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Inteligencia artificial generativa: qué es, cómo funciona y cuáles son sus riesgos

Seguro que a estas alturas ya has oído hablar de ChatGPT. O de DALL-E. Estas nuevas tecnologías que están acaparando conversaciones y debates entre profesionales y público en general no son ni más ni menos que una inteligencia artificial (IA). Concretamente, estamos ante dos ejemplos de inteligencia artificial generativa. Una evolución más dentro del ámbito de las IA con un futuro muy prometedor. 

La inteligencia artificial generativa (IAG) se basa en métodos de aprendizaje automático profundo o deep learning. Básicamente, se trata de una modalidad de inteligencia artificial que lleva el machine learning un paso más allá. Su funcionamiento pasa por recopilar información sobre determinados elementos que después servirán a la máquina para generar otras ideas.

Básicamente, los algoritmos propios de una inteligencia artificial generativa crean contenidos a partir de datos previamente suministrados. Unos datos que pueden ser, por ejemplo, textos, imágenes, vídeos o música. Su creación a partir de toda esta información —y sin necesidad de intervención humana— es, en teoría, indistinguible de las que haría una persona. Se trata, por lo tanto, de algo revolucionario en cualquier campo y todo apunta a que repercutirá en la actividad de las empresas, incluyendo a sus departamentos de marketing y de publicidad

La inteligencia artificial generativa es una de las tendencias estratégicas más destacadas en la actualidad. De hecho, un estudio de la consultora Gartner prevé que para 2025 este tipo de inteligencia artificial representará el 10 % de todos los datos producidos. Asimismo, IAB Spain en su Top tendencias digitales 2023 incluye en el apartado de data la irrupción de la IA en el mundo del marketing. Y, además, menciona de manera específica una inteligencia artificial generativa: 

“En 2023, la inteligencia artificial será un elemento a tener en cuenta en las campañas de marketing ya que ayuda a personalizar las experiencias de los clientes aumentando la eficacia y eficiencia de las campañas. Ejemplo de lo anterior es la irrupción de herramientas como ChatGPT (basado en el método de aprendizaje “RLHF”), que empiezan a tener popularidad y que, sin ser específicamente diseñadas para publicidad digital podrán ayudar a medios, buscadores y anunciantes a mejorar y dinamizar su contenido y publicidad”

Aparte de en publicidad digital, hay otros ejemplos de inteligencia artificial generativa como los que señalan desde IEBS School que van desde la creación de bots de terapia personalizados hasta la explicación de conceptos científicos o la redacción de ensayos universitarios. 

¿Cómo funciona la inteligencia artificial generativa?

Como hemos visto, el funcionamiento de la inteligencia artificial generativa pretende equipararse al de la inteligencia humana. Para ello, utilizan lo que se conoce como redes neuronales generativas

Tal y como explican desde OBS Business School, estas redes recurren al deep learning para aprender y analizar datos y, a su vez encontrar patrones que sería muy complicado encontrar de otra forma. Un proceso que, para dar lugar a una inteligencia artificial generativa, se completa con el uso de GAN o redes antagónicas generativas. 

Esta tecnología, que es algo más específica, permite desarrollar un aprendizaje no supervisado. Esto lo hacen gracias a las dos partes que las componen: la generadora y la discriminadora. La primera de ellas es capaz de crear un contenido novedoso y la segunda de analizar si es real o falso.

Asimismo, dentro de las tecnologías propias de la inteligencia artificial generativa también hay que hablar de los GPT o transformadores generativos preentrenados. Este modelo, según señalan desde Cyberckick, utiliza métodos estadísticos y es capaz de entender el lenguaje humano. Por lo tanto, es capaz de crear textos completamente nuevos desde cero. 

Usos (y riesgos) de la inteligencia artificial generativa 

Como ya hemos comentado, la inteligencia artificial generativa tiene muchos usos, también en el ámbito empresarial. Desde ayudar en la creación de código para software hasta la atención al cliente las 24 horas, pasando por trabajos de I+D+i. 

Existen modelos de Inteligencia Artificial Generativa con capacidades transformadoras en ámbitos complejos, como la ingeniería informática. Por ejemplo, Copilot (GitHub – Microsoft) sugiere código y ayuda a los desarrolladores a completar automáticamente sus tareas de programación.  

Y es que esta tecnología resulta aplicable para múltiples industrias. Una de ellas es la sanitaria, sector donde gracias a aquella pueden desarrollarse nuevos medicamentos o cotejar una radiografía de un paciente con imágenes de órganos sanos para detectar tumores.

Los riesgos también acompañan a la IAG

El desarrollo de la IAG, aunque pueda ser muy útil, también trae consigo algunos peligros. Por ejemplo, aplicado al caso de ChatGPT, desde Cyberseguridad PYME mencionan los siguientes riesgos de la inteligencia artificial generativa

  • Doxing. Este concepto hace referencia a la revelación de información privada, ya sea de una persona física o jurídica, por internet. 
  • Fake news. Por otro lado, el mal uso de la inteligencia artificial generativa puede conllevar la creación y difusión de información falsa. 
  • Pishing. El uso de las IAG podrá ayudar a los ciberdelincuentes a perfeccionar el contenido de sus estafas y, en consecuencia, serán más difíciles de identificas. 
  • Deepfakes. En este caso,  se crean imágenes donde se superpone el rostro de una persona con el de otra para falsificar sus gestos y su voz. En algunas ocasiones se han creado deepfakes de personas famosas que han conseguido ser virales como este de Tom Cruise
  • Suplantación de identidad. También, con las IAG suponen un riesgo a la hora de proteger la identidad de una persona en internet. Esto se debe a que las personas que busquen suplantar una identidad o robar información personal podrán apoyarse en perfiles falsos que funcionen con esta tecnología. 

La percepción de estos riesgos, que se pueden extender a otras inteligencias artificiales generativas, debe servir para entender el alcance de esta tecnología con el objetivo de impulsar únicamente su parte positiva y hacer un uso ético y responsable de la que va a ser, sin duda, una de las innovaciones del futuro. 

 

 

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