¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa, abreviatura de inteligencia artificial generativa, es capaz de generar contenidos que se asemejan a los datos con los que ha sido entrenada, desde textos a imágenes o música. Su potencial es impresionante, pero la IA generativa también plantea retos y problemas éticos, sobre todo en torno a la autenticidad y el posible uso indebido de los contenidos generados.

¿Qué es la inteligencia artificial generativa?

IA generativa es la abreviatura de inteligencia artificial generativa. El término hace referencia a modelos y algoritmos de IA, como ChatGPT, que pueden generar nuevos contenidos o datos similares a aquellos con los que han sido entrenados. Hoy en día, la tecnología se basa en la mayoría de los casos en los llamados modelos Transformer. Los Transformer son redes neuronales especiales diseñadas para trabajar con grandes volúmenes de datos textuales. Se trata de una forma de aprendizaje automático.

¿Cómo funciona la IA generativa?

La inteligencia artificial generativa suele funcionar mediante redes neuronales. Para la creación de imágenes se utilizan con frecuencia las redes neuronales convolucionales (CNN), mientras que para los textos se emplean cada vez más los modelos Transformer.

• En primer lugar, se recopilan y procesan grandes cantidades de datos de entrenamiento, que sirven de base para entrenar el modelo generativo. Estos pueden ser, por ejemplo, textos, imágenes o vídeos.
• La red neuronal está compuesta por varias capas. La arquitectura exacta depende del tipo de datos que se quiera generar. Para los textos puede utilizarse un modelo con redes neuronales recurrentes (RNN) o con los ya mencionados modelos Transformer, mientras que para las imágenes se emplean las CNN.
• El modelo de IA se aplica a los datos de entrenamiento para aprender a generar datos que se parezcan a los datos de entrenamiento. Esto se logra ajustando los parámetros de las neuronas para minimizar los errores entre los datos generados y los datos reales de entrenamiento.

Una vez entrenado el modelo, puede utilizarse para generar nuevos datos. Para ello, se da al modelo una secuencia o valor de partida. Esto se hace a través de lo que se llama prompt, que puede aparecer en forma de texto, imagen, vídeo o dibujo. A continuación, la inteligencia artificial generativa proporciona nuevos contenidos en respuesta a la solicitud. Los datos generados se evalúan para garantizar su calidad y significado. El modelo siempre puede adaptarse y perfeccionarse entrenándolo con nuevos datos.

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje automático e inteligencia artificial?

Como amplio campo de investigación, la inteligencia artificial (IA) pretende desarrollar máquinas que puedan realizar tareas que normalmente requieren de inteligencia humana. Los chatbots y los asistentes de voz como Google Home o Amazon Echo, por ejemplo, se basan en la inteligencia artificial.

El aprendizaje automático (AM) es un subcampo de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos capaces de aprender de los datos. En lugar de recibir instrucciones específicas para una tarea, un modelo de AM aprende a partir de datos de muestra y luego hace predicciones o toma decisiones sin tener que ser programado explícitamente para esa tarea. El volumen y la complejidad de los datos han aumentado el potencial del aprendizaje automático.

¿Qué modelos de IA generativa existen?

Los modelos de IA generativa utilizan una red neuronal específica para generar nuevos contenidos. Dependiendo de la aplicación, incluyen:

• Redes generativas adversariales (GAN): las GAN constan de un generador y un discriminador y suelen utilizarse para generar imágenes realistas.
• Redes neuronales recurrentes (RNN): las RNN están diseñadas específicamente para procesar datos secuenciales, como texto, y se utilizan para generar texto o música.
• Modelos basados en transformadores: modelos como el GPT (Generative Pretrained Transformer) de OpenAI son modelos basados en transformadores que se utilizan para generar texto.
• Modelos basados en flujos: utilizados en aplicaciones avanzadas para generar imágenes u otros datos.
• Autocodificadores variacionales (VAE): los VAE se utilizan a menudo en la generación de imágenes y texto.
• Modelos de difusión: en modelos como DALL-E o Stable Diffusion se trata de modelos de difusión. Generan datos eliminando progresivamente el ruido de una entrada aleatoria. Se utilizan sobre todo en la generación de imágenes y logran resultados muy realistas.

Diferentes métodos de aprendizaje automático

En el aprendizaje automático, existen distintos tipos de modelos que se seleccionan en función del tipo de tarea y de los datos disponibles. Se distingue básicamente entre supervised learning (aprendizaje supervisado) y unsupervised learning (aprendizaje no supervisado). Los sistemas basados en el aprendizaje no supervisado se materializan, entre otras cosas, en redes neuronales.

Además de estas dos categorías principales, existen el semi-supervised learning (aprendizaje semisupervisado), el reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo) y el active learning (aprendizaje activo). Los tres métodos pertenecen al aprendizaje supervisado y difieren en el tipo y el grado de participación de usuario.

