En la época actual, nada parece imposible para la tecnología, ya que se introducen avances de vez en cuando. Se sabe que estos avances tecnológicos innovadores se abren camino en nuestra vida diaria, convirtiéndose en herramientas esenciales incluso antes de que los conozcamos. Lo mismo se aplica a los modelos de IA de gran lenguaje e imagen, también conocidos como IA generativa o modelos básicos, que están arrasando en el mundo con lo que pueden hacer. Estos modelos han abierto un nuevo mundo de posibilidades para las organizaciones y las personas involucradas en la creación de contenido. La IA generativa y otros modelos básicos están revolucionando el juego de la inteligencia artificial al elevar la tecnología de asistencia, acortar el tiempo de desarrollo de aplicaciones y brindar capacidades significativas a los usuarios no técnicos.
Los modelos generativos de IA para empresas tienen el potencial de transformar por completo el mundo de la producción de contenido, con implicaciones significativas para el marketing, el software, el diseño, el entretenimiento y las relaciones interpersonales. Estos modelos están diseñados y capacitados para generar texto y gráficos, como publicaciones de blog, código de programa, poesía e ilustraciones. Hoy en día, es fundamental que las empresas comprendan cómo funcionan estas tecnologías y de qué manera pueden aportar valor a su organización. Los modelos generativos de IA para empresas de varios sectores pueden mejorar drásticamente el rendimiento al hacer que la fuerza laboral sea más eficiente, gracias a la simplicidad y facilidad que brindan.
El trabajo de interacción, como el servicio al cliente, ha tenido las intervenciones tecnológicas menos maduras hasta hace poco. La IA generativa está lista para cambiar eso al realizar el trabajo de interacción de una manera que se aproxima invisiblemente al comportamiento humano. No hay que olvidar que estas herramientas no están diseñadas para funcionar sin el aporte o la intervención humana. En cambio, son más efectivos cuando se combinan con humanos, aumentando sus capacidades y permitiéndoles completar tareas de manera más rápida y eficiente.
La IA generativa también está haciendo avanzar la tecnología hacia un dominio que antes se pensaba que era solo para humanos: la creatividad. Para desarrollar material completamente nuevo, la tecnología utiliza sus entradas (los datos que ha consumido y un mensaje de usuario) y experiencias (intercambios con usuarios que lo ayudan a "aprender" nuevos conocimientos y lo que es correcto/incorrecto). Si bien las discusiones sobre si esto realmente equivale a creatividad persistirán en el futuro previsible, la mayoría probablemente estaría de acuerdo en que estas herramientas tienen el potencial de liberar más creatividad en el mundo al incitar a los humanos con ideas iniciales.
¿Qué es la IA generativa?
El término Inteligencia Artificial Generativa (AI) se refiere a algoritmos (como ChatGPT ) que se pueden usar para generar contenido nuevo en forma de audio, código, imágenes, texto, simulaciones y películas. Los avances recientes en el sector de la inteligencia artificial tienen el potencial de alterar radicalmente la forma en que abordamos el desarrollo de contenido. El programa emplea modelos complejos de aprendizaje automático para predecir la siguiente palabra en función de secuencias de palabras anteriores o la imagen posterior en función de palabras que describen fotos anteriores.
Machine Learning ha influido en una variedad de industrias en los años posteriores a su adopción generalizada, logrando hazañas como el análisis de imágenes médicas y el pronóstico del tiempo de alta resolución. Según una encuesta de McKinsey de 2022 , la adopción de IA ha aumentado más del doble en los últimos cinco años y la inversión en IA se está expandiendo rápidamente. Es evidente que las herramientas de IA generativa como ChatGPT y DALL-E (una herramienta de arte generada por IA) tienen el potencial de revolucionar la forma en que se realizan una variedad de tareas. Sin embargo, se desconoce el alcance exacto del impacto que tendrán las aplicaciones de IA generativa, al igual que los peligros.
