A pesar del revuelo reciente, la inteligencia artificial (IA) no es nada nuevo. De hecho, los programas informáticos diseñados para simular la inteligencia humana existen desde la década de 1940. Durante años, ha sido un sueño colectivo que los ordenadores realicen tareas humanas cotidianas, desde declarar impuestos hasta escribir poesía.
El auge actual de la IA resulta de una serie de avances del siglo XXI que culminaron con el lanzamiento de ChatGPT en 2022. El panorama ha evolucionado rápidamente desde entonces, con otros modelos y herramientas poderosos emergiendo de diversos actores como Google, Anthropic y Meta.
El mercado de IA generativa está experimentando un crecimiento explosivo y se espera que valga más de 3 billones de dólares en la próxima década.
Comprender la IA generativa se está convirtiendo en una necesidad empresarial. Esta tecnología ofrece formas poderosas de crear contenido, personalizar la experiencia del cliente y optimizar operaciones.
Aquí aprenderás qué es la IA generativa y cómo funciona. Además, descubrirás las aplicaciones clave, beneficios y limitaciones que todos los propietarios de negocios deben conocer.
¿Qué es la IA generativa?
La inteligencia artificial (IA) generativa se refiere a cualquier modelo de aprendizaje automático que puedas usar para crear contenido nuevo, incluyendo texto, imágenes, video, audio o código de software.
Los modelos de IA generativa difieren de los modelos no generativos (o "discriminativos") en su capacidad para crear contenido único:
- Modelos discriminativos. Los modelos discriminativos están diseñados para distinguir entre tipos de información. Detectan patrones que separan clases de datos, permitiendo predicciones o sugerencias de alta calidad.
- Modelos generativos. Los modelos generativos están diseñados para producir contenido nuevo aprendiendo de un gran conjunto de datos existentes. Por ejemplo, detectan patrones en obras escritas para predecir la secuencia más probable de palabras que generará una respuesta similar a la humana.
Una herramienta de IA que puede escribir una entrada de blog única basada en las entradas del usuario es un ejemplo de tecnología de IA generativa. En contraste, una herramienta que analiza inventario y ventas para predecir futuras necesidades de fabricación es un ejemplo de una herramienta de IA discriminativa.
¿Cómo funciona la IA generativa?
Los sistemas de IA generativa funcionan procesando grandes cantidades de datos existentes y usando esa información para crear contenido nuevo. Esencialmente, los desarrolladores crean un algoritmo, lo alimentan con contenido generado por humanos y le ordenan que identifique patrones en los datos de entrenamiento. El resultado es una colección de reglas que expresan patrones consistentes en todo el contenido generado por humanos, y estas reglas guían a la IA en la creación de contenido nuevo.
Los desarrolladores de modelos de IA generativa crean estos sistemas usando un tipo específico de aprendizaje automático conocido como aprendizaje profundo. Los modelos de aprendizaje automático capaces de usar el aprendizaje profundo usan algoritmos particularmente complejos que extraen altos niveles de información de los datos fuente.
Históricamente, los entrenadores de IA han dependido de técnicas de aprendizaje supervisado, que implican alimentar un modelo de IA generativa con grandes volúmenes de datos etiquetados manualmente. Un avance relevante es el desarrollo de algoritmos que pueden autoentrenarse usando datos no etiquetados, un proceso conocido como aprendizaje no supervisado.
El aprendizaje no supervisado elimina la necesidad de que los desarrolladores etiqueten sus propios datos, permitiéndoles entrenar herramientas con volúmenes más grandes de información fuente. A medida que aumenta el tamaño de los conjuntos de datos de entrenamiento, los modelos de IA se vuelven más precisos y capaces.
Tipos principales de modelos de IA generativa
Aunque los principios subyacentes implican algoritmos complejos, entender las categorías principales de modelos de IA generativa puede ayudarte a apreciar sus diversas capacidades. Los modelos a gran escala entrenados en vastos conjuntos de datos a menudo se denominan modelos fundamentales y sirven como base para herramientas de IA especializadas.
Redes generativas antagónicas (GAN)
Las GAN (por sus siglas en inglés) usan dos redes neuronales (un generador y un discriminador) que compiten entre sí para crear resultados cada vez más realistas. El generador crea contenido (como imágenes o audio), y el discriminador trata de determinar si es real o generado por IA.
Este proceso ayuda al generador a mejorar la calidad de su resultado. Las GAN son especialmente hábiles creando imágenes y vídeos realistas, lo que puede ser útil para el marketing y el diseño de productos.
Modelos transformer
Los modelos transformer son especialmente buenos a la hora de entender y generar texto similar al humano porque están diseñados para prestar atención al contexto de las palabras en una secuencia, de un modo muy parecido a como los humanos entienden las oraciones.
