¿Cuál es la diferencia entre la IA generativa y la IA adaptativa?

La inteligencia artificial (IA) tiene un historial de revolucionar los mundos corporativo y tecnológico. Con la ayuda de este avance tecnológico, las empresas pueden automatizar trabajos, aumentar la productividad y mejorar las experiencias de los clientes. La IA generativa, que se basa en reglas preprogramadas y datos estructurados, fue su producto de moda más reciente. Ha sido el área principal de desarrollo de IA durante meses, remodelando organizaciones internacionales de izquierda a derecha.

Los expertos de hoy creen que la introducción de IA adaptativa será el paso final necesario para avanzar en el entorno digital actual. La inteligencia artificial generativa (IAG) puede ser algo que ya conozca si está familiarizado con los fundamentos de la IA. Por otro lado, la inteligencia artificial general (AGI), otro tipo de IA, podría no ser tan conocida para usted. Aunque tienen un sonido similar, no son exactamente iguales. Y no, no es solo porque las letras de sus siglas estén invertidas. ¿Qué hace que los dos sean diferentes, entonces?

La palabra de moda principal: ¿cómo puede beneficiarte la IA generativa?

La rama de la informática conocida como "IA generativa" tiene como objetivo crear algoritmos no supervisados ​​y semisupervisados ​​que pueden generar contenido nuevo, como texto, audio, video, gráficos y código, a partir de datos preexistentes. Implica el uso de técnicas generadas por computadora para producir objetos únicos y genuinos. Esta área de la inteligencia artificial se enfoca en desarrollar algoritmos que produzcan nuevos datos. Es un subconjunto del aprendizaje automático. Los modelos generativos tienen numerosas aplicaciones, que van desde las artes visuales y escénicas hasta los robots y la visión artificial. En el contexto de la IA, el término “generativo” alude a la capacidad de estos modelos para crear nuevos datos en lugar de solo reconocerlos. Por ejemplo, se puede entrenar un modelo generativo para producir imágenes que se asemejan a caras utilizando características específicas como entradas, como el número de ojos o el color del cabello.

En el futuro, las máquinas podrán escribir, codificar, crear y crear arte con resultados convincentes y, en ocasiones, incluso sobrehumanos gracias a una nueva categoría de modelos de lenguaje masivo. Un área muy prometedora de la inteligencia artificial que tiene el potencial de hacer avanzar significativamente a la sociedad es la IA generativa. Nos permitirá crear computadoras que puedan manejar problemas que son más que complicados para los algoritmos tradicionales.

Al comparar la IA generativa y adaptativa, algunos desarrollos se destacan porque pueden ayudar a la sociedad de muchas maneras, incluso descubriendo respuestas a problemas urgentes y mejorando las experiencias de los clientes mediante la producción de nuevos tipos de arte y entretenimiento.

Estos son algunos ejemplos de cómo la IA generativa puede mejorar nuestras vidas:

El resultado es de una calidad excepcional, ya que se crea mediante el autoaprendizaje de una variedad de fuentes de datos, como la combinación de datos de Wikipedia y decenas de miles de otros sitios web para crear una frase con reglas gramaticales complejas sin programación previa.

Mediante el uso de algoritmos para producir diseños personalizados para ciertas tareas, la IA generativa reduce los riesgos del proyecto. Permite a los equipos de diseño producir numerosas iteraciones de un edificio o estructura y evaluarlas para determinar cuál produce los mejores resultados.

No necesita ningún dato de entrenamiento preexistente, también mejora la precisión del modelo de aprendizaje automático mediante el uso de modelos menos sesgados. En su lugar, crea su propia formación en función de la información.

Como la IA generativa puede aprender sobre su entorno sin la ayuda de sensores u otras fuentes de datos externas, se puede eliminar la necesidad de sensores.

En aplicaciones como el reconocimiento facial, la clasificación de imágenes y la segmentación de imágenes, se puede utilizar la inteligencia artificial generativa (IA), ya que tiene la capacidad de aprender de la experiencia y otras fuentes y crear ideas novedosas por sí misma.

Además, dado que la IA generativa puede aprender de ejemplos y usar esa información para generar cosas nuevas, los robots y las computadoras pueden comprender mejor las teorías abstractas en contextos simulados y del mundo real.

