Inteligencia artificial generativa e inteligencia artificial predictiva
La inteligencia artificial es un término amplio que engloba diversas técnicas y utilidades que permiten a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Entre las muchas ramas de la inteligencia artificial, dos que han ganado gran atención y popularidad en los últimos años son: la inteligencia artificial generativa y la inteligencia artificial predictiva.
Qué es la inteligencia artificial generativa
La inteligencia artificial generativa es una forma de inteligencia artificial que crea contenidos o datos nuevos y originales, como imágenes, texto, vídeo, música, código y diseños. La inteligencia artificial generativa utiliza algoritmos complejos y aprendizaje profundo para aprender patrones y relaciones en los datos, y luego generar salidas novedosas y realistas basadas en los datos. Algunos de los ejemplos más populares de inteligencia artificial generativa son ChatGPT, un chatbot que puede conversar en lenguaje natural. Midjourney, una herramienta capaz de generar código de software a partir de descripciones en lenguaje natural. Y Runway, una plataforma que puede crear y editar imágenes, vídeos y animaciones.
Qué es la inteligencia artificial predictiva
La inteligencia artificial predictiva es una forma de inteligencia artificial que analiza los datos existentes y hace predicciones o recomendaciones basadas en ellos. La inteligencia artificial predictiva utiliza algoritmos estadísticos y aprendizaje automático para aprender de datos históricos e identificar patrones, tendencias y correlaciones. La inteligencia artificial predictiva también puede utilizar los datos para clasificar, segmentar y ordenar objetos o eventos. Algunos ejemplos comunes de inteligencia artificial predictiva son la previsión, que puede predecir resultados o escenarios futuros; la clasificación, que puede asignar etiquetas o categorías a los datos; y la regresión, que puede estimar la relación entre variables.
Tanto la inteligencia artificial generativa como la inteligencia artificial predictiva se utilizan en distintos ámbitos y sectores, como la sanidad, la educación, el ocio, las finanzas o el marketing, entre otros. Sin embargo, también tienen objetivos, funciones, retos y mejores prácticas diferentes.
Estos son algunos de los puntos clave que hay que tener en cuenta al comparar la inteligencia artificial generativa y la inteligencia artificial predictiva.
Objetivos
La inteligencia artificial generativa tiene como objetivo producir contenido o datos nuevos y originales, mientras que la inteligencia artificial predictiva tiene como objetivo analizar y comprender los datos existentes y hacer predicciones o recomendaciones.
Función
La inteligencia artificial generativa crea información o contenidos nuevos, mientras que la inteligencia artificial predictiva realiza predicciones basadas en datos existentes.
Datos de formación
La inteligencia artificial generativa necesita datos diversos y completos para aprender y generar resultados, mientras que la inteligencia artificial predictiva necesita datos históricos para aprender y predecir.
Ejemplos
La inteligencia artificial generativa puede crear texto, imágenes, vídeo, música, código y diseños, mientras que la inteligencia artificial predictiva puede realizar predicciones, clasificaciones y regresiones.
Proceso de aprendizaje
La inteligencia artificial generativa aprende patrones y relaciones en los datos, mientras que la inteligencia artificial predictiva aprende de los datos históricos para hacer predicciones.
Casos prácticos
La inteligencia artificial generativa puede utilizarse para tareas creativas, creación de contenidos y aumento de datos, mientras que la inteligencia artificial predictiva puede utilizarse para análisis empresariales, previsiones financieras y apoyo a la toma de decisiones.
Retos
La inteligencia artificial generativa puede carecer de especificidad, precisión o calidad en sus resultados, mientras que la inteligencia artificial predictiva puede verse limitada por los modelos existentes, la calidad de los datos o el sesgo de los mismos.
Complejidad del entrenamiento
La inteligencia artificial generativa suele requerir un entrenamiento más complejo y que consume más recursos que la inteligencia artificial predictiva, que requiere un entrenamiento menos complejo.
Creatividad
La inteligencia artificial generativa es creativa y produce cosas que nunca han existido antes, mientras que la inteligencia artificial predictiva carece del elemento de creación de contenido.
