La intel·ligència artificial generativa (IA) està guanyant popularitat tant entre les empreses com entre els consumidors. Es refereix a sistemes d'IA capaces de generar contingut nou, com ara text, imatges o codis, sovint en resposta a missatges d'usuari. Aquests sistemes empren aprenentatge profund i xarxes neuronals per aprendre de conjunts de dades vastos, que els permet produir resultats que imiten el contingut creat per humans. Els models d'IA generativa s'han tornat cada cop més presents, especialment amb el llançament de ChatGPT i DALL-E d'OpenAI. Grans empreses tecnològiques com Google, Microsoft i Apple han presentat les seves pròpies solucions d'IA generativa. Exemples de productes d'IA generativa inclouen: - **GPT-4**: model avançat de llenguatge d'OpenAI. - **ChatGPT**: un chatbot interactiu basat en GPT-4. - **DALL-E 3**: una IA capaç de generar imatges a partir de text. - **Google Gemini**: un competidor de ChatGPT, inicialment llançat com Bard. - **Midjourney**: un generador d'imatges basat en missatges d'usuari. - **GitHub Copilot**: una eina d'IA per a l'assistència en codificació. - **Llama 3**: un model de llenguatge obert de Meta. Els models d'IA generativa es poden classificar en quatre tipus principals: 1. **Models basats en transformadors**: excel·lents en tasques de llenguatge natural (p. ex. , ChatGPT, Google Gemini). 2. **Xarxes adversàries generatives (GANs)**: utilitzen dues xarxes neuronals treballant en contra l'una de l'altra (p. ex. , DALL-E, Midjourney). 3.

**Autoencoders variacionals (VAEs)**: generen noves dades a partir d'una entrada simplificada (p. ex. , generació de rostres humans). 4. **Models multimodals**: processen i produeixen múltiples tipus de dades (p. ex. , combinació de text i imatges). La IA generativa ofereix nombrosos beneficis, incloent l'eficiència millorada mitjançant l'automatització de tasques i permetent que els professionals es concentrin en objectius estratègics. Té aplicacions en diversos sectors, incloent: - **Salut**: assistència en el descobriment de medicaments i transcripció. - **Màrqueting Digital**: personalització de campanyes basades en dades del consumidor. - **Educació**: creació de materials d'aprenentatge personalitzats. - **Finances**: anàlisi de patrons de mercat per ajudar als analistes. Tanmateix, existeixen riscos amb l'IA generativa, incloent la potencial per a bias, desinformació, amenaces de ciberseguretat i preocupacions ètiques, com la desplaçament d'ocupació. Els governs comencen a regular les tecnologies d'IA per afrontar aquests desafiaments, exemplificades per la Llei d'IA Europea i altres polítiques. La distinció entre l'IA generativa i la IA tradicional rau en les seves funcions: la IA tradicional reorganitza o prediu basat en dades conegudes, mentre que la IA generativa crea contingut nou. Entendre això, així com les diferències entre l'IA generativa i l'IA discriminativa o regenerativa, ajuda a emmarcar les seves aplicacions i futur paper en el negoci. A mesura que les organitzacions adopten la digitalització i l'automatització, la IA generativa està posicionada per jugar un paper significatiu a través de les indústries. El seu impacte dependrà de com es gestionin eficaçment els riscos associats i de garantir un ús ètic. S'estan fent esforços legislatius per mantenir el ritme amb la tecnologia, destacant la necessitat de transparència i responsabilitat a mesura que la IA continua evolucionant i reformant les landscapes empresarials.