Forman la columna vertebral de la mayoría de los modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT, que las empresas pueden usar para redactar correos electrónicos, escribir descripciones de productos, crear copias publicitarias y alimentar chatbots.
Su capacidad para procesar y generar texto coherente y contextualmente relevante los hace inestimables para diversas tareas de comunicación y creación de contenido.
Autocodificadores variacionales (VAE)
Los VAE están diseñados para aprender una representación comprimida de datos de entrada y luego usar esa representación para generar datos nuevos y similares. A menudo se usan para tareas como generación de imágenes y detección de anomalías.
En las empresas, los VAE podrían usarse para crear datos sintéticos para probar sistemas o para identificar patrones inusuales en datos operacionales.
Modelos de difusión
Los modelos de difusión funcionan agregando gradualmente ruido a una imagen, por ejemplo rociándola con estática aleatoria o haciendo que se vuelva granulada. Hacen esto hasta que la imagen es todo ruido, luego revierten el proceso para aprender cómo generar nuevas imágenes desde ruido puro.
Puedes entenderlo como dibujar con un Etch A Sketch, sacudir la imagen para difuminarla y luego girar cuidadosamente los mandos para aprender a "redibujar" el original desde la difuminación.
Se han vuelto prominentes por su capacidad de generar imágenes de alta calidad y se usan en herramientas como DALL-E 2 y Stable Diffusion. Las empresas pueden aprovecharlos para crear visuales de marketing únicos, maquetas de productos o contenido artístico.
Aplicaciones comunes de la IA generativa en los negocios
Las herramientas de IA generativa son compatibles con diversos procesos empresariales, de modo que ofrecen formas innovadoras de que las empresas de comercio electrónico mejoren las operaciones y el compromiso del cliente. Aquí están las aplicaciones comunes específicamente relevantes para comerciantes.
Creación de contenido (texto, código y visuales básicos)
Muchos modelos de IA generativa destacan en la creación de contenido escrito y visual. Para las empresas de comercio electrónico, esto significa que herramientas como ChatGPT pueden ayudar a generar copias de marketing atractivas, descripciones de productos, campañas de correo electrónico, publicaciones en redes sociales e incluso guiones de vídeo.
Algunas herramientas también pueden generar fragmentos de código básicos para la personalización de sitios web o crear activos visuales únicos para branding y marketing, reduciendo la dependencia de recursos de diseño especializados para borradores iniciales o tareas simples.
"Si eres un comerciante de Shopify, puedes entrar y rediseñar tu sitio para el Día de San Valentín y luego al día siguiente revertirlo, y te cuesta un par de dólares en tokens en lugar de una tarifa de agencia de diseño de mil dólares y todo el tiempo, y comunicación y peticiones de cambios que conlleva", dice Alex Pilon, desarrollador senior de Shopify y defensor de la IA. "Lo que era normal hace solo unos años ahora parecería casi absurdo".
Marketing personalizado y experiencia del cliente
La IA generativa puede mejorar significativamente los esfuerzos de personalización de marketing a escala. Al analizar grandes cantidades de datos de clientes, estas herramientas pueden ayudar a las empresas a adaptar mensajes de marketing, recomendaciones de productos y contenido del sitio web a las preferencias y comportamientos individuales del usuario.
Por ejemplo, la IA puede generar dinámicamente contenido de correo electrónico personalizado o sugerir productos que un cliente tiene más probabilidades de comprar basándose en su historial de navegación, llevando a mayores tasas de compromiso y conversión.
Esto va más allá de la simple segmentación hacia un verdadero marketing uno a uno.
Atención al cliente mejorada
Los chatbots impulsados por IA generativa pueden revolucionar la atención al cliente con IA, manejando una amplia gama de consultas de clientes de forma autónoma las 24 horas del día.
Estos sistemas de atención al cliente pueden entender lenguaje natural, proporcionar respuestas instantáneas a preguntas frecuentes, guiar a los usuarios a través de pasos de resolución de problemas e incluso procesar transacciones simples.
Para las empresas de comercio electrónico, esto significa tiempos de respuesta mejorados, costes de atención al cliente reducidos y la capacidad de que los agentes humanos se centren en problemas de clientes más complejos o sensibles, lo cual en última instancia aumenta la satisfacción y lealtad del cliente.
Análisis de datos, investigación y pronósticos
Las herramientas de IA generativa pueden procesar y analizar eficientemente grandes conjuntos de datos no estructurados, ayudando a las empresas a extraer insights valiosos para una mejor toma de decisiones.
Pueden resumir informes extensos, identificar tendencias emergentes del mercado desde redes sociales o artículos de noticias, y pronosticar demanda de productos, ayudando a las empresas a responder rápidamente a cambios del mercado.