Para usar la IA generativa de manera eficiente, los humanos deben participar tanto al principio como al final del proceso. Para comenzar, un ser humano debe ingresar un aviso en un modelo generativo para que genere contenido. En general, las indicaciones creativas producen resultados innovadores. Otro artículo de hbr.org dice que es probable que "Ingeniero rápido" se convierta en un título de trabajo muy conocido, al menos hasta que surja la próxima generación de IA aún mejor.
¿Diferencia entre IA e IA generativa?
La inteligencia artificial (IA) es un nombre amplio que abarca cualquier tecnología capaz de un comportamiento inteligente. Esto puede involucrar una amplia gama de tecnologías, desde algoritmos simples para la clasificación de datos hasta sistemas más complejos para simular procesos cerebrales similares a los humanos.
Por otro lado, la IA generativa (Gen-AI) es un tipo de IA que se enfoca en crear contenido nuevo, como literatura, gráficos o música. Estos sistemas utilizan técnicas de aprendizaje automático para generar material nuevo que es similar a los datos de entrenamiento después de haber sido entrenados en conjuntos de datos masivos. Esto puede ser beneficioso en una multitud de aplicaciones, incluida la creación de arte, música e incluso texto para chatbots.
La IA generativa emplea redes adversas generativas ( GAN ), una especie de aprendizaje profundo para generar contenido nuevo. Una GAN se compone de dos redes neuronales: un generador para crear nuevos datos y un discriminador para evaluar los datos. El generador y el discriminador colaboran, y el generador refina sus salidas dependiendo de la retroalimentación del discriminador hasta que genera material que no se puede distinguir de los datos reales. En esencia, la inteligencia artificial (IA) es una palabra integral que incorpora muchas tecnologías distintas, pero la IA generativa es un subconjunto de la IA que se centra en la creación de contenido nuevo.
Varios generadores de IA
La innovación disruptiva siempre comienza en la parte inferior de un mercado con aplicaciones simples y avanza hasta que revoluciona una industria. La inteligencia artificial (IA) ha incursionado en las industrias de producción creativa y visual en los últimos años. Deberíamos esperar que el impacto de la IA creativa o generativa aumente en los próximos años a medida que avanza la tecnología. Con estas tecnologías innovadoras que revolucionan la forma en que se llevan a cabo una variedad de tareas, veamos los diferentes generadores y lo que incluyen estos ejemplos de IA generativa.
Generadores de imágenes
La innovación disruptiva siempre comienza en la parte inferior de un mercado con aplicaciones simples y avanza hasta que revoluciona una industria. La inteligencia artificial (IA) ha incursionado en las industrias de producción creativa y visual en los últimos años. Deberíamos esperar que el impacto de la IA creativa o generativa aumente en los próximos años a medida que avanza la tecnología. Con estas tecnologías innovadoras que revolucionan la forma en que se llevan a cabo una variedad de tareas, veamos los diferentes generadores y lo que incluyen estos ejemplos de IA generativa.
Generadores de vídeo
El poder de los videos es innegable, ya que son altamente efectivos a la hora de transmitir cualquier mensaje a una audiencia masiva y se han convertido en una parte esencial del marketing digital y el aprendizaje en línea, entre otros. Sin embargo, crear videos puede ser difícil, llevar mucho tiempo e incurrir en costos increíblemente altos. E, incluso con todo esto, las cosas pueden salir completamente mal y causar retrasos. Pero esto ha cambiado con la innovación de los generadores de video de IA que ayudan a crear videos profesionales para canales de YouTube, documentales, presentaciones de ventas, etc., de modo que parezca que los expertos han trabajado en ellos.
Los generadores de video con IA están diseñados y capacitados para convertir texto escrito en videos de alta calidad en poco tiempo a una fracción del costo que pagaría por todo el proceso de creación de videos.
