desean conocer los pasos que deben seguir para prepararse de cara al futuro y potenciar su crecimiento de manera inteligente y eficaz.
A continuación, se detallan algunos casos prácticos de la inteligencia artificial predictiva:
Servicios financieros. Puede utilizarse para prever ventajas o peligros potenciales, como los riesgos en las inversiones financieras, las operaciones bancarias o los seguros. Si la predicción se hace con suficiente antelación, las empresas tienen más tiempo para hacer un cambio y proteger sus activos y a sus clientes.
Comercio minorista. Puede predecir acontecimientos, e incluso el comportamiento humano. Por ejemplo, los comercios pueden utilizar esta herramienta para predecir el tipo de clientes que tienen más probabilidades de comprar sus productos, así como la forma o el momento en que lo harán. Esto permite agilizar la cadena de suministro, el marketing y los planes y los procesos de contratación de personal.
Sector de la salud. Puede facilitar la detección temprana de enfermedades cuando se repiten patrones similares entre distintos pacientes o en función de los patrones del historial clínico de un mismo paciente. A través del análisis de los datos del afectado y de su historial, pueden medirse los riesgos y las probabilidades con el fin de identificar y tratar con mayor antelación los problemas de salud.
Cadena de suministro. Puede hacer un seguimiento de los patrones de inventario para determinar el momento en que ciertos productos entrarán y saldrán durante la semana, el mes o el año. También permite predecir los tiempos de traslado para proteger mejor las mercancías que requieren una temperatura determinada, como los alimentos congelados o los productos farmacéuticos.
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