¿Por qué las empresas deberían adoptar IA adaptativa?

Una especie de sistema de inteligencia artificial que puede modificar su propio código en respuesta a cambios del mundo real que no se esperaban en el momento de su construcción es la IA adaptativa, nuestro próximo contendiente en la discusión entre la IA generativa y la IA adaptativa. Las organizaciones que utilizan IA adaptativa pueden reaccionar rápida y exitosamente a las interrupciones al incluir la adaptación y la resiliencia en su arquitectura. A la luz de las recientes crisis sanitaria y climática, la flexibilidad y la adaptación se han vuelto cruciales, según Erick Brethenoux, vicepresidente analista distinguido de Gartner.

Los sistemas de IA adaptativa son más resistentes a los cambios porque renuevan constantemente los modelos o emplean técnicas alternativas para aprender y modificar tanto durante el tiempo de ejecución como durante el desarrollo. Para 2026, según el pronóstico de Gartner, las empresas que utilicen técnicas de ingeniería de IA para crear y administrar sistemas de IA adaptativos tendrán una ventaja del 25 % sobre sus rivales en términos de tasa y volumen de modelos de IA operativos.

Para permitir que los sistemas modifiquen sus procesos y comportamientos de aprendizaje para adaptarse a escenarios cambiantes del mundo real mientras están en uso, la IA adaptativa combina metodologías de diseño basadas en agentes y enfoques de aprendizaje por refuerzo. La IA adaptativa produce soluciones mejores y más rápidas aprendiendo de experiencias previas de humanos y máquinas, así como del entorno en tiempo real.

Similar a un tutor privado, el programa adapta la experiencia educativa del estudiante al elegir qué enseñar, cuándo evaluar y cómo medir el progreso. Hacer juicios es un proceso esencial pero complejo para cualquier empresa que requiera una mayor independencia de los sistemas de inteligencia de decisiones. Sin embargo, para agregar IA adaptativa, será necesario rediseñar los procesos de toma de decisiones, lo cual es una consideración importante al comparar la IA adaptativa y la generativa.

¿Dónde vemos la IA adaptativa en el trabajo?

Como resultado, las estructuras de procesos existentes pueden sufrir cambios importantes y las partes interesadas del negocio deben asegurarse de que la IA se use de manera ética y de acuerdo con la ley. Las personas de las divisiones de negocios, TI y soporte deben trabajar juntas para adoptar sistemas de IA adaptativos. Esto implica encontrar posibles casos de uso, aprender sobre la tecnología y evaluar cómo afectará el abastecimiento y la asignación de recursos. Los equipos de ingeniería de software, los equipos de análisis y datos y las partes interesadas del negocio deben colaborar estrechamente para crear estas soluciones. Para construir y ejecutar estos sistemas de IA adaptativos, la ingeniería de IA es esencial. A medida que se desarrolla la tecnología, el uso de la IA en los negocios se vuelve cada vez más común y se anticipa que en el futuro será una práctica estándar. Se anticipa que las plataformas industriales en la nube albergarán la primera implementación de IA en los negocios.

# Plataformas para nubes comerciales

Para expandirse, las empresas deben realizar inversiones en la realización de valor inalámbrico, la ingeniería de plataformas y las plataformas en la nube de la industria. Para 2027, las empresas utilizarán plataformas en la nube para más de la mitad de sus actividades comerciales, según Gartner, y comenzarán a generar mayores ganancias en 2023. Además, se espera que los equipos de ingeniería de plataformas estén presentes en el 80 % de las empresas de ingeniería de software. para 2026, mejorando la entrega de software y la gestión del ciclo de vida a través de portales internos de autoservicio.

# Tecnologías sostenibles

En 2023, las empresas deberán lograr un equilibrio entre abordar las principales preocupaciones de los inversores sobre las ganancias y las ventas y su enfoque en la sostenibilidad. Los ejecutivos de negocios son cada vez más conscientes de su obligación de utilizar la tecnología para promover objetivos medioambientales. El desarrollo de la IA continúa respaldando la sostenibilidad organizacional, y la tecnología sostenible se está convirtiendo en un enfoque principal. El objetivo debe ser hacer que la tecnología sea “sostenible por defecto”, teniendo en cuenta sus efectos sobre el medio ambiente y las generaciones futuras.