El generador de video AI Synthesia tiene un presentador humano para transmitir mensajes a la audiencia en hasta 40 idiomas, creando una experiencia íntima. Usando un script, esto se puede usar para marketing digital, comunicaciones corporativas y capacitación de empleados. Otra herramienta robusta de IA con numerosas funciones es Synthesys. Esta herramienta no solo crea videos con un presentador de IA simplemente a partir de las líneas de un texto, sino que también puede crear y administrar voces en off.
Generadores de voz
A medida que la IA avanzada y la tecnología de síntesis de voz han mejorado, muchos generadores de voz por computadora están disponibles en el mercado. Estos rápidos avances también han hecho innecesario el uso de cantidades masivas de muestras de voz o equipos altamente especializados. En el mundo de la IA actual, puede replicar cualquier estilo de voz que se le ocurra, y el procedimiento es relativamente simple.
Synthesis es un popular y potente generador de voz de IA que permite a cualquier persona crear una voz en off profesional de IA o una película de IA con solo unos pocos clics. Esta plataforma está a la vanguardia de la creación de algoritmos comerciales de texto a voz en off y video. Murf, otro generador más, permite a cualquier persona convertir texto a voz, voz en off y dictado. Es muy beneficioso para los creadores de productos, podcasters, instructores y profesionales de negocios.
Generadores de música
La IA se ha utilizado para crear música y ayudar a los compositores durante bastante tiempo. Uno debe alimentar al software con cantidades masivas de material fuente que abarque varios tipos de música. Luego, el software analiza los datos para descubrir patrones como acordes, tempo, duración y cómo las notas se relacionan entre sí, y puede escribir sus propias melodías aprendiendo de todas las entradas.
El generador de música AI Soundraw.io le permite modificar una canción usando las frases creadas por AI. La combinación de IA en una herramienta de generación de música ayuda a generar música fácilmente mientras se personaliza para melodías innovadoras. Otra herramienta, Amper AI, es la más fácil para los compositores de música de IA, ya que no requiere conocimientos de codificación, desempaquetar el lenguaje del desarrollador en GitHub, composición o teoría musical.
Generador de texto
La IA generativa puede generar artículos, chats en tiempo real, publicaciones de blog y descripciones de productos, así como resumir contenido textual. Estas aplicaciones generadoras de texto se utilizan en las redes sociales, la publicidad, la investigación y la comunicación.
Los modelos de texto a imagen y lenguaje extenso han proliferado en empresas tecnológicas líderes como Google (BERT y LaMDA), Facebook (OPT-175B, BlenderBot) y OpenAI, una organización benéfica en la que Microsoft es un importante inversor (GPT-3 para texto).
Una vez entrenado, un modelo generativo se puede "afinar" para un determinado dominio de contenido con una entrada considerablemente menor. Esto ha resultado en modelos BERT especializados, para material biomédico (BioBERT), contenido legal (Legal-BERT) y texto en francés (CamemBERT), así como GPT-3 para una amplia gama de aplicaciones específicas.
Impacto en el Diseño Gráfico
Con los avances tecnológicos, los diseñadores profesionales temen que la Inteligencia Artificial se apodere de sus trabajos. La preocupación es legítima: si los robots son capaces de crear arte y están fácilmente disponibles y son baratos, ¿qué les deparará el futuro a los artistas?
Sin embargo, esos temores se basan en el mito. Los diseñadores aprenderán a co-crear utilizando tecnología de inteligencia artificial, ya que se han adaptado a otras tecnologías de diseño, como el software de edición de imágenes y las herramientas de arquitectura 3D.
Lo cierto es que un mundo gobernado por robots no es el futuro del diseño. Por el contrario, vivimos en un mundo donde los diseñadores profesionales emplean IA para agilizar el proceso de diseño y crear una gama más amplia de imágenes más sofisticadas.
Pues comprendamos cómo la IA está ayudando a la industria del diseño.
Comprender el contexto visual
Las máquinas convencionales deben dar una serie de comandos y seguirlos paso a paso. En diseño, esto implica declarar qué elementos deben incluirse en un gráfico específico. Sin embargo, los diseñadores de IA trabajan de manera diferente. No solo generan gráficos a partir de una serie de órdenes; en cambio, producen un diseño basado en su contexto, tal como lo haría un ser humano.
