{"id":32718,"date":"2023-07-25T09:15:53","date_gmt":"2023-07-25T07:15:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/?p=32718"},"modified":"2023-12-13T11:13:00","modified_gmt":"2023-12-13T10:13:00","slug":"ia-generativa-que-es-y-cuales-son-sus-usos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/ia-generativa-que-es-y-cuales-son-sus-usos\/","title":{"rendered":"IA Generativa. Qu\u00e9 es y cu\u00e1les son sus usos"},"content":{"rendered":"

Si hay algo que ha revolucionado el mundo de la tecnolog\u00eda y la transformaci\u00f3n digital<\/a> en los \u00faltimos meses es el auge de la inteligencia artificial (IA)<\/strong>.<\/p>\n

Definimos como Inteligencia Artificial a la capacidad de las m\u00e1quinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de im\u00e1genes, el procesamiento del lenguaje natural o la toma de decisiones. Dentro de la IA, existe un campo que se dedica a crear contenido nuevo y original a partir de datos existentes: la IA generativa<\/strong><\/a>.<\/p>\n

Si has o\u00eddo hablar de Chat GPT o del nuevo sistema de b\u00fasquedas de Bing, ya has tenido tu primer contacto con las IAs generativas.<\/p>\n

Pero \u00bfc\u00f3mo funcionan exactamente y qu\u00e9 usos les podemos dar? Te lo explicamos todo aqu\u00ed mismo.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es una IA generativa?<\/h2>\n

La IA generativa es un tipo de aprendizaje autom\u00e1tico que utiliza redes neuronales artificiales<\/strong> para generar datos sint\u00e9ticos que se asemejan a los datos reales. Por ejemplo, una IA generativa puede crear im\u00e1genes de rostros humanos que no existen, textos que parecen escritos por una persona o m\u00fasica que suena como una composici\u00f3n original.<\/p>\n

Se trata de actividades que, hasta ahora, solo los seres humanos pod\u00edan hacer.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona la IA generativa?<\/h2>\n

Pero \u00bfc\u00f3mo logra todo esto?<\/p>\n

La IA generativa se basa en el uso de dos redes neuronales que compiten entre s\u00ed<\/strong>: el generador y el discriminador. El generador tiene la tarea de crear datos falsos a partir de una entrada aleatoria, mientras que el discriminador tiene la tarea de distinguir los datos falsos de los reales. El objetivo es que el generador enga\u00f1e al discriminador y produzca datos tan realistas que el discriminador no pueda diferenciarlos.<\/p>\n

Este proceso se conoce como aprendizaje adversario generativo<\/strong> (GAN, por sus siglas en ingl\u00e9s) y fue propuesto por primera vez por el ingeniero e inform\u00e1tico Ian Goodfellow en 2014. Desde entonces, se han desarrollado muchas variantes y aplicaciones de este m\u00e9todo, que ha demostrado ser muy eficaz para generar contenido de alta calidad<\/strong> y diversidad.<\/p>\n

El funcionamiento de las GAN se puede ilustrar con una analog\u00eda: imaginemos que el generador es un falsificador que intenta crear billetes falsos, y que el discriminador es un polic\u00eda que intenta detectarlos. Al principio, el falsificador crea billetes muy malos, que el polic\u00eda puede reconocer f\u00e1cilmente. Sin embargo, a medida que el polic\u00eda le da informaci\u00f3n al falsificador sobre sus errores, este va mejorando su t\u00e9cnica y creando billetes m\u00e1s realistas. Al final, el falsificador consigue crear billetes tan buenos que el polic\u00eda no puede distinguirlos de los verdaderos.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son los usos de esta tecnolog\u00eda?<\/h2>\n

La IA generativa tiene m\u00faltiples usos potenciales en diversos \u00e1mbitos, como el arte, el entretenimiento, la educaci\u00f3n, la medicina o la industria. Algunos ejemplos son:<\/p>\n