# Sistema inmunológico electrónico

Los líderes deben concentrarse en la inmunidad digital, los datos observables y la inteligencia artificial para maximizar sus negocios en 2023. Un "sistema inmunológico digital" puede reducir los riesgos de TI y aumentar el valor corporativo al tiempo que mejora la estabilidad del sistema y minimiza el tiempo de inactividad. Los datos observables son útiles para administrar sistemas de TI y monitorear cambios, como registros, seguimientos y métricas. Ofrece datos útiles para la toma de decisiones y debería desempeñar un papel importante en la estrategia general de TI.

# Super-aplicaciones

El advenimiento de las “súper aplicaciones”, en opinión de un experto en tecnología, es una de las tendencias tecnológicas más importantes para los innovadores. Una súper aplicación es una plataforma multifuncional que combina las ventajas de una aplicación, una plataforma y un ecosistema digital para impulsar la eficiencia empresarial y reemplazar muchas aplicaciones. Ofrece una ventanilla única para bienes y servicios y permite a los usuarios acceder a miniaplicaciones desde plataformas independientes. Según los informes, más del 50% de la población mundial utilizará súper aplicaciones para 2027.

Diferencia entre IA generativa e IA adaptativa

tabla comparativa que destaca las principales diferencias entre la IA generativa y la IA adaptativa:

IA generativa (Ejemplo: Generación de dígitos escritos a mano usando codificadores automáticos variacionales):

pythonCopy code import numpy as np import tensorflow as tf # Define and train a variational autoencoder model on MNIST dataset # ... # Generate new digits using the trained model latent_dim = 10 random_latent_vectors = np.random.normal(size=(10, latent_dim)) generated_digits = model.decoder.predict(random_latent_vectors)

IA adaptativa (Ejemplo: creación de un sistema de recomendación mediante filtrado colaborativo):

pythonCopy code import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Load user-item ratings data ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv') # Split data into train and test sets train_data, test_data = train_test_split(ratings_data, test_size=0.2) # Compute user-item similarity matrix user_item_matrix = train_data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0) item_item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T) # Make recommendations for a specific user user_id = 100 user_ratings = user_item_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1) item_scores = np.dot(user_ratings, item_item_similarity) / np.sum(np.abs(item_item_similarity)) recommended_items = item_scores.argsort()[0][::-1][:5]

Hay dos subcampos distintos de inteligencia artificial: IA generativa e IA adaptativa.

Los sistemas de IA que generan contenido nuevo, como escritura, gráficos o música, basados ​​en datos recopilados previamente se denominan sistemas de IA generativos. Crea datos nuevos desde el principio utilizando algoritmos de aprendizaje profundo, que se pueden aplicar a varias tareas, incluida la creación de fotos realistas o música nueva. Por otro lado, la IA adaptativa se refiere a los sistemas de IA que aprenden y se ajustan a las condiciones cambiantes. Estos sistemas son apropiados para su uso en contextos dinámicos donde los datos y las condiciones cambian continuamente. Pueden modificar su comportamiento en tiempo real en función de información o comentarios nuevos. Los sistemas con IA adaptativa incluyen motores de recomendación, vehículos autónomos y programas de mantenimiento preventivo.

La IA generativa genera nuevos datos, mientras que la IA adaptativa modifica su comportamiento en respuesta a las circunstancias cambiantes. Juntos, estos dos paradigmas de IA nos ayudan a construir un mundo que sea más inteligente, eficiente y receptivo a nuestros deseos y preferencias únicos. En última instancia, la integración de sistemas adaptativos abrirá la puerta a estrategias comerciales creativas, lo que dará como resultado nuevos modelos comerciales, bienes y canales que eliminarán los silos de toma de decisiones. A diferencia de los sistemas de IA convencionales, la IA adaptativa puede modificar su propio código para dar cuenta de los cambios en el mundo real que no se anticiparon ni se conocieron en el momento en que se desarrolló el código por primera vez. Las organizaciones que incluyen la adaptación y la resiliencia en sus diseños de esta manera pueden responder a las crisis de manera más rápida y exitosa.