Asimismo, hoy en día se aplica con mucha frecuencia el deep learning o aprendizaje profundo. A diferencia del aprendizaje automático simple, con pocas capas, este último utiliza arquitecturas de redes neuronales más profundas para reconocer características y patrones complejos en grandes volúmenes de datos. En esencia, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son subcampos de la inteligencia artificial.

¿Qué son ChatGPT, DALL-E, Gemini y compañía?

Soluciones como ChatGPT, DALL-E y Gemini son interfaces de IA que permiten a los usuarios crear nuevos contenidos gracias a la inteligencia artificial generativa.

ChatGPT

ChatGPT es uno de los generadores de texto más conocidos. Este chatbot de IA se basa en el modelo de predicción de lenguaje GPT-4o de OpenAI y ofrece la posibilidad de generar respuestas textuales similares a las humanas en un formato conversacional. Como otros modelos GPT, ChatGPT fue entrenado con grandes volúmenes de datos textuales y puede abarcar una amplia gama de temas y áreas de conocimiento, utilizando ese entrenamiento para elaborar sus respuestas y explicaciones. Además, ChatGPT tiene en cuenta el historial de la conversación con el usuario y simula así un diálogo natural.

DALL-E

DALL-E es una aplicación multimodal de IA que genera imágenes a partir de descripciones de texto. La inteligencia artificial generativa fue desarrollada en 2021 por OpenAI utilizando la implementación GPT y, al igual que ChatGPT, fue entrenada con un extenso conjunto de imágenes y descripciones asociadas. Gracias a ello, la página web de IA de imágenes es capaz de relacionar palabras con elementos visuales. La versión más reciente y avanzada es DALL-E 3, lanzada en octubre de 2023, que permite crear imágenes en distintos estilos controlados por las indicaciones del usuario e incluso representar texto dentro de las imágenes.

Gemini

Gemini es un chatbot generativo con inteligencia artificial desarrollado por Google. La IA generativa se basa en el modelo de lenguaje de gran tamaño Gemini 1.5. Al igual que ChatGPT, Gemini puede responder preguntas, programar, resolver problemas matemáticos y ayudar en tareas de redacción. Para ello emplea técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Aunque funciona de manera independiente al buscador de Google, obtiene información de Internet. Además, los usuarios pueden contribuir a mejorar sus datos mediante sus comentarios y correcciones.

Claude

Claude es un chatbot de IA de la empresa estadounidense Anthropic, fundada por antiguos investigadores de OpenAI. La versión actual, Claude 4, lanzada en mayo de 2025, incluye varios modelos con distinto nivel de rendimiento y potencia. Claude es conocido por su diseño seguro y orientado al diálogo, lo que lo hace muy utilizado en entornos sensibles como la educación o las empresas. Su enfoque está en la transparencia, la claridad y el uso responsable de la IA. Los modelos Claude están disponibles tanto mediante API como en la aplicación estilo ChatGPT Claude.ai.

Mistral

Mistral es una startup francesa de IA especializada en el desarrollo de modelos de código abierto eficientes y potentes. A diferencia de modelos propietarios como GPT o Claude, Mistral apuesta por la apertura y la modularidad. Sus modelos, ligeros pero muy eficaces, se emplean a menudo en proyectos open source y en aplicaciones de IA autoalojadas. En Europa, Mistral se considera una de las grandes promesas para impulsar aplicaciones de IA respetuosas con la privacidad de los datos.

LLaMA

LLaMA es el modelo de lenguaje más reciente de Meta. La versión más avanzada disponible en Europa, LLaMA 3.1, se publicó en 2024 y destaca por su eficiencia y alto rendimiento en entornos de código abierto. Existen varias versiones de acceso libre que resultan especialmente útiles para proyectos propios de IA, chatbots o investigación. Están diseñadas para funcionar en hardware convencional, lo que las hace muy atractivas para desarrolladores y empresas que quieran evitar depender de proveedores propietarios.

¿Para qué puede servir la inteligencia artificial generativa?

La IA generativa puede utilizarse en una gran variedad de campos para crear prácticamente cualquier tipo de contenido. Gracias a avances revolucionarios como GPT y a la facilidad de uso de la tecnología, cada vez es más accesible. Entre los ámbitos de aplicación de la inteligencia artificial generativa se incluyen, por ejemplo:

• Creación de textos: artículos de noticias, textos creativos, correos electrónicos, CV, etc.
• Creación de imágenes y gráficos: logotipos, diseños, ilustraciones, etc.
• Música y sonido: composición, efectos de sonido, etc.
• Desarrollo de videojuegos: creación de niveles, personajes, argumentos o diálogos
• Cine y animación: creación de personajes o escenas CGI, generación de contenidos de animación o vídeo, etc.
• Farmacia y química: descubrimiento de nuevas estructuras moleculares o medicamentos, optimización de compuestos químicos
• Chatbots: atención al cliente o asistencia técnica
• Contenidos educativos: vídeos de demostración de productos y tutoriales en diferentes idiomas
• Arquitectura y urbanismo: diseño de edificios, interiores o planos urbanos, optimización del uso del espacio o las infraestructuras, etc.

¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial generativa?

Debido a su amplia gama de usos, la IA generativa ofrece una serie de ventajas para una gran variedad de campos. Además de crear nuevos contenidos, también puede facilitar la interpretación y comprensión de contenidos existentes. Entre las ventajas de aplicar la inteligencia artificial generativa se incluyen:

✔ Automatización de procesos manuales

✔ Resumen y preparación de información compleja

✔ Facilitar la creación de contenidos

✔ Responder a preguntas técnicas específicas

✔ Responder a correos electrónicos

¿Cuáles son los límites de la IA generativa?

Las limitaciones de la inteligencia artificial generativa surgen a menudo de los enfoques específicos utilizados para implementar casos de uso particulares. Por ejemplo, aunque el contenido generado suele sonar muy convincente, la información subyacente puede ser errónea o estar manipulada. Otras limitaciones en el uso de la IA generativa son:

• La fuente de información no siempre es identificable
• Es difícil juzgar el sesgo de las fuentes originales
• El contenido realista dificulta el reconocimiento de información falsa
• Los contenidos generados pueden contener sesgos y subjetividades

¿Cuáles son los problemas de la IA generativa?

El uso de la IA generativa plantea una serie de problemas. Además de la calidad de los contenidos generados, también preocupa la posibilidad de que se haga un mal uso de ellos.

• Abuso y desinformación: la capacidad de la IA generativa para producir contenidos realistas puede dar lugar a malos usos, por ejemplo, la creación de deepfakes, noticias falsas, documentos falsificados y otras formas de desinformación.
• Derechos de autor y propiedad intelectual: los contenidos generados plantean problemas de derechos de autor y propiedad intelectual, ya que a menudo no está claro quién posee los derechos sobre los contenidos generados y cómo pueden utilizarse.
• Prejuicios y discriminación: si una inteligencia artificial generativa ha sido entrenada con datos sesgados, esto puede reflejarse en los contenidos generados.
• Ética: la generación de contenidos falsos e información manipulada puede plantear problemas éticos.
• Cuestiones jurídicas y reglamentarias: el rápido desarrollo de la IA generativa ha dado lugar a una situación jurídica poco clara; aún no está claro cómo debe regularse esta tecnología.
• Protección de datos y privacidad: el uso de la IA generativa para generar datos personales o identificar personas en imágenes es cuestionable en términos de protección de datos y privacidad.
• Seguridad: la IA generativa puede utilizarse para ataques de ingeniería social más eficaces que los ataques humanos.

Ejemplos de herramientas de IA generativa

Dependiendo del tipo de contenido que se quiera generar, existen varias herramientas de IA generativa. Entre los mejores generadores de texto de IA figuran:

• ChatGPT de OpenAI
• Jasper
• Writesonic
• Frase
• CopyAI

Entre los mejores generadores de imágenes de IA están:

• Midjourney
• DALL-E 3
• Neuroflash
• Jasper Art
• Craiyon

Entre los mejores generadores de vídeo de IA se encuentran:

• Pictory
• Synthesys
• Synthesia
• HeyGen
• Veed

IA generativa vs. IA

La diferencia entre la IA generativa y la inteligencia artificial radica principalmente en la aplicación y no necesariamente en la tecnología subyacente. Mientras que el objetivo principal de la inteligencia artificial es realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana de forma automatizada o mejorada, la inteligencia artificial generativa crea nuevos contenidos como respuestas de chat, diseños, datos sintéticos o deepfakes. Para ello, la IA generativa requiere una solicitud en la que el usuario introduce una consulta inicial o un conjunto de datos. La IA tradicional, por su parte, se centra en el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, el análisis perfeccionado, la clasificación de datos y la detección de fraudes.

Buenas prácticas para el uso de la inteligencia artificial generativa

El uso de la IA generativa conlleva tanto ventajas como riesgos. Para los usuarios que utilizan modelos de IA generativa o trabajan con sus resultados, existen algunas prácticas recomendadas para lograr mejores resultados y, al mismo tiempo, evitar posibles riesgos:

• Validar resultados: comprueba siempre la verosimilitud y calidad de los contenidos generados.
• Comprender la herramienta: debes saber cómo funciona la herramienta de IA generativa que utilices y cuáles son sus puntos fuertes y débiles. En relación con ello, es interesante el concepto de Explainable AI (XAI).
• Trata las fuentes de forma crítica: si trabajas con contenidos creados con IA generativa, revisa la veracidad de las fuentes.
• Etiquetado claro: los contenidos de IA generativa deben ser etiquetados como tales para el resto de los usuarios.
• Ética: utiliza la IA generativa de forma responsable, es decir, no crees ni distribuyas contenidos engañosos, inexactos o manipuladores.
• Aprendizaje continuo: la IA generativa evoluciona rápidamente, así que mantente al día de las nuevas tecnologías, técnicas y mejores prácticas.