Imagina que estás jugando al ajedrez por computadora. La computadora conoce todas las reglas; puede predecir tus movimientos y hacer los suyos basados en una estrategia predefinida. No se trata de inventar nuevas formas de jugar al ajedrez, sino de seleccionar estrategias con las que fue programado. Eso es IA tradicional: es como un maestro estratega que puede tomar decisiones inteligentes dentro de un conjunto específico de reglas. Otros ejemplos de IA tradicionales son los asistentes de voz como Siri o Alexa, los motores de recomendación de Netflix o Amazon, o el algoritmo de búsqueda de Google.

IA generativa: la próxima frontera

La IA generativa, por otro lado, puede considerarse como la próxima generación de inteligencia artificial. Es una forma de IA que puede crear algo nuevo. Suponga que tiene un amigo al que le encanta contar historias. Pero en lugar de un amigo humano, tienes una IA. Le das a esta IA una línea de partida, por ejemplo, 'Érase una vez, en una galaxia muy lejana...'. 

La IA toma esa línea y genera una historia completa de aventuras espaciales, completa con personajes, giros en la trama y una conclusión emocionante. La IA crea algo nuevo a partir de la información que le diste. Este es un ejemplo básico de IA generativa. Es como un amigo imaginativo que puede crear contenido original y creativo. Además, la IA generativa de hoy no solo puede crear salidas de texto, sino también imágenes, música e incluso código de computadora.

Considere GPT-4, el modelo de predicción de lenguaje de OpenAI, un excelente ejemplo de IA generativa. Entrenado en grandes fuentes de datos de Internet, ahora puede producir texto similar al humano que es casi indistinguible de un texto escrito por una persona.

La diferencia clave

La principal diferencia entre la IA tradicional y la IA generativa radica en sus capacidades y aplicaciones. Los sistemas de IA tradicionales se utilizan principalmente para analizar datos y hacer predicciones, mientras que la IA generativa va un paso más allá al crear nuevos datos similares a sus datos de entrenamiento.

En otras palabras, la IA tradicional sobresale en el reconocimiento de patrones, mientras que la IA generativa sobresale en la creación de patrones. La IA tradicional puede analizar datos y decirte lo que ve, pero la IA generativa puede usar esos mismos datos para crear algo completamente nuevo.

Implicaciones prácticas

Las implicaciones de la IA generativa son amplias y ofrecen nuevas vías para la creatividad y la innovación. En diseño, la IA generativa puede ayudar a crear innumerables prototipos en minutos, reduciendo el tiempo requerido para el proceso de ideación. En la industria del entretenimiento, puede ayudar a producir música nueva, escribir guiones o incluso crear falsificaciones profundas. En periodismo, podría escribir artículos o reportajes. La IA generativa tiene el potencial de revolucionar cualquier campo donde la creación y la innovación sean claves.

Por otro lado, la IA tradicional continúa destacándose en aplicaciones de tareas específicas. Impulsa nuestros chatbots, sistemas de recomendación, análisis predictivos y mucho más. Es el motor detrás de la mayoría de las aplicaciones de IA actuales que optimizan la eficiencia en todas las industrias.

El futuro de la IA

Si bien la IA tradicional y la IA generativa tienen funcionalidades distintas, no se excluyen mutuamente. La IA generativa podría funcionar en conjunto con la IA tradicional para brindar soluciones aún más poderosas. Por ejemplo, una IA tradicional podría analizar los datos de comportamiento del usuario y una IA generativa podría usar este análisis para crear contenido personalizado.

A medida que continuamos explorando el inmenso potencial de la IA, es crucial comprender estas diferencias. Tanto la IA generativa como la IA tradicional tienen un papel importante que desempeñar en la configuración de nuestro futuro, cada una de las cuales desbloquea posibilidades únicas. Adoptar estas tecnologías avanzadas será clave para las empresas y las personas que buscan mantenerse a la vanguardia en nuestro panorama digital en rápida evolución.

Recién comenzamos el viaje de la innovación en IA. Reconocer las capacidades únicas de estas diferentes formas de IA nos permite aprovechar todo su potencial a medida que continuamos en este emocionante viaje.

Fuente: Forbes