La inteligencia artificial generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial centrada en la creación de contenido original —como texto, imagen, música, audio o vídeo— a partir de datos existentes en respuesta a indicaciones o peticiones del usuario. Utiliza modelos avanzados de deep learning que, tras el entrenamiento, generan contenidos nuevos y únicos con características similares a los datos originales. También aporta soluciones innovadoras y creativas a los problemas que se le plantean. Para Lim (2023): “El aspecto generativo los distingue de otros modelos de IA, ya que les permite no sólo dar respuestas, sino también generar el contenido de esas respuestas. A diferencia de los modelos tradicionales de IA, que generalmente se enfocan en clasificar o analizar datos existentes, la IAG permite a las máquinas producir información nueva y creativa, no restringiéndose solo a la réplica o predicción.”
Los sistemas de IAG más comunes son los modelos de lenguaje, como ChatGPT, Gemini y Copilot, generadores de imágenes, como DALL-E o Leonardo, y modelos de voz y vídeo. Sus aplicaciones abarcan campos como la medicina, la atención al cliente, el marketing y la educación.
La IA generativa tiene un gran potencial, pero también plantea riesgos significativos. El más importante es su capacidad para producir información falsa o desinformación. Por este motivo, su desarrollo y uso deben realizarse de una forma ética y responsable.
Para delimitar con claridad los conceptos clave de este capítulo, el gráfico que se presenta a continuación ilustra la relación jerárquica entre los distintos campos, mostrando cómo se estructuran como subconjuntos anidados dentro del ámbito de la IA.
- Inteligencia artificial: Es el concepto más general: máquinas que imitan la inteligencia humana.
- Machine learning (aprendizaje automático): Subcampo de la IA en el que las máquinas aprenden de los datos y evolucionan con la experiencia sin ser programadas explícitamente para ello.
- Deep learning (aprendizaje profundo): Subcampo del machine learning que utiliza redes neuronales artificiales para procesar datos complejos, inspirándose en el funcionamiento del cerebro humano. Es el motor de la IA actual.
- IA generativa: Rama específica del deep learning que crea contenido nuevo a partir de los datos aprendidos.