Los diseñadores de IA pueden reconocer varias formas, colores, patrones y tipos de texto y guardar esta información para su uso posterior. Pueden utilizar esta información para crear imágenes estéticamente conectadas, determinar qué colores de logotipo se ajustan al esquema de color general de un sitio web o elegir fuentes que se ajusten a la imagen de marca de una empresa. De esta forma, los diseñadores pueden decidir si un aspecto determinado es estéticamente atractivo o si inspira la atmósfera adecuada.
Personalización de la experiencia del usuario
La tecnología de inteligencia artificial generativa puede recopilar cantidades masivas de datos de mercado sobre varias empresas y consumidores objetivo. Puede detectar qué gráficos son más atractivos para los consumidores objetivo dentro de industrias específicas al combinar datos de mercado con datos de diseño. La tecnología de inteligencia artificial reduce el esfuerzo requerido para las pruebas A/B de los diseños de sitios web y las campañas publicitarias al hacer recomendaciones basadas en estos datos. La IA también está en el centro de las tecnologías de diseño adaptativo, que cambian el aspecto de los sitios web o los materiales de marketing online en función de quién navega.
Generación de opciones de diseño adicionales
Antes de la IA, el arte tenía que crearse de forma individual. Los gráficos de marketing y los logotipos de marca que necesitaban pequeños cambios tenían que diseñarse a mano hasta que quedaran impecables. Y, si un cliente deseaba variaciones de un gráfico comparable, los diseñadores tenían que crear cada una a mano.
El diseño asistido por IA es evidente en el área del logotipo con un mercado próspero de herramientas de diseño de logotipos en línea impulsadas por IA que han revolucionado la industria. AI también ayuda con el diseño de marcom, ya que las empresas ahora pueden lanzar numerosos diseños distintos pero vinculados como parte de una sola campaña de marketing. Nutella, por ejemplo , equipó una herramienta de diseño de IA con un algoritmo personalizado para generar múltiples variaciones de un concepto visual específico, lo que resultó significativamente más atractivo para los usuarios que una sola etiqueta nueva.
Organización de tareas para diseñadores profesionales
Los diseñadores hoy en día dedican una cantidad significativa de tiempo a ejecutar actividades que consumen mucho tiempo, como recortar, escalar y corregir el color. El uso de IA para automatizar estos procesos completa la tarea con un solo clic, lo que permite a los diseñadores concentrarse en áreas más significativas de su trabajo y ayudarlos a ser más efectivos en su empleo.
A lo largo del proceso de diseño, las herramientas de diseño de IA pueden interactuar con diseñadores humanos, respondiendo a sus instrucciones y brindando comentarios sobre su trabajo. A medida que los diseñadores generan nuevas ideas, pueden dictarlas verbalmente a una herramienta de diseño de IA, que también les mostrará varias otras posibilidades basadas en el concepto original de sus bocetos. Al completar el diseño, la herramienta puede sugerir cambios y mejoras en función de los datos de la industria y del público objetivo para que los diseñadores humanos los supervisen y modifiquen según sea necesario.
Si bien estas tecnologías aún se encuentran en sus etapas iniciales, brindan una visión clara de cómo los diseñadores humanos y los robots cohabitarán.
IA generativa y el futuro
Estos pocos casos de aplicaciones comerciales aclaran que solo estamos raspando la superficie de lo que la IA generativa puede lograr para las empresas y sus empleados. Sin duda, el desarrollo de tales habilidades tendría ramificaciones profundas e inesperadas para la propiedad del contenido y la protección de la propiedad intelectual, pero también cambiaría el conocimiento y el trabajo creativo. Difícilmente podemos anticipar todas las perspectivas y ramificaciones que estos modelos de IA pueden generar si continúan creciendo a su ritmo actual.
Rahul Shevde
