Glosario para dominar el lenguaje de Inteligencia Artificial Generativa

Seguro que ya has oído hablar de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) pero ¿dominas todos los términos? En este artículo encontrarás un glosario detallado que te ayudará a entender mejor cada uno de los términos y conceptos más destacados relacionados con la IAG.

Aunque la IAG es un campo amplio y en constante evolución, aquí te ofrecemos las bases esenciales para que puedas empezar a implementar esta tecnología en tus estrategias de negocio.

Inteligencia Artificial (IA)

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que permite a las máquinas aprender de la experiencia, adaptarse a nuevas entradas y realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. 

Inteligencia Artificial Generativa (IAG)

La IAG es una subcategoría dentro de la Inteligencia Artificial y se centra en utilizar algoritmos de aprendizaje automático para generar nuevos datos que se parecen a los existentes mediante probabilidad. No “crea” contenido, sino que lo genera en función de cuál es la palabra siguiente más probable dado el contexto o la pregunta de la persona que plantea la cuestión. Esta capacidad de generación abre posibilidades en campos como la creación de contenido, el diseño de productos o la simulación de escenarios.

Análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de examinar, limpiar y modelar conjuntos de datos para descubrir información útil, inferir conclusiones y apoyar la toma de decisiones. En el contexto de la IAG, el análisis de datos es fundamental para entender y optimizar el rendimiento de los modelos generativos, así como para interpretar los resultados generados por estos.

Chatbots

Los chatbots son programas informáticos diseñados para simular conversaciones con personas, a menudo a través de Internet. En la IAG, los chatbots avanzados pueden generar respuestas y diálogos realistas, mejorando la interacción con los clientes y automatizando tareas de atención al cliente.

Aprendizaje no supervisado

Este tipo de aprendizaje automático implica entrenar un modelo sin usar etiquetas previamente definidas. El modelo busca patrones y estructuras en los datos por sí mismo. Es esencial para descubrir insights no evidentes en grandes conjuntos de datos y se utiliza frecuentemente en la IAG para generar nuevos datos que no están limitados por inputs específicos.

Aprendizaje supervisado

Contrasta con el aprendizaje no supervisado. Aquí el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados. El modelo aprende a predecir las etiquetas a partir de los datos de entrada. En la IAG, se utiliza para enseñar a los modelos generativos a producir resultados específicos basados en ejemplos previos.

Datos sintéticos

Los datos sintéticos son creados artificialmente, a menudo por un modelo de aprendizaje automático, y no provienen de situaciones reales, sin embargo, imitan las características de los datos reales. Esto es particularmente útil en la IAG para entrenar modelos sin comprometer la privacidad o la seguridad de los datos reales.

Modelo generativo

Un modelo generativo es un tipo específico de modelo de aprendizaje automático diseñado para crear nuevos datos basados en los datos de entrenamiento. Estos modelos son fundamentales en la IAG, ya que permiten la creación de contenido nuevo y único como imágenes, texto, sonido…

Redes neuronales

Son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano, utilizados en IA para aprender de grandes cantidades de datos. En la IAG, las redes neuronales son cruciales para crear modelos complejos capaces de generar datos nuevos y únicos.

Aprendizaje profundo (Deep Learning)

Una rama avanzada del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas. Es esencial en la IAG para realizar tareas como el reconocimiento de patrones, la generación de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Visión por computador

Esta disciplina de la IA permite a las máquinas "ver" e interpretar datos visuales. En la IAG, se aplica para generar imágenes realistas, interpretar contenido visual y asistir en la creación de diseños y prototipos.

Este glosario es solo el primer paso en el mundo de la IAG. Cada término abre la puerta a nuevas áreas de posibilidades y aplicación. Con la comprensión y aplicación estratégica de estos conceptos, las posibilidades son prácticamente ilimitadas.

La IAG es una tendencia que ha venido para quedarse, ya que revoluciona la forma en que las empresas operan, innovan y se comunican.

Antes, para aplicar IA se necesitaban especialistas en datos y ahora, gracias al cloud, los proyectos de IA pueden ser llevados a cabo por un equipo de ingeniería, por eso ya son muchas las empresas que están incluyendo IA en su roadmap. 

Si te interesa explorar cómo la IAG puede transformar tu organización o buscas asesoramiento experto en la implementación de estas tecnologías, ¡contáctanos! Nuestro equipo de especialistas está listo para ayudarte..