Optimización de operaciones
Más allá de las aplicaciones orientadas al cliente, la IA generativa puede optimizar varias operaciones internas para empresas de comercio electrónico. Esto incluye categorizar productos en base a sus atributos o analizar datos de ventas para proporcionar insights sobre gestión de inventario, como identificar stock de movimiento lento o predecir puntos de pedido recurrente.
Estas aplicaciones ayudan a mejorar la eficiencia operativa, liberando tiempo valioso para que los propietarios de negocios se centren en el crecimiento.
Beneficios de la IA generativa para las empresas
Usar IA generativa puede ahorrarte tiempo y dinero sin comprometer la calidad del producto o servicio. Para pequeñas empresas, adoptar esta tecnología puede desbloquear ventajas significativas. Aquí tienes cinco beneficios clave.
Mayor eficiencia y productividad
Las herramientas de IA generativa trabajan rápidamente. Puedes usarlas para acelerar la creación de contenido, redactar respuestas de correo electrónico o dar un impulso a los estudios de mercado, reservando así la capacidad mental de tu equipo para objetivos estratégicos de mayor nivel e innovación.
Cuando se usan eficazmente, las herramientas de IA pueden impulsar la producción sin un aumento lineal del esfuerzo humano, esto supone una palanca de productividad importante para empresas en crecimiento.
Creatividad e innovación mejoradas
La IA generativa puede actuar como un poderoso actor en lluvias de ideas, ayudando a los equipos a superar bloqueos creativos y explorar nuevas ideas. Puede generar diversas opciones de diseño, sugerir ángulos de marketing novedosos y crear conceptos y maquetas, para que los equipos humanos puedan innovar y llevar soluciones creativas al mercado más rápido.
Costes operativos reducidos
Las herramientas de IA generativa pueden extender la capacidad de tu equipo, permitiéndote hacer más sin aumentar proporcionalmente las obligaciones de nómina.
Pueden automatizar tareas repetitivas, optimizar procesos empresariales como gestión de inventario y logística de cadena de suministro proporcionando mejores insights analíticos, y reducir la necesidad de externalizar ciertas tareas como borradores de contenido inicial, disminuyendo aún más los gastos empresariales.
Mejora de la toma de decisiones basada en datos
Las herramientas de IA generativa pueden procesar cantidades enormes de datos complejos de una amplia gama de fuentes, ayudándote a aumentar la cantidad de datos que puedes analizar y a mejorar la calidad de tus insights. Esto puede llevar a decisiones más informadas en áreas como surtido de productos, asignación de gasto de marketing y segmentación de clientes.
Personalización escalable
En el comercio electrónico, la personalización es clave para la lealtad del cliente y la conversión. La IA generativa permite que las empresas ofrezcan experiencias altamente personalizadas a escala, desde recomendaciones de productos adaptadas y mensajes de marketing personalizados hasta contenido de sitio web individualizado.
Este nivel de personalización era previamente difícil y costoso de lograr, especialmente para empresas más pequeñas, pero la IA lo hace más accesible.
Limitaciones y consideraciones éticas de la IA generativa
Aunque la IA generativa ofrece un potencial inmenso, es crucial que las empresas sean conscientes de sus limitaciones y de las consideraciones éticas que rodean su uso. Aquí hay una visión general de los desafíos asociados a implementar IA generativa en un contexto empresarial.
Precisión y fiabilidad
Las herramientas de IA generativa pueden cometer errores, a veces llamados alucinaciones, que las llevan a producir información incorrecta o sin sentido con total confianza. No verificar la precisión y calidad de la información de la IA puede representar un riesgo para tu negocio.
La supervisión humana y la verificación de datos son esenciales, especialmente cuando se usa IA para información empresarial crítica o contenido orientado al cliente.
Transparencia y explicabilidad
Las herramientas de IA generativa a menudo no revelan su proceso de toma de decisiones, lo cual dificulta evaluar respuestas y entender el razonamiento que hay detrás de sus resultados. Esta naturaleza de "caja negra" puede ser problemática para empresas que necesitan garantizar cumplimiento, equidad o simplemente entender por qué se ha hecho una sugerencia particular.
Sesgo en datos de entrenamiento y resultados
Las herramientas de IA pueden reproducir e incluso amplificar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Si los datos usados para entrenar un modelo de IA reflejan sesgos sociales sobre raza, género, edad u otras características, los resultados de la IA también pueden estar sesgados, llevando a resultados injustos o discriminatorios.
Por ejemplo, una herramienta de IA usada para filtrar solicitudes de trabajo podría inadvertidamente favorecer ciertos grupos demográficos si sus datos de entrenamiento presentaban predominantemente candidatos exitosos de esos grupos.
Problemas de privacidad y seguridad de datos
La información que proporcionas a una herramienta de IA generativa, especialmente servicios de terceros basados en la nube, no es necesariamente confidencial o segura, a menos que se gestione apropiadamente.
