Qué es la IA generativa y cómo funcionan sus modelos

Seguro que has oído hablar de la IA generativa, pero ¿sabes qué es y cómo funcionan sus modelos? ¿Cómo se entrenan y por qué está revolucionando sectores como la educación, el marketing o la salud? Resolvemos tus dudas.

Qué es la IA generativa y cómo funcionan sus modelos

La IA generativa es una rama avanzada de la inteligencia artificial que no se limita a analizar o predecir datos ya que es capaz de crear. Es decir, genera contenido original a partir de lo que ha aprendido de cantidades masivas de datos. Detrás de la IA generativa se encuentran sus modelos que son capaces de absorber patrones y relaciones en textos, imágenes, sonidos… y reutilizarlos para crear contenido nuevo y coherente.
Cuando hablamos de IA generativa, nos referimos a sistemas que producen contenido desde cero. Como si fueran escritores, diseñadores o compositores artificiales lo que hace que se esté modificando la forma en la que los humanos trabajamos, aprendemos o creamos

Diferencias entre IA generativa, IA predictiva y analítica

La IA generativa es capaz de interpretar el mundo y creare crear algo nuevo. Por su parte, la IA analítica busca entender las causas de un fenómeno y la predictiva intenta adivinar qué ocurrirá.

Modelos de IA generativa

Los modelos generativos no son todos iguales. Cada tipo tiene su estilo, su especialidad por lo que en la actualidad podrás encontrar distintas opciones según lo que necesites:

• – Redes generativas antagónicas (Gas): estas son capaces de generar contenido y detectar si es real o falso. Lo que hace que el generador aprenda a crear imágenes o vídeos realistas.
  – Transformers y modelos de lenguaje grandes (LLMs): son los modelos detrás de GPT-4 o PaLM, que son capaces de entender el contexto de una frase y continuarla con coherencia. Estos modelos son capaces de procesar miles de millones de parámetros, lo que les da una enorme capacidad para adaptarse a casi cualquier tipo de tarea lingüística.
  – Modelos de difusión: se usa para la generación de imágenes y añade ruido para eliminarlo luego poco a poco hasta crear una nueva completamente diferente, pero coherente. Aquí entraría herramientas como DALL·E 2 o Midjourney.
  – Autoencoders variacionales (VAEs): comprimen la información y luego la reconstruyen. Esto permite generar variaciones infinitas de un mismo contenido.

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¿Cómo se entrenan los modelos de IA generativa?

El modelo necesita alimentarse de un volumen enorme de datos para poder generalizar y luego crear con sentido. Esta es la base de este tipo de modelos. Pero hay que tener en cuenta que los datos también deben ser variados. Es decir, el modelo se entrena con textos, imágenes, vídeos y audios de distintas fuentes. Cuanto más amplio es, más rica será su capacidad para entender el mundo y crear contenido que tenga sentido en diferentes contextos.
Primero, el modelo analiza los datos y extrae patrones. Luego, durante la fase generativa, los reutiliza para crear cosas nuevas. Pero no lo hace a ciegas: hay un proceso de ajuste y prueba constante, donde se mide la calidad, se corrigen errores y se afina la creatividad artificial. Una vez que el modelo ha aprendido de todo un poco, se puede afinar con datos más específicos.

Los retos del entrenamiento: sesgos, potencia y calidad

Nada es perfecto. Y en el caso de la IA generativa existen una serie de obstáculos que hay que tener en cuenta cuando se utiliza. La IA tiene sesgos, ya que si el modelo aprende de datos discriminatorios o poco representativos, repetirá esos errores. Tiene un alto coste nivel computacional ya que entrenarla requiere energía y hardware especializado.

IA generativa ejemplos: un vistazo a las aplicaciones que están transformando el mundo en 2025

 Escritura automática: permite redactar correos o escribir código, la IA puede encargarse de muchas tareas repetitivas y creativas.

• – Escritura automática: permite redactar correos o escribir código, la IA puede encargarse de muchas tareas repetitivas y creativas.
• – Creación de imágenes y arte digital: que permite obtener imágenes a través de una descripción en pocos segundos.
  – Audio, música y voz: es capaz de componer y producir música o locuciones con calidad profesional. Incluso permite que una voz desaparecida vuelva a sonar, como en el caso de documentales históricos.
  – Mundos virtuales y videojuegos: es posible generar personajes, paisajes, estructuras y mecánicas de juego lo que ahorra tiempo.
  – Ciencia e innovación: ya se está usando para diseñar nuevos medicamentos, simular materiales avanzados o crear sistemas complejos en energía y biotecnología.

Aplicaciones sectoriales

Como ves la IA generativa puede aplicarse en distintos sectores como pueden ser el marketing y la publicidad, el diseño de productos, en la moda, la arquitectura…ya que permite la creación de prototipos visuales o modelos 3D para simulaciones que ayudan en la realización de tareas. Del mismo modo, también puede aplicarse en la educación para adaptar el material a los alumnos, a su nivel, su ritmo y su estilo de aprendizaje. Por último, también tiene grandes aplicaciones en el sector del entretenimiento para la generación de vídeo.