Usar herramientas de IA para procesar datos de propiedad empresarial o datos sensibles de clientes puede representar un riesgo de seguridad si no se tienen las medidas apropiadas de protección de datos.
Las empresas deben ser conscientes de las regulaciones de privacidad de datos y asegurarse de tener políticas claras sobre cómo se usan las herramientas de IA con información sensible.
Problemas de derechos de autor y propiedad intelectual
La IA generativa plantea preguntas complejas sobre derechos de autor y propiedad intelectual. A menudo no está claro quién posee los derechos de autor del contenido generado por IA (si es el usuario que proporcionó el prompt o el desarrollador de la herramienta de IA) o si el contenido es siquiera protegible por derechos de autor.
Los modelos de IA entrenados con grandes conjuntos de datos pueden inadvertidamente generar contenido que infrinja material con derechos de autor existente.
Las empresas que usan IA generativa para creación de contenido deben ser conscientes de las interpretaciones actuales de derechos de autor según la legislación que se aplique en cada caso.
Sostenibilidad ambiental (consumo de energía)
Las demandas energéticas de la IA, especialmente las de modelos grandes, son sustanciales, lo cual representa un conflicto potencial con los objetivos de sostenibilidad sociales e industriales.
Pérdida de puestos de trabajo y transformación de la fuerza laboral
Cuando la IA automatiza tareas habitualmente realizadas por humanos, conlleva una pérdida de puestos de trabajo.
Aunque también se espera que la IA cree nuevos empleos y aumente las capacidades humanas, las empresas e individuos necesitan prepararse para esta transformación centrándose en mejorar y recapacitación de habilidades, y enfatizando habilidades únicamente humanas como pensamiento crítico, inteligencia emocional y resolución de problemas complejos.
El futuro de la IA generativa para las empresas
La IA generativa evoluciona rápidamente, con más transformación empresarial en el horizonte. La IA multimodal, que puede entender y generar contenido simultáneamente con diferentes tipos de datos (por ejemplo, texto, imágenes y audio), es cada vez más común. Esto significa que una IA podría ver un video, escuchar su audio, leer su transcripción y luego generar un resumen o responder preguntas sobre él.
Otra tendencia clave es el desarrollo de agentes de IA: sistemas de IA que pueden realizar acciones en nombre de un usuario para lograr un objetivo, como reservar viajes o gestionar un calendario. Las capacidades de estos modelos se expanden continuamente, llevando a nuevas aplicaciones potenciales que las empresas pueden explorar para mayor productividad e innovación.
Adopción estratégica para pequeñas empresas
Para pequeñas y medianas empresas, el futuro de la IA generativa radica en la adopción estratégica más que en la implementación meramente táctica. Esto significa identificar desafíos u oportunidades empresariales específicos en los que la IA puede proporcionar el mayor valor, en lugar de adoptar IA sin más.
Las pequeñas y medianas empresas pueden empezar experimentando con herramientas de IA de fácil acceso para tareas como la creación de contenido o la atención al cliente; luego, gradualmente, pueden integrar soluciones más sofisticadas a medida que entienden los beneficios y los riesgos.
"A la hora de empezar con la IA por primera vez, diría que interactúes con ella como si fuera un 'alguien con quien compartir pensamientos', hazle algunas preguntas sobre algo, sobre cualquier cosa que estés haciendo", dice Pilon. "Cógelo todo con pinzas mientras afinas tu intuición sobre cómo funciona y cuáles son sus capacidades".
Preguntas frecuentes sobre IA generativa
¿Cuál es la diferencia entre IA predictiva y generativa?
Los modelos de IA predictiva identifican patrones recurrentes en datos y utilizan esta información para pronosticar resultados futuros. Los modelos de IA generativa se centran en patrones relacionados con cómo se crean los datos, lo que les permite replicar el proceso generativo y producir contenido original nuevo.
¿Qué tipo de IA es ChatGPT?
ChatGPT es un chatbot de IA generativa construido sobre el modelo de lenguaje grande GPT, que es la abreviatura de "transformador generativo preentrenado".
¿Cómo puede la IA generativa ayudar a mi negocio de comercio electrónico?
Puedes usar IA generativa para redactar descripciones de productos y copias de marketing, personalizar campañas de correo electrónico a escala, proporcionar atención al cliente las 24 horas, generar ideas y sintetizar y analizar tendencias, mercados y operaciones empresariales.
¿Es bueno el contenido generado por IA para SEO?
El contenido generado por IA puede ser bueno para la optimización de motores de búsqueda (SEO) si es de alta calidad, original, preciso, útil y satisface la intención de búsqueda. Sin embargo, el contenido de IA típicamente requiere supervisión humana significativa, edición y verificación de datos para garantizar que cumpla estos estándares y se alinee con la voz de tu marca.
